What is a parameter in large language models?

A parameter is any variable that can be adjusted during a model's training to help turn input data into the right output. The more parameters an AI has, the more versatile and powerful it can be. In other words, an AI model's capabilities are determined by its number of parameters.

What does corpus mean?

Corpus simply refers to all the data used in training an AI model.

What does training & pre-training mean?

AI training in machine learning refers to the process of providing an AI model with structured data and teaching it what they mean either using supervised or unsupervised learning – this is, with or without a human supervisor. Pre-training, on the other hand, refers to a large language model that has already been trained and is ready for fine-tuning or specific training.

What is the attention mechanism in an LLM?

Attention is used to understand the context of any information, such as when a model encounters a word that can have multiple meanings. It can deduce the exact meaning by focusing on context.

What is the difference between parameters and tokens in LLM?

Parameters are numerical values that are used to define the model's behavior by adjusting them during training. Tokens, on the other hand, are units of meaning, such as a word, a prefix, a number, punctuation, etc.

대규모 언어 모델: 무엇이며 어떻게 작동하는가

요즘에는 LLM 또는 "대규모 언어 모델"이라는 용어가 더 자주 등장합니다. 대부분 사람들은 자신이 인공지능과 연결되어 있다는 것을 알고 있지만, 그게 전부일 뿐입니다.

오늘날의 강력한 인공지능 시스템 중 다수(OpenAI의 ChatGPT에서 Google의 BERT까지)는 대규모 언어 모델을 기반으로 하며, 우연히도 이것이 그들의 힘의 원천입니다. 하지만 이러한 LLM을 이전의 다른 인공지능 기술과 차별화하는 것은 무엇일까요?

이름에서 알 수 있듯이 대규모 언어 모델은 매우 큽니다. 이들은 지나치게 방대한 양의 데이터로 훈련된 AI 시스템으로, 인간 언어에 매우 효율적입니다. 이 게시물에서는 그 방법을 설명합니다.

차례 숨기기

대규모 언어 모델이란 무엇입니까?

대규모 언어 모델은 어떻게 작동하나요?

도전

결론

대규모 언어 모델이란 무엇입니까?

대규모 언어 모델은 텍스트나 다른 콘텐츠를 인식, 복제, 예측 및 조작하도록 훈련된 인공 지능 시스템의 한 유형입니다. 최신 대규모 언어 모델은 수십억 개 이상의 매개변수가 있는 AI 신경망으로 구성되며 종종 페타바이트 규모의 데이터를 사용하여 훈련됩니다.

대규모 언어 모델은 모든 것을 이해할 수는 없지만 인간처럼 많은 것을 이해할 수 있습니다. 그러나 대부분의 인간과 달리 대규모 언어 모델은 거의 모든 것에 대한 더 광범위한 지식을 가질 수 있으므로 모든 것을 아는 컴퓨터.

오늘날 대규모 언어 모델이 가능해진 것은 인터넷상의 디지털 정보의 양이 방대하고, 컴퓨팅 비용이 낮아지고, CPU와 GPU 병렬 프로세서의 컴퓨팅 능력이 향상되었기 때문입니다.

대규모 언어 모델은 어떻게 작동하나요?

표면적으로는 다음과 같은 대규모 언어 모델이 있습니다. ChatGPT 사용하기 쉽습니다. 텍스트를 입력하기만 하면 답변이 나옵니다. 질문부터 모든 유형의 요청까지요.

그러나 표면 아래에는 대규모 언어 모델이 알려진 것처럼 손쉬운 결과를 만들어내기 위해 훨씬 더 많은 일이 진행되고 있습니다. 예를 들어, 시스템은 먼저 ChatGPT 결과 유형을 생성하기 위해 생성, 훈련 및 미세 조정되어야 합니다.

그러면 대규모 언어 모델이 가능하도록 하는 다양한 프로세스를 간략히 살펴보겠습니다.

