대규모 언어 모델이란 무엇인가요?
대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터로 사전 학습된 초대형 딥 러닝 모델입니다. 기본 트랜스포머는 셀프 어텐션(self-attention) 기능을 갖춘 인코더와 디코더로 구성된 신경망 세트입니다. 인코더와 디코더는 일련의 텍스트에서 의미를 추출하고 텍스트 내의 단어와 구문 간의 관계를 이해합니다.
트랜스포머 LLM은 비지도 학습이 가능하지만 더 정확한 설명은 트랜스포머가 자체 학습을 수행한다는 것입니다. 이 과정을 통해 트랜스포머는 기본 문법, 언어 및 지식을 이해하는 법을 배웁니다.
입력을 순차적으로 처리하는 이전의 순환 신경망(RNN)과 달리 트랜스포머 전체 시퀀스를 병렬로 처리합니다. 이를 통해 데이터 사이언티스트는 GPU를 사용하여 트랜스포머 기반 LLM을 학습할 수 있어 훈련 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
트랜스포머 신경망 아키텍처를 사용하면 종종 수천억 개의 파라미터가 포함된 매우 큰 모델을 사용할 수 있습니다. 이러한 대규모 모델은 대개 인터넷뿐만 아니라 500억 개 이상의 웹 페이지로 구성된 Common Crawl과 약 5,700만 페이지로 구성된 Wikipedia와 같은 소스에서도 엄청난 양의 데이터를 수집할 수 있습니다.
대규모 언어 모델이 중요한 이유는 무엇인가요?
대형 언어 모델은 매우 유연합니다. 한 모델은 질문에 답하고, 문서를 요약하고, 언어를 번역하고, 문장을 완성하는 등 완전히 다른 작업을 수행할 수 있습니다. LLM은 콘텐츠 제작과 사람들이 검색 엔진 및 가상 어시스턴트를 사용하는 방식을 방해할 가능성이 있습니다.
LLM은 완벽하지는 않지만 비교적 적은 수의 프롬프트 또는 입력을 기반으로 예측하는 놀라운 능력을 보여주고 있습니다. LLM은 인간 언어의 입력 프롬프트를 기반으로 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI(인공 지능)에 사용될 수 있습니다.
LLM은 아주 아주 큽니다. 수십억 개의 파라미터를 고려할 수 있으며 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.
- 오픈 AI의 GPT-3 모델에는 1,750억 개의 파라미터가 있습니다. 그의 사촌인 ChatGPT는 데이터에서 패턴을 식별하고 자연스럽고 읽기 쉬운 결과를 생성할 수 있습니다. Claude 2의 크기는 알 수 없지만 각 프롬프트에 최대 10만 개의 토큰을 입력할 수 있습니다. 즉, 수백 페이지에 달하는 기술 문서 또는 책 전체를 처리할 수 있습니다.
- AI21 Labs의 Jurassic-1 모델에는 1,780억 개의 파라미터와 25만 단어 파트로 구성된 토큰 어휘 그리고 유사한 대화형 기능이 있습니다.
- Cohere의 Command 모델은 기능이 비슷하며 100개 이상의 다른 언어에서 작동할 수 있습니다.
- LightOn의 패러다임은 GPT-3 기능을 능가하는 기능을 갖춘 기본 모델을 제공합니다. 이러한 모든 LLM에는 개발자가 고유한 생성형 AI 애플리케이션을 만들 수 있는 API가 함께 제공됩니다.
대규모 언어 모델은 어떻게 작동할까요?
LLM 작동 방식의 핵심 요소는 단어를 나타내는 방식입니다. 이전 형태의 기계 학습은 숫자 표를 사용하여 각 단어를 표현했습니다. 그러나 이러한 형태의 표현으로는 비슷한 의미를 가진 단어와 같은 단어 간의 관계를 인식할 수 없었습니다. 일반적으로 워드 임베딩이라고 하는 다차원 벡터를 사용하여 벡터 공간에서 문맥상 의미가 비슷하거나 다른 관계가 있는 단어가 서로 가깝도록 단어를 표현함으로써 이러한 한계를 극복했습니다.
트랜스포머는 워드 임베딩을 사용하여 인코더를 통해 텍스트를 숫자 표현으로 사전 처리하고 비슷한 의미를 가진 단어 및 구문의 문맥은 물론 품사와 같은 단어 간의 기타 관계를 이해할 수 있습니다. 그러면 LLM은 디코더를 통해 이러한 언어 지식을 적용하여 고유한 출력을 생성할 수 있습니다.
대규모 언어 모델의 응용 분야는 무엇인가요?
LLM에는 많은 실용적인 응용 분야가 있습니다.
카피라이팅
GPT-3 및 ChatGPT 외에도 Claude, Llama 2, Cohere Command, 및 Jurassiccan이 원본 카피를 씁니다. AI21 Wordspice는 스타일과 음성을 향상시키기 위해 원본 문장의 변경을 제안합니다.
지식 기반 답변
지식 집약적 자연어 처리(KI-NLP)라고도 하는 이 기법은 디지털 아카이브의 정보 도움말을 통해 특정 질문에 답할 수 있는 LLM을 말합니다. 일반적인 지식 질문에 답할 수 있는 AI21 Studio 플레이그라운드의 능력을 예로 들 수 있습니다.
텍스트 분류
LLM은 클러스터링을 사용하여 비슷한 의미나 감정을 가진 텍스트를 분류할 수 있습니다. 이러한 용도에는 고객 감정 측정, 텍스트 간의 관계 결정 및 문서 검색이 포함됩니다.
