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단어를 넘어서: 대규모 언어 모델의 힘 발휘

시간

개요

인공 지능의 영역에서 연구원, 개발자 및 매니아 모두의 상상력을 사로잡는 변형적인 힘이 등장했습니다. 바로 대형 언어 모델입니다. 이 거대한 신경망은 기계가 인간의 언어를 배우고 생성하는 방식에 혁명을 일으켜 한때 가능하다고 생각했던 것의 경계를 넓혔습니다.

컨텍스트를 이해하고 일관된 텍스트를 생성하며 자연어 대화에 참여하는 뛰어난 기능을 갖춘 대규모 언어 모델은 다양한 분야에 걸친 최첨단 애플리케이션의 원동력이 되었습니다. 연구 개발 지원에서 고객 상호 작용의 혁신 및 창의적 표현의 혁신에 이르기까지 이러한 모델은 AI 기반 가능성의 새로운 시대를 열었습니다.

이 블로그는 대규모 언어 모델의 매혹적인 세계를 탐구하고 기본 원칙, 놀라운 성과 및 다양한 산업에 미치는 심오한 영향을 탐구합니다. 저와 함께 이 강력한 AI 시스템의 미스터리와 잠재력을 밝히고 인간과 기계의 상호 작용이 그 어느 때보다 더 매끄럽고 지능적이며 매혹적인 미래를 위한 길을 닦을 것입니다.

대규모 언어 모델의 힘 | LLM

이 기사는 데이터 과학 블로그.

차례

LLM이란 무엇입니까?

대규모 언어 모델은 기계가 놀라운 정확성과 유창함으로 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있게 함으로써 NLP 발전의 초석이 되었습니다. 대규모 언어 모델은 핵심이 정교한 신경망이므로 인간의 언어를 처리하고 이해합니다. 책, 기사, 웹 사이트 및 기타 소스의 방대한 양의 텍스트를 포함하는 대규모 데이터 세트는 이러한 모델을 교육합니다. 결과적으로 그들은 언어의 복잡한 패턴, 구조 및 뉘앙스를 배울 수 있습니다. 수백만 또는 수십억 개의 매개 변수를 사용하는 이러한 모델은 지식을 저장하고 활용할 수 있으므로 일관성 있고 상황에 맞는 텍스트를 생성하고, 질문에 답하고, 문장을 완성하고, 의미 있는 대화에 참여할 수도 있습니다.

대규모 언어 모델은 규칙 기반 시스템을 능가하고 언어 이해를 개선하고 번역, 감정 분석 및 챗봇과 같은 작업을 향상하여 NLP를 변환했습니다. 그들은 의료 연구, 고객 서비스 및 창의적인 분야에서 응용 프로그램을 찾는 한편, 사전 교육 및 전이 학습 기능은 AI를 민주화하여 개발자에게 권한을 부여하고 혁신을 가속화합니다.

최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델(LLM)은 눈부신 발전과 성장을 목격하여 한때 가능하다고 여겨졌던 것의 한계를 뛰어 넘었습니다. 딥 러닝 기술의 발전, 향상된 계산 능력 및 방대한 양의 교육 데이터에 대한 액세스가 개발에 박차를 가했습니다. LLM의 크기는 기하급수적으로 증가했으며 수십억 개의 매개변수로 구성된 모델이 새로운 표준이 되었습니다. 이러한 모델은 또한 더욱 다재다능해졌으며 향상된 언어 이해, 생성 및 문맥 이해를 보여줍니다. 또한 연구 노력으로 LLM과 관련된 편견, 해석 가능성 및 윤리적 문제와 같은 문제를 해결했습니다. 반복할 때마다 LLM은 자연어 처리 및 AI의 가능성을 지속적으로 재정의하여 미래에 훨씬 더 흥미로운 발전을 약속합니다.

