대규모 언어 모델(LLM) 가이드
혁신적인 GPT 시리즈를 포함한 LLM의 역사와 작동 원리를 알아보고, 인간 피드백을 활용한 강화 학습과 같은 최신 발전을 살펴보세요. 이 기사는 AI 번역본입니다. 오역 가능성이 있으면 댓글로 알려주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 세계와, 이들이 인간과 유사한 언어를 이해하고 생성하는 놀라운 능력을 살펴봅니다. 또한 GPT와 그 후속 모델과 같은 중요한 이정표를 중심으로, 이러한 모델의 역사와 발전 과정을 논의합니다.
또한 다양한 유형의 LLM, 그 활용 분야, 그리고 최신 모델들의 기반이 되는 Transformer 아키텍처의 내부 동작 원리를 살펴보겠습니다. 아울러 인간 피드백 기반 강화 학습과 같은 최첨단 발전 동향과 그것이 AI 성능을 어떻게 강화하는지도 검토합니다.
이 글을 모두 읽고 나면, 대규모 언어 모델에 대한 탄탄한 이해와 그 막대한 잠재력, 그리고 이 혁신적 기술이 열어갈 흥미로운 미래를 갖추게 될 것입니다.
다음 내용을 다룹니다:
목차
대규모 언어 모델이란 무엇인가?최초의 대규모 언어 모델은 무엇이었을까?대규모 언어 모델의 유형은 무엇일까요?오토인코더 기반 모델시퀀스-투-시퀀스 모델트랜스포머 기반 모델재귀 신경망 모델계층적 모델대규모 언어 모델은 어떻게 작동할까?1. 단어 임베딩2. 위치 인코딩3. Transformer4. 텍스트 생성인간 주도 강화 학습으로 AI 성능 강화하기대규모 언어 모델의 예시BERTGPT-4대규모 언어 모델의 미래
시작해 봅시다!
대규모 언어 모델이란 무엇인가?
대규모 언어 모델이라고 하면, 인간과 유사한 언어로 “말할” 수 있는 소프트웨어 유형을 뜻합니다. 이러한 모델은 놀라울 정도로 뛰어나서, 맥락을 파악하고 일관성 있는 답변을 생성할 뿐 아니라 실제 사람이 말하는 듯한 느낌까지 줍니다.
이러한 언어 모델은 방대한 텍스트 데이터를 분석하고 언어 사용의 패턴을 학습함으로써 동작합니다. 이렇게 학습한 패턴을 바탕으로 사람이 말하거나 글로 쓸 법한 문장과 거의 구분하기 어려운 텍스트를 생성합니다.
가상 비서와 대화를 나누거나 AI 고객 지원 에이전트와 상호작용해 본 적이 있다면, 모르는 사이에 대규모 언어 모델과 상호작용했을 수도 있습니다! 이러한 모델은 챗봇, 번역, 콘텐츠 생성 등 매우 폭넓은 활용 분야를 갖추고 있습니다.
가장 인상적인 대규모 언어 모델 중 일부는 OpenAI가 개발했습니다. 예를 들어 GPT-3 모델은 무려 1750억 개의 파라미터 그리고 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다 요약, 질의응답, 심지어 창작 글쓰기까지도 가능합니다! 여전히 이러한 모델의 성능이 얼마나 뛰어날지 확신이 서지 않는다면, 직접 ChatGPT를 사용해 보시길 권합니다.
최초의 대규모 언어 모델은 무엇이었을까?
앞서 언급했듯이, 대규모 언어 모델이라고 할 때 우리는 본질적으로 사람과 유사한 언어를 뛰어나게 생성하는 소프트웨어를 말합니다. 사람들의 주목을 본격적으로 끌어낸 첫 번째 모델은 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 에서 개발한 모델 OpenAI 2018년에. 널리 알려진 ChatGPT는 기본적으로 GPT‑3.5입니다.
GPT 모델이 특별했던 이유는 트랜스포머 아키텍처를 사용한 초기 언어 모델 중 하나였기 때문입니다. 트랜스포머는 텍스트 데이터의 장기 의존성을 잘 포착하는 신경망으로, 모델이 매우 일관되고 문맥적으로 적절한 언어 출력을 생성할 수 있게 했습니다. 이어서 1억 1천7���만 개의 파라미터는 GPT 모델이 자연어 처리 분야의 판도를 바꿔 놓았습니다.
그 이후로는 다음과 같은 더 크고 더욱 인상적인 언어 모델들이 개발되었습니다. GPT‑2, GPT‑3, 그리고 BERT이들 모델은 GPT 모델보다 더 정교하고 인간에 가까운 텍스트를 생성할 수 있습니다. 그러나 GPT 모델이 이제는 가장 크거나 최고가 아닐 수 있더라도, 여전히 언어 모델의 역사에서 중요한 이정표이며 자연어 처리 분야에 큰 영향을 끼쳤습니다.