코드 생성
LLM은 자연어 프롬프트에서 코드를 생성하는 데 능숙합니다. 예를 들어, GitHub Copilot에서 사용되는 Amazon CodeWhisperer 및 Open AI의 코덱스가 있으며, 이들은 Python, JavaScript, Ruby 및 기타 여러 프로그래밍 언어로 코딩할 수 있습니다. 다른 코딩 응용 분야로는 SQL 쿼리 생성, 셸 명령 작성, 웹 사이트 디자인 등이 있습니다. AI 코드 생성에 대해 자세히 알아보세요.
텍스트 생성
코드 생성과 마찬가지로 텍스트 생성은 불완전한 문장을 완성하거나 제품 설명서를 작성하거나 Alexa Create와 같이 짧은 동화를 작성할 수 있습니다.
대규모 언어 모델이란 무엇인가요?
트랜스포머 기반 신경망은 매우 큽니다. 이러한 네트워크에는 여러 노드와 계층이 있습니다. 계층의 각 노드는 다음 계층의 모든 노드에 연결되며 각 노드에는 가중치와 편향이 있습니다. 임베딩과 함께 가중치 및 편향을 모델 파라미터라고 합니다. 대형 트랜스포머 기반 신경망에는 수십억 개의 파라미터가 있을 수 있습니다. 모델의 크기는 일반적으로 모델 크기, 파라미터 수, 훈련 데이터 크기 간의 경험적 관계에 의해 결정됩니다.
훈련은 대량의 고품질 데이터를 사용하여 수행됩니다. 훈련 중에 모델은 이전 입력 토큰 시퀀스에서 다음 토큰을 올바르게 예측할 때까지 파라미터 값을 반복적으로 조정합니다. 이는 훈련 예제에서 다음 토큰이 나올 가능성을 극대화하기 위해 파라미터를 조정하도록 모델을 학습시키는 자체 학습 기술을 통해 수행합니다.
일단 훈련되면 LLM은 비교적 작은 지도 데이터 세트를 사용하여 여러 작업을 수행하도록 쉽게 조정할 수 있으며, 이를 미세 조정이라고 합니다.
세 가지 일반적인 학습 모델이 있습니다.
- 제로샷 학습: 기본 LLM은 응답 정확도는 다르지만 대개 프롬프트를 통해 명시적인 훈련 없이 광범위한 요청에 응답할 수 있습니다.
- 퓨샷 학습: 몇 가지 관련 훈련 예제를 제공하면 해당 영역에서 기본 모델 성능이 크게 향상됩니다.
- 미세 조정: 이는 데이터 사이언티스트과 특정 애플리케이션과 관련된 추가 데이터로 파라미터를 조정하도록 기본 모델을 훈련한다는 점에서 퓨샷 학습의 연장입니다.
LLM의 미래란 무엇인가요?
질문에 답하고 미래의 흥미로운 가능성에 대한 텍스트 포인트를 생성할 수 있는 ChatGPT, Claude 2, Llama 2와 같은 대규모 언어 모델이 도입되었습니다. 느리지만 확실하게 LLM은 인간의 성능에 점점 가까워지고 있습니다. 이러한 LLM의 즉각적인 성공은 인간의 두뇌를 모방하고 일부 상황에서는 이를 능가하는 로봇 유형 LLM에 대한 큰 관심을 반증하고 있습니다. LLM의 미래에 대한 몇 가지 생각은 다음과 같습니다.
향상된 기능
인상적이긴 하지만 현재의 기술 수준은 완벽하지 않으며 LLM이 실수를 하지 않는 것은 아닙니다. 그러나 개발자가 편견을 줄이고 오답을 없애는 동시에 성능을 개선하는 방법을 배우면서 새 릴리스에서는 정확도가 향상되고 기능이 향상될 것입니다.
시청각 교육
개발자는 텍스트를 사용하여 대부분의 LLM을 훈련시키지만 일부는 비디오 및 오디오 입력을 사용하여 모델을 훈련하기 시작했습니다. 이러한 형태의 훈련은 모델 개발을 가속화하고 자율주행차에 LLM을 사용하는 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.
업무 환경 혁신
LLM은 직장을 변화시키는 파괴적 요인입니다. LLM은 로봇이 반복적인 제조 작업을 수행하는 것과 같은 방식으로 단조롭고 반복적인 작업을 줄일 수 있을 것입니다. 반복적인 사무 작업, 고객 서비스 챗봇, 간단한 자동 카피라이팅 등이 가능합니다.
대화형 AI
LLM은 의심할 여지 없이 Alexa, Google Assistant, Siri와 같은 자동화된 가상 어시스턴트의 성능을 향상시킬 것입니다. 사용자 의도를 더 잘 해석하고 정교한 명령에 응답할 수 있습니다.
AWS는 LLM을 어떻게 지원하나요?
AWS는 대규모 언어 모델 개발자에게 여러 가지 가능성을 제공합니다. Amazon Bedrock은 LLM을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장하는 가장 쉬운 방법입니다. Amazon Bedrock은 API를 통해 Amazon 및 주요 AI 스타트업의 LLM을 사용할 수 있게 하는 완전관리형 서비스입니다. 다양한 LLM 중에서 선택하여 사용 사례에 가장 적합한 모델을 찾을 수 있습니다.
Amazon SageMaker JumpStart는 몇 번의 클릭만으로 배포할 수 있는 파운데이션 모델, 내장 알고리즘 및 사전 구축된 ML 솔루션을 갖춘 기계 학습 허브입니다. SageMaker JumpStart를 사용하면 파운데이션 모델을 비롯한 사전 학습된 모델에 액세스하여 기사 요약 및 이미지 생성과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 사전 학습된 모델은 데이터를 사용하여 사용 사례에 맞게 완전히 맞춤화할 수 있으며 사용자 인터페이스 또는 SDK를 사용하여 이를 프로덕션 환경에 쉽게 배포할 수 있습니다.
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