LLM의 작동 원리

개발자는 일반적으로 딥 러닝 기술, 특히 변환기 아키텍처를 사용하여 LLM을 구축합니다. 변환기 아키텍처는 LLM의 중요한 구성 요소이며 자연어 처리 작업에서 최첨단 결과를 달성하는 데 도움이 됩니다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘과 피드포워드 신경망의 여러 레이어로 구성되어 모델이 단어와 구문 사이의 복잡한 관계와 종속성을 캡처할 수 있도록 합니다.

LLM의 주요 구성 요소

1. 입력 인코딩: LLM은 입력 텍스트를 모델이 처리할 수 있는 숫자 표현으로 변환합니다. 이것은 종종 토큰화 및 임베딩과 같은 기술을 사용하여 수행됩니다. 토큰화는 텍스트를 개별 토큰(단어, 하위 단어 또는 문자)으로 분할하고 각 토큰에 고유한 숫자 ID를 할당합니다. 임베딩은 이러한 ID를 조밀한 벡터 표현에 매핑하여 토큰의 의미 및 구문 정보를 캡처합니다.

2. 트랜스포머 레이어: LLM의 핵심 빌딩 블록은 변환기 계층입니다. 각 트랜스포머 레이어는 다중 헤드 셀프 어텐션 메커니즘과 피드포워드 신경망의 두 하위 레이어로 구성됩니다. Self-attention을 통해 모델은 문맥에 따라 입력 시퀀스에서 서로 다른 단어의 중요성을 평가할 수 있습니다. 피드포워드 네트워크는 유인 표현을 처리하여 비선형 관계를 캡처합니다.

3. 컨텍스트 창: LLM은 일반적으로 고정 길이 컨텍스트 창으로 작동합니다. 이 창은 예측을 생성하는 동안 모델이 고려하는 선행 텍스트의 양을 결정합니다. 예를 들어 GPT-3에서 컨텍스트 창은 최대 2048개의 토큰 길이일 수 있으며 모델은 이 컨텍스트 정보를 활용하여 일관성 있고 컨텍스트 인식 응답을 생성합니다.

4. 출력 디코딩: LLM은 여러 변환기 계층을 통해 입력을 처리한 후 최종 표현을 디코딩하여 출력을 생성합니다. 이 디코딩 프로세스에는 일반적으로 숨겨진 표현을 어휘에 대한 분포로 다시 매핑하고 출력 시퀀스에 대해 가장 가능성이 높은 토큰을 선택하는 작업이 포함됩니다. 빔 검색 또는 top-k 샘플링과 같은 기술은 일반적으로 다양하고 유창한 응답을 생성하는 데 사용됩니다.

5. 사전 교육 및 미세 조정: LLM은 종종 비지도 학습 목표를 사용하여 대규모 텍스트 데이터 코퍼스에 대해 사전 교육을 받습니다. 사전 교육 중에 모델은 누락되거나 가려진 토큰을 예측하는 방법을 학습하여 언어에 대한 풍부한 이해를 얻는 데 도움이 됩니다. 사전 교육 후 모델은 레이블이 지정된 데이터에 대해 교육하여 특정 작업에 대해 미세 조정할 수 있습니다.

LLM 교육에서 Self-Qttention 및 토큰화의 역할

셀프 어텐션 메커니즘과 토큰화 기술은 모두 LLM의 핵심 구성 요소이며, 함께 작동하여 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 모델의 능력을 향상시킵니다. Self-attention은 단어 사이의 문맥적 관계를 포착하는 반면, 토큰화는 텍스트 입력의 수치 표현을 가능하게 하여 모델에 의한 효과적인 처리를 용이하게 합니다. 이들은 함께 다양한 자연어 처리 작업에서 LLM의 성공과 다양성에 기여합니다.

LLM의 셀프 어텐션은 입력 시퀀스의 서로 다른 부분을 동시에 처리할 수 있게 해줍니다. 단어 사이의 주의 점수를 계산하여 내용과 위치에 따라 중요도를 결정합니다. 이를 통해 LLM은 장거리 종속성과 컨텍스트를 효과적으로 캡처할 수 있습니다. 관련 부분에 집중함으로써 LLM은 일관되고 상황에 맞는 적절한 응답을 생성합니다. Self-attention은 상황에 대한 이해를 향상시키고 모델의 예측 기능을 향상시킵니다.