디자인: 대규모 언어 모델의 설계는 모델의 작동 방식, 채택할 알고리즘 및 학습 방법, 전반적인 학습 및 유지 관리에 필요한 시간과 비용 등을 결정합니다.
변압기: 대부분의 대규모 언어 모델은 트랜스포머 딥 러닝 모델을 사용하여 구축됩니다. 트랜스포머는 컨텍스트 인식을 더 강화하는 셀프 어텐션 메커니즘을 특징으로 하기 때문에 도움이 되며, 따라서 이전 모델에 비해 학습 시간이 덜 필요합니다.
사전 훈련 및 데이터: 위키피디아에서 대규모 데이터베이스 및 기타 고유한 데이터 소스에 이르기까지 대규모 언어 모델을 학습하는 데 사용되는 데이터의 양과 품질은 출력 기능을 결정합니다. 사전 학습은 대규모 언어 모델에 서면 텍스트, 언어, 맥락 등을 이해하는 데 필요한 기본 정보를 제공합니다. 대부분의 LLM 사전 학습은 반지도 또는 자기 지도 학습 모드에서 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 수행됩니다.
미세 조정: LLM의 사전 훈련 단계 후, 다음 단계는 일반적으로 채팅, 비즈니스 연구, 코드 완성 등과 같은 특정 목적에 더 유용한 도구로 전환하기 위한 도메인별 미세 조정입니다. 이 단계에서 GitHub Copilot 및 OpenAI의 ChatGPT와 같은 도구가 개발됩니다.

대규모 언어 모델 및 소프트웨어 도구

대규모 언어 모델은 플러그인과 API 통합을 통해 다른 소프트웨어 시스템이나 플랫폼에 연결할 수도 있습니다. 이를 통해 LLM은 시간 확인, 산술 연산 수행, 웹 탐색, Zapier와 같은 플랫폼을 통한 웹 앱과의 상호 작용과 같은 실제 활동에 영향을 미칠 수 있습니다.

이것은 현재 개발 중인 분야이며 가능성은 엄청납니다. 예를 들어, 당신이 해야 할 일은 지시를 내리는 것뿐이며, LLM은 웹에서 당신을 위해 자료를 찾고, 예약을 하고, 최신 뉴스 주제를 주시하고, 쇼핑을 하는 등의 일을 할 수 있습니다.

LLM 용어 및 라벨

대규모 언어 모델을 개발하는 데는 구체적인 방법이 없으므로 개발자 그룹은 비슷한 목표를 달성하기 위해 약간 다른 접근 방식을 사용하는 서로 다른 모델을 갖게 됩니다. 이러한 상황은 각 모델의 작동 방식을 설명하려고 하면서 서로 다른 레이블을 낳았습니다. 다음은 이러한 용어 중 일부와 그 의미입니다.

제로샷 모델: 기본적인 훈련 세트를 넘어선 분류를 할 수 있고 일반적인 사용에 대해 상당히 정확한 결과를 제공할 수 있는 사전 훈련된 대규모 언어 모델입니다.
미세 조정된 모델: 도메인별 모델입니다.
멀티모달 모델: 텍스트 외에 이미지 등 다른 미디어 유형을 이해하고 제작할 수 있습니다.
GPT: 생성적 사전 훈련된 변압기.
T5: 텍스트-텍스트 전송 변환기.
바트: 양방향 및 자기 회귀 변압기.
BERT: 변압기의 양방향 인코더 표현.
로베르타: 강력하게 최적화된 BERT 접근 방식.
CTRL: 조건 변환기 언어 모델.
야마: 대규모 언어 모델 메타 AI.
튜링 NLG: 자연어 생성.
람다: 대화 애플리케이션을 위한 언어 모델.
일렉트라: 토큰 교체를 정확하게 분류하는 인코더를 효율적으로 학습합니다.

대규모 언어 모델의 응용

대규모 언어 모델은 비즈니스, 개발 및 연구의 많은 분야에 유용하게 적용될 수 있습니다. 실제 이점은 미세 조정 후에 나오는데, 이는 모델이 무엇을 위해 설계되었는지에 따라 완전히 달라집니다. 다음은 그 많은 적용 분야입니다.