대규모 언어 모델의 유형은 무엇일까요?
대규모 언어 모델에는 여러 유형이 있으며, 각기 강점과 약점이 다릅니다.
오토인코더 기반 모델
대규모 언어 모델의 한 유형인 오토인코더 기반 모델은 입력 텍스트를 저차원 표현으로 인코딩한 뒤, 그 표현을 바탕으로 새로운 텍스트를 생성하는 방식으로 작동합니다. 이러한 모델은 요약이나 콘텐츠 생성과 같은 작업에 특히 강점을 보입니다.
시퀀스-투-시퀀스 모델
대규모 언어 모델의 또 다른 유형은 시퀀스-투-시퀀스 모델로, 입력 시퀀스(예: 문장)를 받아 출력 시퀀스(예: 다른 언어로의 번역)를 생성합니다. 이러한 모델은 기계 번역과 텍스트 요약에 자주 사용됩니다.
트랜스포머 기반 모델
트랜스포머 기반 모델은 또 다른 인기 있는 대규모 언어 모델 유형입니다. 이들 모델은 텍스트 데이터의 장기 의존성을 이해하는 데 뛰어난 신경망 아키텍처를 사용하므로, 텍스트 생성, 언어 번역, 질의응답을 포함한 광범위한 언어 작업에 유용합니다.
재귀 신경망 모델
재귀 신경망 모델은 문장의 구문 구조를 나타내는 파스 트리와 같은 구조화된 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 모델은 감성 분석과 자연어 추론과 같은 작업에 유용합니다.
계층적 모델
끝으로, 계층적 모델은 문장, 문단, 문서처럼 서로 다른 세분화 수준의 텍스트를 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 모델은 문서 분류나 토픽 모델링과 같은 작업에 사용됩니다.
대규모 언어 모델은 어떻게 작동할까?
가장 널리 알려진 대규모 언어 모델(LLM) 아키텍처는 트랜스포머 아키텍처입니다. 일반적인 트랜스포머 모델은 입력 데이터를 처리할 때 네 가지 주요 단계를 거치며, 아래에서 각 단계를 살펴보겠습니다.
먼저 모델은 단어 임베딩을 수행해 단어를 고차원 벡터 표현으로 변환합니다. 그다음 데이터는 여러 트랜스포머 레이어를 거칩니다. 이 레이어들 내부에서 자기 주의 메커니즘은 시퀀스 내 단어들 사이의 관계를 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 마지막으로 트랜스포머 레이어를 통해 처리된 후, 모델은 학습된 문맥을 바탕으로 시퀀스에서 다음에 올 가능성이 가장 높은 단어나 토큰을 예측하여 텍스트를 생성합니다.
좀 더 깊이 들어가 볼까요?
1. 단어 임베딩
대규모 언어 모델을 구축할 때, 단어 임베딩 는 매우 중요한 첫 단계입니다. 이 단계에서는 비슷한 단어들이 서로 가까이 모이도록 단어를 고차원 공간의 벡터로 표현합니다. 이를 통해 모델은 단어의 의미를 파악하고, 그 이해를 바탕으로 예측을 수행할 수 있습니다.
다른 예를 들어 보겠습니다. “cat”과 “dog”이라는 단어를 생각해 봅시다. 보통 “cat”과 “burgers” 같은 다른 단어 쌍보다 “cat”과 “dog”이 서로 더 가깝게 배치됩니다. 두 단어는 털이 복슬복슬하고 친근하다는 이미지로 자주 연상되며, 일반적인 반려동물이라는 공통점이 있기 때문입니다. 단어 임베딩에서는 이러한 단어들이 벡터 공간에서 서로 가까운 위치의 벡터로 표현됩니다. 이렇게 하면 모델이 두 단어가 유사한 의미를 지니며 비슷한 문맥에서 사용될 수 있음을 파악할 수 있습니다. 그렇다면 단어 임베딩 과정은 어떻게 수행될까요?
단어 임베딩을 생성하는 과정은 뉴스 기사나 책과 같은 대규모 텍스트 말뭉치로 신경망을 학습시키는 것이다. 학습 동안 네트워크는 문장에서 특정 단어의 앞뒤에 오는 단어들을 바탕으로, 주어진 문맥에서 해당 단어가 나타날 확률을 예측하는 법을 익힌다. 이 과정에서 학습된 벡터는 말뭉치 내 다양한 단어들 사이의 의미적 관계를 포착한다. 같은 방식이 “King”, “Queen”, “Man”, “Woman”과 같은 단어에도 적용된다.
