대규모 언어 모델 (LLM)

LLM (대형 언어 모델) 인간의 언어를 이해, 생성 및 분석하기 위해 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한 일종의 딥 러닝 모델입니다.이러한 모델은 데이터에서 언어 패턴, 문법, 문맥 및 의미를 학습하는 기능을 활용하여 광범위한 자연어 처리 (NLP) 작업을 수행하도록 설계되었습니다.

LLM의 주요 특징

1. 대형 스케일:
   • LLM은 크기가 수십억 또는 수조 개의 매개 변수로 측정되는 것이 특징입니다.파라미터는 훈련 데이터로부터 학습하는 모델에서 조정 가능한 가중치입니다.
2. 사전 교육:
   • LLM은 일반적으로 비지도 학습 기법을 사용하여 다양한 데이터 세트 (예: 책, 웹 사이트, 기사) 에 대해 교육됩니다.이 단계에서는 모델에 언어의 구조와 패턴을 가르칩니다.
3. 미세 조정:
   • 사전 교육 후 특정 작업 (예: 요약, 번역 또는 질문 답변) 에 대한 특정 데이터 세트를 기반으로 LLM을 미세 조정할 수 있습니다.
4. 상황에 대한 이해:
   • LLM은 어텐션 메커니즘과 같은 기술을 사용하여 단어와 문구 간의 관계를 캡처하여 컨텍스트에서 입력 텍스트를 처리합니다.
5. 제너레이티브 역량:
   • 짧은 답변부터 긴 기사 또는 스토리에 이르기까지 일관되고 상황에 맞는 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM의 애플리케이션

1. 텍스트 생성:
   • 기사, 이야기, 시 또는 비즈니스 보고서 작성
2. 자연어 이해 (NLU):
   • 감성 분석, 주제 모델링, 개체 인식과 같은 텍스트에서 의미를 추출합니다.
3. 대화형 AI:
   • 챗봇, 가상 어시스턴트 및 고객 서비스 애플리케이션을 지원합니다.
4. 번역:
   • 리소스가 적은 언어를 포함한 언어 간 텍스트 번역
5. 요약:
   • 긴 문서 또는 기사를 간결하게 요약합니다.
6. 프로그래밍 지원:
   • 코드 자동 완성, 수정 제안, 프로그래밍 문서 생성.
7. 검색 및 정보 검색:
   • 쿼리 의도를 이해하고 상황에 맞는 결과를 검색하여 검색 엔진을 개선합니다.
8. 교육 및 개인지도:
   • 개념을 설명하거나, 문제를 해결하거나, 학습자를 위한 작문 과제 지원

인기 있는 LLM 아키텍처

1. 트랜스포머 모델:
   • LLM은 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스를 효율적으로 병렬로 처리하는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다.
2. LLM의 예:
   • GPT (제너레이티브 사전 트레이닝 트랜스포머): GPT-3 및 GPT-4 같은 모델은 생성 기능이 뛰어난 것으로 알려져 있습니다.
   • BERT (트랜스포머의 양방향 인코더 표현): 질문에 대한 답변 및 분류와 같은 작업의 언어 컨텍스트를 이해하는 데 중점을 둡니다.
   • T5 (텍스트-텍스트 전송 변환기): 모든 NLP 작업을 텍스트와 텍스트 간의 문제로 취급하여 유연한 작업 수행을 가능하게 합니다.

LLM의 강점

• 다양성: 다양한 NLP 작업을 수행할 수 있습니다.
• 인간과 같은 출력: 일관되고 상황에 맞는 언어를 생성합니다.
• 퓨샷 및 제로샷 러닝: 특정 작업 관련 교육 데이터를 최소화하거나 전혀 사용하지 않고도 작업을 수행할 수 있습니다.

LLM의 당면 과제

1. 리소스 집약도:
   • LLM을 훈련하고 실행하려면 상당한 계산 능력과 메모리가 필요합니다.
2. 편견과 윤리적 문제:
   • 모델은 학습 데이터에 존재하는 편향을 물려받아 의도하지 않은 결과나 유해한 결과를 초래할 수 있습니다.
3. 해석 가능성:
   • LLM이 “블랙박스” 역할을 하기 때문에 어떻게 의사 결정이나 예측에 도달하는지 이해하는 것은 어렵습니다.
4. 데이터 종속성:
   • 성능은 교육 데이터의 품질과 다양성에 크게 좌우됩니다.