LLM(대형 언어 모델)이란 무엇이며 이것이 사용자에게 미치는 영향

ChatGPT와 같은 생성적 AI가 전 세계를 강타하고 있지만 그 뒤에 숨은 비밀 요소인 LLM(대형 언어 모델)이 한동안 존재해 왔습니다. LLM이 점점 더 정교해짐에 따라 우리가 기술과 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있습니다. 이 게시물에서는 LLM이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 최종 사용자인 우리에게 어떤 영향을 미치는지 자세히 알아봅니다.

대규모 언어 모델이란 무엇입니까?

OpenAI의 GPT-3.5와 같은 대규모 언어 모델은 복잡한 인공 지능 시스템을 나타냅니다. 이는 입력으로 제공되는 인간과 유사한 텍스트를 이해할 뿐만 아니라 그에 대한 응답으로 텍스트를 생성하도록 설계되었습니다.

기계 학습 원리를 기반으로 구축된 LLM은 인간의 두뇌와 유사한 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터에 지시하도록 설계된 신경망의 일종인 변환기 모델을 사용합니다. 이러한 신경망의 작동 원리는 생물학적 뉴런에서 관찰되는 구조를 연상시키는 계층화된 노드를 포함합니다.

LLM은 데이터 중심의 강자입니다. 효과적으로 기능하기 위해 그들은 많은 예를 통해 훈련을 받습니다. 이 데이터를 통해 그들은 다른 복잡한 정보와 함께 인간 언어의 뉘앙스를 이해하고 해석할 수 있습니다.

현재 많은 LLM은 인터넷에서 가져온 데이터 세트를 사용하는 교육 절차를 거치지만 이 관행은 양날의 검이 될 수 있습니다. 데이터 품질은 LLM이 자연어를 얼마나 잘 학습하는지 직접적인 영향을 미칩니다. 프로그래머는 LLM이 정확하고 편견 없는 지식을 얻을 수 있도록 고품질 데이터 세트를 필터링하고 선택해야 하는 중요한 과제에 직면할 수 있습니다.

대규모 언어 모델은 데이터 중심 조직의 판도를 바꾸는 요소입니다. 그들의 엄청난 잠재력은 엄청난 양의 정보를 처리하고 생성하는 데 있습니다. 최신 모델은 실시간 현장 응답을 생성하는 데 탁월하여 빠르게 변화하는 환경에 적합합니다.

장점은 여기서 끝나지 않습니다. LLM은 강력하고 적응 가능한 기반을 바탕으로 구축되었습니다. 즉, 조직 내의 특정 요구 사항을 해결하도록 맞춤 설정할 수 있습니다. 가장 좋은 부분? LLM은 끊임없이 학습하고 발전하고 있습니다. 더 많은 데이터를 제공하고 매개변수를 개선할수록 정확성과 기능이 향상되어 더욱 가치 있는 자산이 됩니다.

생성 AI와 LLM의 차이점

오늘날 “생성 AI”라는 용어가 많이 회자되고 있는데, 이는 무엇이며 LLM과 다른가요?

제너레이티브 AI(Generative AI)는 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공 지능 모델을 총칭하는 용어입니다. 이러한 모델은 텍스트나 기타 미디어를 생성하도록 설계된 반면, 대규모 언어 모델은 텍스트를 전문으로 합니다.

대규모 언어 모델은 어떻게 작동합니까?

대규모 언어 모델은 여러 단계가 포함된 복잡한 접근 방식을 사용합니다.

사전 훈련

LLM은 데이터를 통한 비지도 학습에서 특정 지침을 제공하지 않습니다. 대신, 제공된 데이터를 단순히 처리하여 정보 내의 패턴과 관계를 자율적으로 식별할 수 있습니다.

이것이 LLM이 언어에 대한 근본적인 이해를 개발하기 시작하는 방법입니다. 이 단계에서는 개별 단어의 의미와 단어가 서로 상호 작용하여 문장을 만드는 방법을 배울 수 있습니다. 더욱이, 모델은 주어진 맥락에 따라 동일한 단어의 서로 다른 의미를 구별하기 시작합니다.

이러한 철저한 교육 계획의 결과로 LLM은 수많은 사용 사례를 충족할 수 있으며 기초 모델이라는 칭호를 얻게 됩니다. 다양한 목적을 위해 텍스트를 생성하는 능력을 제로샷 학습이라고 합니다.