단어 임베딩이 생성되면, 이를 입력으로 사용하여 번역과 같은 특정 언어 작업에 맞춰 학습된 더 큰 신경망에 투입할 수 있습니다. 텍스트 분류 또는 기계 번역단어 임베딩을 사용하면 모델이 단어의 의미를 더 잘 파악할 수 있으며, 그 이해를 바탕으로 더욱 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.
2. 위치 인코딩
위치 인코딩 은 모델이 단어가 시퀀스에서 어디에 위치하는지를 파악하도록 돕는 데 초점을 둡니다. 단어의 의미나 “고양이”와 “개”처럼 서로 얼마나 비슷한지 같은 관계를 다루지 않습니다. 대신 위치 인코딩은 단어의 순서를 추적하는 데에만 집중합니다. 예를 들어 “The cat is on the mat” 같은 문장을 다른 언어로 번역할 때, “cat”이 “mat”보다 앞에 온다는 것을 아는 것이 매우 중요합니다. 단어 순서는 번역, 요약, 질의응답 같은 작업에서 특히 중요합니다.
훈련 단계에서는 신경망에 방대한 텍스트 말뭉치를 제시하고, 해당 데이터를 바탕으로 예측을 수행하도록 학습합니다. 예측 출력과 실제 출력 간의 차이를 최소화하기 위해, 네트워크의 뉴런 가중치는 역전파 알고리즘을 사용해 반복적으로 조정됩니다.
3. Transformer
고급 대형 언어 모델은 다음과 같은 특정 아키텍처를 활용합니다: Transformer. 트랜스포머 레이어를 전통적인 신경망 레이어 다음에 오는 별도의 레이어로 간주하세요. 실제로 트랜스포머 레이어는 전통적인 구조에 추가 레이어로 자주 덧붙여집니다 신경망 자연어 텍스트에서 장기 의존성을 모델링하는 LLM의 능력을 향상시키기 위한 아키텍처.
트랜스포머 레이어는 입력 시퀀스를 순차적으로 처리하지 않고 전체를 병렬로 처리하는 방식으로 동작합니다. 이 레이어는 자기어텐션 메커니즘과 피드포워드 신경망이라는 두 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다.
The 자기어텐션 이 메커니즘은 예측에 얼마나 유용한지에 따라 시퀀스의 각 단어에 가중치를 부여하도록 모델을 가능하게 합니다. 이를 통해 모델은 단어들이 서로 얼마나 떨어져 있는지와 무관하게 단어 간 관계를 포착할 수 있습니다.
따라서 자기어텐션 레이어가 시퀀스 처리를 마치면, 위치별 피드포워드 레이어가 입력 시퀀스의 각 위치를 받아 서로 독립적으로 처리합니다.
각 위치마다 완전연결 레이어가 해당 위치의 토큰(단어 또는 서브워드)의 벡터 표현을 입력으로 받습니다. 이 벡터 표현은 바로 앞선 자기어텐션 레이어의 출력입니다.
이 맥락에서 완전연결 레이어는 입력 벡터 표현을 새로운 벡터 표현으로 변환하여, 모델이 단어들 사이의 복잡한 패턴과 관계를 더 잘 학습할 수 있도록 합니다.
학습 중에는 트랜스포머 레이어의 가중치 예측된 출력과 실제 출력의 차이를 줄이기 위해 반복적으로 업데이트됩니다. 이는 전통적인 신경망 레이어의 학습 과정과 유사한 역전파 알고리즘을 통해 수행됩니다.
트랜스포머에 대해 더 알고 싶다면 이 글을 확인해 보세요.
4. 텍스트 생성
LLM 모델에서 흔히 마지막 단계로 수행됩니다. 학습과 파인튜닝을 마친 LLM은 프롬프트나 질문에 대해 매우 정교한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 일반적으로 모델은 몇 개의 단어, 한 문장, 또는 한 단락 전체가 될 수 있는 시드 입력으로 “프라이밍”한 뒤, 학습된 패턴을 활용해 일관되고 문맥에 적합한 응답을 생성합니다.
텍스트 생성 이 과정은 오토리그레션이라는 기법에 의존하며, 모델이 이미 생성한 이전 단어를 바탕으로 출력 시퀀스의 각 단어나 토큰을 한 번에 하나씩 생성합니다. 모델은 학습 중에 획득한 파라미터를 사용해 다음 단어나 토큰의 확률 분포를 계산한 뒤, 그중 가장 가능성이 높은 선택지를 다음 출력으로 선택합니다.