토큰화는 입력 텍스트를 단어, 하위 단어 또는 문자와 같은 더 작은 단위로 나누는 LLM의 중요한 단계입니다. 언어, 어휘 크기 및 작업 요구 사항에 따라 다양한 기술이 사용됩니다. 토큰화는 고정 차원 벡터 공간에서 가변 길이 텍스트를 나타내는 문제를 해결합니다. 이를 통해 LLM은 각 토큰을 별도의 단위로 취급하여 의미와 관계를 포착할 수 있습니다. 토큰화는 단어를 하위 단어 단위 또는 문자로 분할하여 어휘 외 단어를 처리하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 LLM은 자연어를 효과적으로 처리하고 표현하여 입력 컨텍스트를 기반으로 일관된 응답을 생성할 수 있습니다.

Play의 주목할만한 LLM

새로운 유형의 LLM은 우리가 텍스트와 상호 작용하는 방식을 혁신하고 많은 흥미로운 응용 프로그램에 대한 문을 열었습니다. 놀라운 텍스트 생성 능력으로 알려진 경외심을 불러일으키는 GPT-3부터 다재다능한 언어 작업을 위해 설계된 혁신적인 T5 및 언어 이해를 재구성한 강력한 BERT에 이르기까지 이러한 LLM은 이해하는 능력으로 스포트라이트를 받았습니다. , 생성 및 변환 인간의 언어. 아래에서는 각 LLM의 아키텍처를 자세히 살펴보겠습니다.

GPT-3의 아키텍처

GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)은 아래의 딥 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. SRC) (이미지, 텍스트와 같은 순차 데이터를 처리하기 위해 명시적으로 설계된 신경망 아키텍처 유형. GPT-3의 아키텍처는 강력한 언어 생성 기능에 기여하는 몇 가지 중요한 구성 요소로 구성됩니다.

변압기 인코더

GPT-3은 트랜스포머 인코더 레이어 스택을 활용합니다. 각 레이어에는 멀티 헤드 셀프 어텐션 메커니즘과 위치별 피드포워드 신경망이 포함되어 있습니다. self-attention 메커니즘을 통해 모델은 입력 시퀀스의 다른 부분에 집중하여 단어 간의 종속성과 관계를 캡처할 수 있습니다. 피드 포워드 신경망은 표현을 추가로 처리하고 변환합니다.

주의 메커니즘

GPT-3의 어텐션 메커니즘을 통해 모델은 입력 시퀀스의 다른 단어에 가중치 또는 중요도를 할당할 수 있습니다. 모델이 문맥과 단어 사이의 종속성을 이해하는 데 도움이 되므로 일관되고 문맥적으로 관련된 텍스트를 생성하는 기능이 향상됩니다.

위치 인코딩

GPT-3은 위치 인코딩을 통합하여 입력 시퀀스에서 단어의 상대적 위치에 대한 정보를 제공합니다. 이를 통해 모델은 의미 있는 응답을 생성하는 데 중요한 텍스트의 순서와 구조를 이해할 수 있습니다.

대규모 매개변수

GPT-3는 수십억 개의 매개 변수가 있는 방대한 규모로 유명합니다. 이 방대한 수의 매개변수를 통해 모델은 텍스트의 복잡한 패턴과 종속성을 캡처하여 고품질의 다양한 출력을 생성할 수 있습니다.

사전 교육

GPT-3는 문장의 다음 단어를 예측하는 방법을 학습하는 대량의 텍스트 데이터 코퍼스에 대한 사전 훈련을 거칩니다. 이 사전 교육 프로세스는 모델이 언어의 통계적 패턴과 구조를 캡처하여 일관되고 상황에 맞는 응답을 생성하기 위한 강력한 기반을 제공하는 데 도움이 됩니다.