미세 조정

제로샷 학습은 인상적인 다양성을 제공하지만 많은 경우 개발자와 기업은 대규모 언어 모델에서 보다 구체적인 성능을 요구합니다. 미세 조정은 이러한 요구를 해결합니다. 모델이 보다 정확하게 대상 개념을 식별하는 능력을 향상시키기 위해 특수 교육을 받는 지도 학습 단계를 도입합니다. 이를 통해 제로샷 학습의 일반적인 기능을 뛰어넘는 수준의 제어 및 사용자 정의가 가능합니다.

여러 가지 미세 조정 기술이 존재하며 감독된 미세 조정이 가장 일반적입니다. 전이 학습은 또 다른 접근 방식을 제공하지만 모든 미세 조정 방법은 기술적으로 전이 학습의 한 형태라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이 특정 프로세스는 사전 훈련된 모델을 미세 조정의 시작점으로 사용합니다. 사전 훈련된 모델은 이미 유사한 작업에 대해 훈련되었으며, 이 지식은 새로운 작업으로 이전될 수 있습니다.

인간 학습을 통한 강화

인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 인간 입력을 훈련 프로세스에 통합함으로써 LLM을 향상시키는 유망한 방법을 나타냅니다. 이 접근 방식을 통해 LLM은 인간 평가자의 피드백을 기반으로 실시간으로 학습하고 적응하여 사용자 기대에 더 잘 부응할 수 있도록 언어 생성 기능을 개선할 수 있습니다.

대규모 언어 모델은 인간 피드백을 통한 강화 학습을 활용하여 다양한 언어 관련 작업에서 더 높은 수준의 정교함과 효율성을 달성하여 광범위한 애플리케이션과 도메인에서 사용자에게 이점을 제공할 수 있습니다.

LLM에 대해 알아야 할 사항

대규모 언어 모델에 대한 접근성이 높아짐에 따라 우리가 기술 및 정보와 전체적으로 상호 작용하는 방식이 크게 바뀌고 있습니다. 이러한 모델을 사용하면 사용자가 복잡한 인터페이스를 탐색하고 외계 명령을 배우는 대신 일상 언어를 사용하여 시스템 및 애플리케이션에 참여할 수 있으므로 보다 직관적이고 자연스러운 커뮤니케이션이 가능합니다.

LLM은 이메일 작성 및 코드 생성부터 쿼리 응답, 텍스트 번역 등에 이르기까지 다양한 응용 프로그램을 제공합니다. 또한 검색 엔진은 LLM을 활용하여 검색 결과의 관련성과 맥락을 향상시킵니다.

기업의 경우 대규모 언어 모델은 운영을 간소화하고 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하여 고객 감정을 측정하고 그에 따라 마케팅 전략을 맞춤화할 수 있습니다. 또한 LLM을 사용하면 기본적인 고객 서비스 작업을 처리하는 챗봇을 개발할 수 있으므로 상담원이 보다 복잡한 업무에 집중할 수 있습니다.

LLM의 등장은 쇼핑 경험을 개인화함으로써 전자상거래에도 혁명을 일으키고 있습니다. 고객은 편리함과 관련성 높은 제품 제안을 원하며, LLM은 바로 이를 제공하는 열쇠입니다. 기업은 이러한 모델을 활용하여 개인화된 콘텐츠, 추천 및 서비스를 선별할 수 있습니다.

이점은 분명합니다. 고객 만족도 향상, 참여도 향상, 궁극적으로 매출 증대입니다. Spotify가 Discover Weekly 서비스를 통해 청취 습관에 따라 맞춤형 재생 목록을 생성하는 방식과 Netflix가 선호도에 따라 영화 제안을 맞춤화하는 방식이 중요합니다.

LLM은 지속적으로 발전하고 다양한 애플리케이션 및 서비스와 통합됨에 따라 사용자에게 전례 없는 지식과 기능을 제공하여 디지털 시대에 일하고 배우고 상호 작용하는 방식을 변화시킵니다.

AI는 상상할 수 있는 거의 모든 산업에서 애플리케이션이 등장하면서 그 범위가 빠르게 확장되고 있습니다. 예를 들어, 귀하가 교사라면 이러한 AI 도구를 사용하여 수업을 향상시킬 수 있습니다. 또는 프리랜서는 회의를 기록하고, 메모하고, 몇 시간의 콘텐츠를 요약하는 AI 회의 도우미를 고용할 수 있습니다.

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