대규모 언어 모델

대규모 언어 모델(LLM)이란?

대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트 생성 및 분류, 대화형 질문에 대한 답변, 한 언어에서 다른 언어로 텍스트 번역 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있는 일종의 머신러닝 모델이다. ‘대규모’라는 레이블은 언어 모델이 학습하면서 자율적으로 변경할 수 있는 값(매개변수)의 수를 나타낸다. 가장 성공적인 LLM 중 일부는 수천억 개의 파라미터를 보유하고 있다.

LLM은 방대한 양의 데이터로 학습되며, 자가 지도 학습을 통해 주변 문맥을 고려하여 문장의 다음 토큰을 예측한다. 이 과정은 모델이 허용 가능한 수준의 정확도에 도달할 때까지 계속해서 반복된다.

LLM을 학습시킨 후에는 다음과 같은 다양한 NLP 작업에 맞게 미세 조정할 수 있다:

• 챗GPT와 같은 대화형 챗봇 구축.
• 제품 설명, 블로그 게시물 및 기사를 위한 텍스트 생성.
• 자주 묻는 질문(FAQ)에 답변하고 고객 문의를 가장 적합한 담당자에게 라우팅.
• 이메일, 소셜 미디어 게시물 및 제품 리뷰에서 고객 피드백을 분석.
• 비즈니스 콘텐츠를 다양한 언어로 번역.
• 보다 효율적인 처리와 분석을 위해 대량의 텍스트 데이터를 분류하고 정리.

테코피디아가 설명하는 LLM

언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 훈련된 인공지능 모델의 일종이다. 언어 모델은 특정 언어 내의 패턴, 구조 및 관계를 학습하며, 전통적으로 텍스트 번역과 같은 좁은 AI 작업에 사용되어 왔다. 언어 모델의 품질은 모델의 크기, 학습된 데이터의 양과 다양성, 학습 시 사용된 학습 알고리즘의 복잡성에 따라 달라진다.

대규모 언어 모델이란 기존 언어 모델보다 훨씬 더 많은 파라미터를 가진 특정 언어 모델 클래스를 말한다. 파라미터는 학습 과정에서 학습되는 모델의 내부 변수로, 모델이 습득한 지식을 나타낸다.

최근 몇 년 동안 자연어 처리 분야에서는 하드웨어 기능의 발전, 초대형 데이터 세트의 가용성, 학습 기술의 발전으로 인해 더 크고 강력한 언어 모델을 구축하는 추세를 보이고 있다. 수십억 개의 매개변수가 있는 대규모 언어 모델은 과거의 언어 모델보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 리소스와 학습 데이터가 필요하기 때문에 개발과 배포가 더 어렵고 비용이 많이 든다.

대규모 언어 모델 학습 방법

대부분의 LLM은 대규모의 범용 데이터 세트에 대해 사전 학습된다. 사전 학습의 목적은 모델이 특정 작업을 위한 미세 조정 단계로 이전할 수 있는 높은 수준의 기능을 학습하는 것이다.

대규모 언어 모델의 학습 과정에는 다음이 포함된다:

• 텍스트 데이터를 사전 처리하여 모델에 입력할 수 있는 수치 표현으로 변환.
• 모델의 매개변수를 임의로 할당.
• 텍스트 데이터의 숫자 표현을 모델에 입력.
• 손실 함수를 사용하여 모델의 출력과 문장의 실제 다음 단어 사이의 차이를 측정.
• 모델의 매개변수를 최적화하여 손실을 최소화.
• 모델의 출력이 허용 가능한 수준의 정확도에 도달할 때까지 과정을 반복.

대규모 언어 모델의 작동 원리는?

대규모 언어 모델은 심층 신경망을 사용하여 학습 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 출력을 생성한다.

일반적으로 대규모 언어 모델은 트랜스포머 기반 아키텍처를 구현한 것이다.

시퀀스에서 토큰 간의 관계를 파악하기 위해 반복을 주요 메커니즘으로 사용하는 순환 신경망(RNN)과 달리, 트랜스포머 신경망은 관계를 파악하기 위해 자기 주의를 주요 메커니즘으로 사용한다.

트랜스포머 신경망은 입력 시퀀스에 대한 가중치 합계를 계산하고 시퀀스에서 어떤 토큰이 서로 가장 관련성이 높은지 동적으로 결정한다.

시퀀스 내 토큰 간의 관계는 텍스트 시퀀스의 다른 토큰과 관련하여 토큰이 얼마나 중요한지를 나타내는 주의 점수를 사용하여 계산된다.

LLM 예시

가장 인기 있는 대형 언어 모델은 다음과 같다:

GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) – OpenAI에서 개발.

BERT (트랜스포머의 양방향 인코더 표현) – Google에서 개발.

RoBERTa (강력하게 최적화된 BERT 접근 방식) – Facebook AI가 개발.

T5 (텍스트-텍스트 전송 트랜스포머) – Google에서 개발.

CTRL (조건부 트랜스포머 언어 모델) – Salesforce Research에서 개발.

Megatron-Turing – NVIDIA에서 개발.