미세 조정

GPT-3는 사전 교육 후 특정 작업 또는 도메인에서 추가로 미세 조정할 수 있습니다. 미세 조정에는 특정 응용 프로그램을 전문화하고 특정 상황에서 성능을 향상시킬 수 있도록 작업별 데이터 세트 또는 추가 프롬프트 및 예제에 대한 모델 교육이 포함됩니다.

GPT-3의 아키텍처 | 대형 언어 모델 | LLM

GPT-3는 175억 개의 매개변수라는 전례 없는 모델 크기를 포함하여 탁월한 기능으로 알려진 획기적인 언어 모델이었습니다. 그것은 강력한 생성 능력을 가지고 있고, 견고한 맥락 이해를 나타내며, 제로샷 및 퓨샷 학습을 지원합니다. GPT-3는 여러 언어에 능숙하고 다양한 응용 프로그램에서 다재다능하며 상황에 맞는 응답을 생성하기 위한 광범위한 상황 창을 가지고 있습니다.

OpenAI의 GPT-3 모델과 상호 작용하려면 OpenAI API를 사용할 수 있습니다. 다음은 GPT-3을 사용하여 텍스트를 생성하는 Python 코드를 작성하는 방법의 예입니다.

import openai # Set up your OpenAI API credentials
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY' # Define the prompt for text generation
prompt = "Once upon a time" # Generate text using GPT-3
response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=100, temperature=0.7
) # Print the generated text
print(response.choices[0].text.strip())

T5의 아키텍처

다재다능함과 뛰어난 성능으로 유명한 T5(Text-to-Text Transfer Transformer) 언어 모델은 다양한 자연어 처리 작업에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있는 고유한 아키텍처를 특징으로 합니다. 다음은 T5 아키텍처에 대한 핵심 사항입니다.

인코더-디코더 프레임워크

T5는 입력을 인코딩하고 출력을 디코딩하기 위한 별도의 구성 요소로 구성된 인코더-디코더 아키텍처를 따릅니다. 이 프레임워크를 통해 T5는 텍스트 분류, 번역, 요약 및 질문 답변을 비롯한 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.

트랜스포머 레이어

T5는 셀프 어텐션 메커니즘과 피드 포워드 신경망으로 구성된 트랜스포머 모델의 여러 계층을 통합합니다. 이러한 계층은 입력 시퀀스에서 단어 간의 복잡한 관계 및 종속성을 쉽게 캡처하여 모델이 텍스트를 효과적으로 이해하고 생성할 수 있도록 합니다.

사전 교육 및 미세 조정

다른 LLM과 마찬가지로 T5는 레이블이 지정되지 않은 방대한 양의 텍스트 데이터에서 학습하는 사전 교육 단계를 거칩니다. 사전 교육 중에 T5는 누락되거나 가려진 토큰을 예측하는 방법을 학습하여 언어에 대한 깊은 이해를 얻도록 돕습니다. 사전 교육 후 모델은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 특정 작업에 대해 미세 조정되어 작업별 목표에 대한 성능을 더욱 세분화합니다.

텍스트 대 텍스트 전송

개발자는 LLM의 사전 훈련된 지식과 언어 패턴에 대한 이해를 활용하여 이를 달성합니다. 일반적으로 LLM은 방대한 양의 일반 언어 데이터에 대한 교육을 받아 광범위한 언어 패턴 및 연관성을 포착할 수 있습니다. 따라서 명시적 교육을 받지 않은 특정 영역에서도 효과적으로 일반화하고 의미 있는 답변을 제공할 수 있습니다.

인코더-디코더 사전 훈련

T5는 "CLM(Causal Language Modeling)"이라는 고유한 사전 교육 목표를 활용합니다. CLM에서 T5는 이전 토큰에 따라 시퀀스의 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이 사전 훈련 목표는 양방향 언어 표현 학습을 용이하게 하고 일관성 있고 상황에 맞는 적절한 응답을 생성하는 모델의 능력을 향상시킵니다.