언어 번역: 대규모 언어 모델은 여러 언어에서 좋은 성과를 보입니다. 간단한 문장을 컴퓨터 코드로 번역하거나 심지어 여러 인간 언어 번역을 동시에 쏟아낼 수도 있습니다.
컨텐츠 생성: 텍스트 생성부터 이미지 생성까지, LLM은 제품 설명, 마케팅 콘텐츠, 회사 이메일, 심지어 법률 문서를 포함한 모든 종류의 콘텐츠를 생성하는 데 수익성 있게 활용될 수 있습니다.
가상 어시스턴트: 인간 언어에 대한 그들의 좋은 이해는 LLM을 이상적인 가상 비서로 만듭니다. 그들은 인간 언어를 명령으로 받아들이고 그것을 사용하여 글을 쓰고, 온라인 작업을 수행하고, 연구를 수행하는 등의 일을 할 수 있습니다.
채팅 및 대화: ChatGPT 모델이 보여주듯이, 이들은 훌륭한 채팅 파트너이기도 합니다.
질문 답변: 대규모 언어 모델은 훈련 중에 많은 정보를 흡수하므로 대부분의 일반 지식 질문에 답할 수 있습니다.
콘텐츠 요약: 또한 큰 텍스트 내용을 더 짧은 형태로 요약할 수도 있습니다. Transformer 모델은 이 점에 뛰어납니다.
재무 분석: BloombergGPT가 이에 대한 좋은 예입니다.
코드 생성: 컴퓨터 프로그래머는 프로그래밍에 맞게 미세 조정된 방대한 언어 모델을 사용하여 조종사를 조종하면서 점점 더 효율적이 되고 있습니다.
전사 서비스: LLM을 이용하면 즉석에서 텍스트-음성 변환과 음성-텍스트 변환을 쉽게 수행할 수 있습니다.
콘텐츠 다시 쓰기: 같은 언어로 쓰이거나 다른 스타일로 쓰입니다.
감정 분석: LLM은 인간 커뮤니케이션에 내재된 감정을 효과적으로 추론하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 고객을 연구하는 마케팅 팀에서 수익성 있게 적용할 수 있습니다.
정보 검색: LLM은 인간 언어에 대한 뛰어난 이해력으로 인해 현대 검색 엔진의 중요한 부분이 되었습니다.
교육: 대화형 학습 도구부터 보다 스마트하고 개인화된 튜터링 및 평가 시스템까지, 교육 분야에서 LLM을 활용할 수 있는 잠재적 가능성은 매우 큽니다.

대규모 언어 모델의 이점

대규모 언어 모델 개발이 제기하는 많은 과제에도 불구하고, 그 이점은 많고 수고할 만한 가치가 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

언어에 대한 풍부한 이해: LLM은 마치 다른 사람과 대화하는 것처럼 당신의 언어를 이해하고 반응할 수 있습니다. 이는 LLM을 인간과 컴퓨터 세계 사이의 인터페이스로 특히 귀중하게 만듭니다.
창의력: 생성적 사전 훈련된 변환기는 ChatGPT 및 이미지와 같은 인상적인 텍스트 출력을 생성하는 능력을 입증했습니다. 안정적인 확산.
다재: 제로샷 모델은 다양한 환경과 응용 프로그램을 필요로 하는 많은 작업과 프로젝트에 사용될 수 있는 다재다능한 도구입니다.
미세 조정 능력: 모든 조직은 사전 훈련된 모델을 가져와서 미세 조정하여 워크플로에서 작업과 프로세스를 수행할 수 있습니다. 여기에는 브랜딩, 슬로건, 접근 방식과 같은 조직의 문화와 윤리를 흡수하는 것도 포함됩니다.

도전

대규모 언어 모델은 많은 과제를 안겨주며, 이로 인해 대부분 자금이 충분한 기업의 영역이 되었습니다. LLM에서 개발자가 직면한 주요 문제는 다음과 같습니다.

개발 및 유지 관리 비용: 대규모 언어 모델은 개발하고 유지 관리하는 데 비용이 많이 듭니다.
규모 및 복잡성: 이름에서 모든 것을 알 수 있습니다. 대규모 언어 모델은 거대하고 복잡합니다. 모델을 구축하고 관리하려면 훌륭한 팀이 필요합니다.
편견과 부정확성: 지도되지 않은 학습의 엄청난 규모를 고려하면 대규모 언어 모델은 수집하자마자 많은 편향과 부정확성을 포함할 수 있습니다.

