언어모형을 크게 만들수록 무엇을 장부에 남겨야 할까?
Bender 등 연구자들의 ‘확률적 앵무새’ 논문을 통해 대규모 언어모형의 자료 문서화, 환경비용, 편향, 이해관계자 위험을 점검합니다.
On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?
연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.
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Bender 등 연구자들의 ‘확률적 앵무새’ 논문을 통해 대규모 언어모형의 자료 문서화, 환경비용, 편향, 이해관계자 위험을 점검합니다.
On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?
Simkin과 Hastie의 그래프 지각 실험을 통해 막대·선·원그래프의 성능이 읽어야 할 관계와 탐색 과정에 따라 달라지는 이유를 살펴봅니다.
An Information-Processing Analysis of Graph Perception
Gelman과 Carlin의 Type S·Type M 오류를 통해 유의성 여부를 넘어 방향 오류와 크기 과장을 설계 단계에서 점검합니다.
Beyond Power Calculations: Assessing Type S (Sign) and Type M (Magnitude) Errors
급성 무작위 실험과 5주 파일럿 연구를 결과 지표별로 나누어, 같은 방향과 직접 비교할 수 없는 범위를 구분합니다.
Classroom-Based Physical Activity Breaks and Children's Attention: Cognitive Engagement Works!
설정 온도·문 여는 횟수·시간·문틈 상태를 바꾸어 주간 문 열림 시간과 가상 부담의 구성 원인을 비교합니다.
Refrigerators
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