작업별 어댑터

T5는 작업별 어댑터를 통합하여 인코더 및 디코더에 레이어를 추가합니다. 이러한 어댑터를 사용하면 사전 훈련된 지식을 보존하면서 특정 작업을 미세 조정할 수 있습니다. 어댑터는 효율적인 전이 학습을 촉진하여 T5가 핵심 아키텍처에 대한 최소한의 변경으로 새로운 작업에 적응할 수 있도록 합니다.

인코더-디코더 교차 주의

T5는 인코더와 디코더 사이의 교차 주의 메커니즘을 활용합니다. 이를 통해 모델은 출력을 생성하는 동안 입력 시퀀스의 관련 부분에 주의를 기울일 수 있으므로 입력 컨텍스트를 기반으로 컨텍스트적으로 일관된 응답을 생성할 수 있습니다.

따라서 T5는 다양한 자연어 처리 작업에서 인상적인 성능으로 알려진 다목적 언어 모델입니다. 고유한 기능에는 텍스트-텍스트 프레임워크, 변환기 기반 아키텍처, 인과 관계 언어 모델링을 통한 사전 교육, 인코더-디코더 구조, 다양한 모델 크기, 전이 학습, 미세 조정 및 다국어 지원이 포함됩니다. T5는 입력 및 출력 표현을 변경하여 분류, 번역, 요약 및 질문 답변과 같은 작업을 처리할 수 있습니다. 종속성을 캡처하고 컨텍스트를 이해하며 일관된 텍스트를 생성합니다. T5의 다양한 모델 크기는 유연성을 제공하고 사전 훈련 및 미세 조정을 통해 고성능 및 도메인별 이해를 가능하게 합니다. 다국어 기능은 다양한 언어 작업에 효과적입니다.

Python에서 T5 모델을 사용하려면 T5를 비롯한 다양한 변환기 모델과 상호 작용할 수 있는 쉬운 인터페이스를 제공하는 변환기 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 다음은 T5를 사용하여 텍스트 대 텍스트 작업을 수행하기 위해 Python 코드를 작성하는 방법의 예입니다.

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer # Load the T5 model and tokenizer
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-base')
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-base') # Define the input text
input_text = "translate English to French: Hello, how are you?" # Tokenize the input text
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') # Generate the translation using T5
output = model.generate(input_ids) # Decode and print the translated text
translated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(translated_text)

이 코드를 실행하려면 변환기 라이브러리가 설치되어 있어야 하며(pip install transformers) 사전 훈련된 T5 모델이 아직 캐시되지 않은 경우 다운로드하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

BERT의 아키텍처

BERT의 아키텍처 | 대형 언어 모델 | LLM

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 아키텍처는 자연어 처리 작업을 발전시키는 데 중요한 역할을 했습니다. 다음은 BERT 아키텍처에 대한 핵심 사항입니다.

트랜스포머 기반 모델

BERT는 여러 계층의 셀프 어텐션 메커니즘과 피드포워드 신경망으로 구성된 트랜스포머 모델을 기반으로 합니다. 이 아키텍처를 통해 BERT는 양방향으로 단어 간의 컨텍스트 관계 및 종속성을 캡처하여 주변 컨텍스트를 기반으로 단어의 의미를 이해할 수 있습니다.

사전 교육

BERT는 MLM(Masked Language Modeling) 및 NSP(Next Sentence Prediction)라는 두 가지 비지도 학습 목표를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 대량의 텍스트 데이터에 대한 사전 교육 단계를 거칩니다. MLM에서 BERT는 문장 내에서 마스킹된 토큰을 예측하는 방법을 학습하여 컨텍스트 정보를 파악하는 데 도움이 됩니다. NSP에서 BERT는 두 문장이 원본 텍스트에 연속적으로 나타나는지 예측하는 방법을 학습하여 문장 수준의 관계를 이해하는 데 도움을 줍니다.

양방향 컨텍스트

왼쪽에서 오른쪽 또는 오른쪽에서 왼쪽 방식으로 텍스트를 처리하는 이전 모델과 달리 BERT는 양방향 접근 방식을 사용합니다. 각 단어의 왼쪽 및 오른쪽 컨텍스트를 모두 활용하여 컨텍스트화된 표현을 생성하여 단어 간의 관계에 대한 더 깊은 이해를 캡처합니다.