인간 주도 강화 학습으로 AI 성능 강화하기
대규모 언어 모델(LLM) 분야에서 가장 흥미로운 발전 중 하나는 …의 도입입니다 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)이 최첨단 기법은 인간의 피드백을 통해 LLM이 학습하고 개선되도록 하여, 다양한 응용 분야에서 더욱 역동적이고 강력한 도구가 되게 합니다.
일반적으로 RLHF는 인간이 기계 학습 모델에 지속적으로 제공하는 피드백 형태를 의미합니다. 이 피드백은 명시적일 수도 있고 암묵적일 수도 있습니다. LLM의 경우 모델이 잘못된 답을 반환하면 사용자가 이를 교정하여 모델의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어, LLM이 문법적으로 올바르지 않거나 의미적으로 관련성이 낮은 텍스트를 생성한 경우, 사람이 생성된 텍스트의 어떤 부분이 맞고 틀렸는지 LLM에 피드백을 제공할 수 있습니다. 사용자는 모델이 이해하지 못하는 특정 단어의 의미를 설명하거나 정의할 수도 있습니다. 그러면 LLM은 이 피드백을 활용해 자신의 파라미터를 조정하고, 원하는 결과에 더 부합하는 텍스트를 생성하도록 성능을 개선할 수 있습니다.
대규모 언어 모델의 예시
BERT
BERT는 Transformerse 기반 양방향 인코더 표현(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 약자로, Google이 개발한 사전 학습 딥러닝 모델로 자연어를 이해하고 생성하도록 설계되었습니다.
BERT는 양방향 트랜스포머 아키텍처를 활용하며, 이는 입력 텍스트를 앞뒤 양 방향으로 처리해 단어 간 문맥과 관계를 더 잘 이해할 수 있음을 의미합니다.
BERT는 질의응답, 감성 분석, 개체명 인식, 텍스트 분류 등 매우 다양한 작업에 활용됩니다. 스탠퍼드 질의응답 데이터셋(SQuAD)과 GLUE(General Language Understanding Evaluation) 벤치마크를 포함한 여러 기준 평가에서 최첨단 성과를 달성했습니다.
GPT-4
오랜 기대 끝에 OpenAI가 GPT 시리즈의 최신 혁신을 공개했습니다: GPT-4 Generative Pre-trained Transformer 4의 약자입니다. 이 획기적인 대규모 언어 모델은 전작들을 압도적으로 능가하며 100조 개의 파라미터, 이전 세대와 비교해 상당한 도약입니다 1750억 개의 파라미터 의 GPT-3.
GPT-4의 핵심 강점은 GPT-3와 마찬가지로 방대한 텍스트 말뭉치로 수행한 대규모 사전 학습에 있습니다. 이를 통해 매우 다양한 언어적 특징과 관계를 폭넓게 학습할 수 있습니다. 그 결과 GPT-4는 비교적 적은 예시만으로도 특정 자연어 처리 작업에 맞게 파인튜닝할 수 있어, 매우 효율적이면서도 다양한 응용 분야에 활용 가능한 범용 도구로 기능합니다.
GPT-4의 능력을 제대로 이해하려면, OpenAI가 개발에 활용했던 언어 모델인 GPT-3보다 500배 더 강력하다는 사실을 고려해 보십시오. ChatGPT이처럼 눈에 띄는 AI 분야의 발전은 더 인간에 가까우면서도 정확한 응답을 가능하게 하여, 우리가 인공지능과 상호작용하고 그로부터 이익을 얻는 방식을 혁신할 것입니다.
대규모 언어 모델의 미래
대규모 언어 모델의 미래에서 가장 흥미로운 점이 무엇인지 아시나요? 이 모델들은 인간의 언어를 이해하고 응답하는 능력이 계속해서 향상될 것입니다. 머지않아 휴대폰이나 아주 작은 기기 같은 사실상 모든 장치에서 사용할 만큼 효율적이 될 것입니다. 또한 의학이나 법률처럼 특정 분야에 특화된 전문가 수준의 모델들도 등장하게 될 것입니다.
하지만 이것이 전부는 아닙니다. 이러한 언어 모델은 텍스트뿐 아니라 이미지와 음성도 처리할 수 있게 되며, 전 세계 다양한 언어와도 작동하게 될 것입니다. 또한 이 AI 모델이 공정하고 책임 있게 작동하도록 노력하는 연구가 활발히 진행되고 있어, 점점 더 개방적이고 편향이 적어질 것입니다.
요약하자면, 이러한 언어 모델은 다양한 작업을 도와주며 수많은 방식으로 우리의 삶을 훨씬 더 편리하게 만드는 놀라운 동반자가 될 것입니다.
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