S / N	성함	출간연도	개발자	신체 크기	파라미터	특허
1.	GPT-4	2023	OpenAI	알 수 없는	~ 1조	공용 API
2.	판구-Σ	2023	화웨이	329 억 토큰	1 조	소유권
3.	MT-NLG	2021	마이크로소프트/엔비디아	338 억 토큰	530 억	한정된
4.	어시스턴트 열기	2023	라이온	1.5조 토큰	17 억	아파치 2.0
5.	블룸버그GPT	2023	블룸버그 L.P.	700억개 이상의 토큰	50 억	소유권
6.	야마	2023	메타	1.4 조	65 억	한정된
7.	갈 락 티카	2022	메타	106 억 토큰	120 억	CC-BY-NC
8.	대뇌-GPT	2023	대뇌	-	13 억	아파치 2.0
9.	BLOOM	2022	허긴페이스앤코	350 억 토큰	175 억	책임감있는 AI
10.	GPT-네오	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 억	MIT
11.	매	2023	IIT	1조 토큰	40 억	아파치 2.0
12.	글램	2021	구글	1.6조 토큰	1.2 조	소유권
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 억 토큰	175 억	공용 API
14.	BERT	2018	구글	3.3 억	340 만	아파치
15.	알렉사TM	2022	아마존	1.3 조	20 억	공용 API
16.	얄름	2022	Yandex 주차	1.7 TB	100 억	아파치 2.0

오픈소스 LLM

인기 있는 대규모 언어 모델 중 다수는 오픈 소스 프로젝트이지만, 복잡성과 막대한 비용으로 인해 많은 개발자가 채택하기 어렵습니다. 그러나 여전히 훈련된 모델을 연구 목적이나 개발자 인프라에서 프로덕션 목적으로 실행할 수 있습니다. 일부는 무료이고, 다른 일부는 저렴합니다. 여기에 좋은 목록이네요.

최고 LLM 리소스 목록

다음은 대규모 언어 모델과 AI 산업에 대한 모든 것을 학습하고 최신 소식을 접할 수 있는 웹의 최고 리소스 목록입니다.

OpenAI: ChatGPT, GPT-4 및 Dall-E 개발자
포옹 얼굴: 자연어 처리(NLP)부터 대규모 언어 모델까지 AI 관련 내용을 다루는 인기 웹사이트
Google AI 블로그: Google 연구팀의 정보, 연구 업데이트, 연구 내용 및 기사를 제공합니다.
GitHub의: 다양한 오픈소스 프로젝트와 코드를 보유한 인기 있는 코드 호스팅 플랫폼입니다.
엔비디아: 병렬 컴퓨팅 하드웨어 제조업체
ACL 앤솔로지: 자연어 처리 및 계산 언어학 관련 논문 80만 건 이상을 보유한 대규모 플랫폼입니다.
노이립스: 신경정보처리시스템 컨퍼런스.
중급: 다양한 전문가와 연구자들이 쓴 AI 및 머신 러닝 블로그가 가득한 블로깅 플랫폼입니다.
ArXiv: AI와 대규모 언어 모델을 포함한 모든 유형의 연구 논문이 저장된 주요 과학 저장소입니다.

자주 묻는 질문들 (FAQ)

대규모 언어 모델에 관해 자주 묻는 질문은 다음과 같습니다.

대규모 언어 모델의 매개변수란 무엇입니까?

매개변수는 모델 훈련 중에 조정하여 입력 데이터를 올바른 출력으로 전환하는 데 도움이 되는 모든 변수입니다. AI가 매개변수가 많을수록 더욱 다재다능하고 강력해질 수 있습니다. 즉, AI 모델의 역량은 매개변수 수에 따라 결정됩니다.

코퍼스는 무슨 뜻인가요?

코퍼스는 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 모든 데이터를 의미합니다.

훈련 및 사전 훈련은 무엇을 의미하나요?

머신 러닝에서 AI 훈련은 AI 모델에 구조화된 데이터를 제공하고 지도 학습 또는 비지도 학습을 사용하여 의미를 가르치는 프로세스를 말합니다. 이는 인간 감독자가 있든 없든 마찬가지입니다. 반면 사전 훈련은 이미 훈련되어 미세 조정 또는 특정 훈련을 받을 준비가 된 대규모 언어 모델을 말합니다.