트랜스포머 레이어

BERT는 서로 위에 쌓인 여러 층의 변환기로 구성됩니다. 각 레이어는 입력 시퀀스를 병렬로 처리하여 모델이 다양한 수준의 컨텍스트 정보 및 언어 패턴을 캡처할 수 있도록 합니다.

WordPiece 토큰화

BERT는 교육 데이터를 기반으로 단어를 하위 단어 단위로 나누는 WordPiece 토큰화를 사용합니다. 이를 통해 BERT는 어휘 밖의 단어를 처리하고 형태학적 변형을 캡처하여 다양한 언어 입력에 대한 적용 범위와 이해를 향상시킬 수 있습니다.

미세 조정

BERT는 사전 교육 후 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 다양한 다운스트림 작업에서 미세 조정할 수 있습니다. 미세 조정 중에 사전 훈련된 BERT 모델 위에 작업별 계층이 추가되고 전체 네트워크가 텍스트 분류, 명명된 엔터티 인식 또는 질문 응답과 같은 특정 작업을 수행하도록 훈련됩니다.

상황별 단어 임베딩

BERT는 컨텍스트를 고려하여 입력 시퀀스의 각 단어를 나타내는 BERT 임베딩으로 알려진 컨텍스트화된 단어 임베딩을 생성합니다. 이러한 임베딩은 풍부한 의미론적 및 구문론적 정보를 인코딩하여 BERT가 언어의 세밀한 세부 사항과 뉘앙스를 캡처할 수 있도록 합니다.

따라서 BERT의 주요 측면에는 양방향 컨텍스트 이해, 변환기 기반 아키텍처, MLM(마스킹된 언어 모델링) 및 NSP(다음 문장 예측)를 통한 사전 교육, 특정 작업에 대한 미세 조정, 다양한 모델 크기 및 다국어 지원이 포함됩니다. BERT의 발전은 NLP를 혁신하여 언어 관련 작업에서 탁월한 성능을 입증하고 해당 분야에서 중추적인 모델로 자리 잡았습니다.

Python에서 BERT 모델을 사용하려면 BERT를 포함한 다양한 변환기 모델과 상호 작용하기 위한 쉬운 인터페이스를 제공하는 변환기 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 다음은 BERT를 사용하여 언어 이해를 수행하기 위해 Python 코드를 작성하는 방법의 예입니다.

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification # Load the BERT model and tokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') # Define the input text
input_text = "This is an example sentence for sentiment analysis." # Tokenize the input text
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True) # Convert the input to PyTorch tensors
input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # Make the model prediction
outputs = model(input_tensors) # Get the predicted label
predicted_label = torch.argmax(outputs[0]).item() # Print the predicted label
print("Predicted label:", predicted_label)

이 코드를 실행하려면 변환기 라이브러리와 토치가 설치되어 있어야 하며(pip install transformers torch) 미리 훈련된 BERT 모델이 아직 캐시되지 않은 경우 다운로드하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

LLM의 Zero 및 Few Shot 학습 능력

제로샷 및 퓨샷 학습은 자연어 처리(NLP) 분야에 혁신을 가져온 대규모 언어 모델(LLM)의 두 가지 놀라운 기능입니다. 이러한 기술을 통해 LLM은 명시적으로 훈련되지 않은 작업을 수행할 수 있으므로 적응력이 뛰어나고 광범위한 훈련 데이터의 필요성이 줄어듭니다.

제로 샷 학습은 LLM이 이전에 접한 적이 없는 작업에 대해 그럴듯한 응답을 생성하는 능력을 말합니다. 개발자는 LLM의 사전 훈련된 지식과 언어 패턴에 대한 이해를 활용하여 이를 달성합니다. 일반적으로 LLM은 방대한 양의 일반 언어 데이터에 대한 교육을 받아 광범위한 언어 패턴 및 연관성을 포착할 수 있습니다. 따라서 명시적 교육을 받지 않은 특정 영역에서도 효과적으로 일반화하고 의미 있는 답변을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 도메인별 교육 없이 일반 언어 데이터에 대해 교육된 제로샷 학습 LLM은 여전히 ​​의학이나 법률과 같은 분야에 합리적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 유연성은 가능한 모든 작업에 대한 교육 데이터를 사용할 수 없거나 실용적이지 않은 시나리오에서 매우 중요합니다.

퓨샷 학습은 LLM이 몇 가지 예나 시연만으로 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 하여 적응성을 한 단계 더 높입니다. 이 경우 LLM은 지식을 일반화하고 작업 수행 방법을 빠르게 학습하기 위해 몇 가지 레이블이 지정된 예제에서 미세 조정됩니다. 이 프로세스에는 일반적으로 LLM의 가중치를 수정하거나 작업별 매개변수를 추가하여 새 작업에 대한 성능을 개선하는 작업이 포함됩니다. LLM은 퓨샷 학습을 통해 대규모 데이터 세트에 대한 광범위한 교육 없이도 특정 도메인 또는 작업에 대한 지식을 빠르게 습득할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 작업을 위해 모델을 교육하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이고 실제 애플리케이션에서 더 빠르게 배포할 수 있습니다.

LLM의 응용

LLM(대형 언어 모델)은 인상적인 언어 이해 및 생성 기능으로 인해 다양한 도메인에서 수많은 응용 프로그램을 찾았습니다. 다음은 LLM의 일부 응용 프로그램입니다.

자연어 이해

LLM은 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있으므로 감정 분석, 텍스트 분류, 명명된 엔터티 인식 및 의미론적 역할 레이블 지정과 같은 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.

기계 번역

LLM은 문장의 문맥과 의미를 이해하여 문어 및 구어 모두에서 번역 품질을 개선함으로써 번역 작업에 탁월합니다.

텍스트 생성

LLM은 일관성 있고 상황에 맞는 텍스트를 생성할 수 있으므로 콘텐츠 생성, 요약, 대화 시스템 및 챗봇에 유용합니다.

질문 답변

LLM은 컨텍스트 이해를 기반으로 사용자 쿼리에 관련 답변을 제공할 수 있는 질문 응답 시스템을 구축하는 데 사용되었습니다.

감정 분석

LLM은 텍스트의 감정을 분석하여 기업이 여론을 측정하고 고객 피드백을 이해하며 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

문서 분류

LLM은 문서를 범주 또는 주제로 분류하여 뉴스 분류, 스팸 탐지 및 문서 구성과 같은 작업을 지원합니다.

챗봇 및 가상 도우미

LLM은 대화형 에이전트의 중추 역할을 하여 지능적이고 상황을 인식하는 사용자 상호 작용을 가능하게 하고 개인화된 응답을 제공하며 사용자 경험을 향상시킵니다.

게임에서의 언어 생성

LLM은 게임 개발에 활용되어 매력적인 내러티브를 생성하고 대화를 생성하며 몰입형 스토리텔링 경험을 제공합니다.

정보 검색

LLM은 사용자 쿼리의 의도를 이해하고 보다 관련성 높은 검색 결과를 제공함으로써 검색 엔진을 개선할 수 있습니다.

언어 모델 미세 조정

LLM은 도메인별 작업의 시작점으로, 개발자가 특정 데이터 세트에서 모델을 미세 조정하여 특수 응용 프로그램에서 더 나은 성능을 달성할 수 있도록 합니다.

LLM의 이점과 한계

LLM은 자연어 처리에서 여러 가지 이점을 제공합니다. 향상된 언어 이해를 제공하고, 텍스트 생성 기능을 개선하고, 작업을 자동화하고, 고급 언어 처리에 대한 액세스를 민주화하고, 연구 발전을 주도합니다. LLM은 또한 더 나은 사용자 경험, 언어 적응 및 언어 접근성을 가능하게 합니다.

LLM에는 많은 이점이 있지만 한계와 문제도 있습니다. LLM에는 상당한 컴퓨팅 리소스와 에너지가 필요하므로 훈련 및 배포 비용이 많이 듭니다. 그들은 훈련 데이터에 존재하는 편향을 보일 수 있고, 해석 가능성이 부족하며, 맥락이나 상식적인 추론을 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. LLM에서 생성된 출력은 잘못된 정보, 편향된 콘텐츠 및 잠재적인 오용에 대한 우려를 제기합니다. LLM을 책임감 있게 사용하려면 사실 확인, 윤리적 지침, 편견 감지, 사용자 인식과 같은 문제를 해결해야 합니다. 투명성, 책임성 및 인적 감독을 보장하는 것은 피해를 최소화하고 LLM의 책임 있는 배치를 촉진하는 데 중요합니다.

LLM의 세계적인 영향

LLM은 다양한 산업과 영역에 지대한 영향을 미쳤습니다. 의료 분야에서 LLM은 의학 문헌 및 전자 건강 기록을 분석하여 의학 연구, 질병 진단 및 환자 모니터링을 지원합니다. 금융 분야의 전문가들은 정서 분석, 위험 평가 및 사기 탐지를 위해 LLM을 활용합니다. LLM은 챗봇으로 고객 서비스를 강화하여 개인화되고 효율적인 지원을 제공합니다. 또한 고품질 기사, 제품 설명 및 독창적인 글을 생성하여 콘텐츠 제작을 지원합니다. 다재다능함과 언어 처리 기능은 이러한 산업을 지속적으로 혁신하여 혁신을 주도하고 결과를 개선합니다.

결론

그래서 오늘 블로그에서는 GPT-3, T5, BERT와 같은 LLM(대형 언어 모델)이 인간 언어를 이해하고 생성하기 위해 변환기 아키텍처와 수십억 개의 매개 변수를 사용하여 자연어 처리(NLP)를 어떻게 혁신했는지 살펴보았습니다. LLM은 셀프 어텐션 메커니즘과 토큰화 기술을 통해 언어 기능을 향상하여 컨텍스트를 효과적으로 캡처하고 입력을 처리할 수 있습니다. GPT-3는 생성 능력이 뛰어나고 T5는 다양한 NLP 작업에서 잘 수행되며 BERT는 양방향 컨텍스트 및 마스킹된 언어 모델링으로 언어 이해를 향상시킵니다. LLM은 NLP에서 다양한 응용 프로그램을 가지고 있으며 의료, 고객 서비스 및 연구와 같은 산업을 변화시킵니다. 그들은 편견과 해석 가능성의 문제를 해결하고 지능적인 인간-기계 상호 작용을 위한 미래의 발전을 약속합니다.

오늘 블로그의 핵심 내용은 다음과 같습니다.

  • LLM은 변환기 아키텍처와 수십억 개의 매개변수를 사용하여 텍스트의 복잡한 패턴을 캡처하여 언어 기능을 향상할 수 있습니다.
  • LLM은 셀프 어텐션 메커니즘과 토큰화 기술을 사용하여 컨텍스트 및 프로세스 입력을 효과적으로 캡처합니다.
  • GPT-3는 규모와 생성 능력으로 명성을 얻었고, T5는 텍스트 간 전송 접근 방식과 다목적 아키텍처를 사용하여 다양한 NLP 작업에서 탁월하며 BERT는 양방향 컨텍스트 및 마스킹된 언어 모델링을 통해 언어 이해를 향상시킵니다.
  • LLM은 이해, 번역, 생성 및 분석을 포함하여 NLP에서 다양한 응용 프로그램을 가지고 있습니다.
  • 바이어스 및 해석 가능성과 같은 문제를 해결하는 것은 LLM의 추가 발전에 매우 중요합니다.

대규모 언어 모델의 세계로 가는 이 여정에 저와 함께 해주셔서 감사합니다. 호기심을 갖고 영감을 얻으며 언어 기술로 가능한 것의 한계를 계속해서 넓히십시오.

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