LLM 소개, 성능향상 방법론, 논문 7가지 추천

LLM이란

대규모 언어 모델(Large Language Model: LLM)은 대규모의 텍스트 데이터를 사용하여 훈련된 인공지능 모델을 가리킵니다. 대규모 언어모델은 텍스트를 인식하고 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있는 일종의 인공 지능(AI) 프로그램입니다. LLM은 방대한 데이터 세트를 학습하므로 "대규모"라는 이름이 붙었습니다. 

이 모델은 자연어 처리 및 이해에 사용되며, 문장 생성, 기계 번역, 질의응답, 요약, 감정 분석 등과 같은 다양한 자연어 이해 및 생성 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 모델은 머신러닝, 일반적으로 Transformer Model과 같은 일종의 신경망을 기반으로 하며, 많은 양의 데이터와 계산 리소스를 사용하여 훈련됩니다. OpenAI의 GPT 시리즈와 Google의 BERT 등이 가장 잘 알려진 대규모 언어 모델 중 일부입니다. 이러한 모델은 최근 몇 년 동안 자연어 처리 분야에서 혁신적인 발전을 이끌어내었습니다.

 

LLM에 열광하는 이유

대규모 언어 모델에 열광하는 이유는 여러 가지가 있습니다.

1. 자연어 이해 및 생성 능력: 대규모 언어 모델은 인간 수준 또는 그 이상의 자연어 이해 및 생성 능력을 갖추고 있습니다. 이는 자연스러운 문장을 생성하고, 질문에 답하고, 문장을 요약하며, 번역을 수행하는 등의 작업을 수행할 수 있다는 것을 의미합니다.

2. 다양한 응용 분야: 대규모 언어 모델은 다양한 응용 분야에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 자동 요약, 질의응답 시스템, 기계 번역, 텍스트 생성, 감정 분석 등에 사용될 수 있습니다.

3. 신속한 학습 및 적응력: 대규모 언어 모델은 적은 데이터로도 놀라운 성능을 발휘할 수 있습니다. 특히, 몇 가지 라벨이 지정된 예제만을 사용하여 새로운 작업에 적용할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

4. 창의성과 유머: 대규모 언어 모델은 창의적이고 재미있는 문장을 생성할 수 있으며, 종종 유머와 재미 있는 결과물을 제공합니다. 이러한 결과물은 많은 사용자들에게 즐거움을 주며, 사람들 사이에서 널리 공유됩니다.

5. 연구 및 혁신: 대규모 언어 모델은 연구 및 혁신을 촉진하는 데 사용될 수 있습니다. 새로운 자연어 처리 기술 및 응용 분야를 개척하는 데 활용되며, 새로운 아이디어를 탐구하고 테스트하는 데 유용합니다.

이러한 이유들로 인해 대규모 언어 모델은 많은 사람들에게 매력적으로 다가오고 있으며, 자연어 처리 분야에서 혁신적인 발전을 이끌고 있습니다. 무엇보다 업무 퍼포먼스를 효과적으로 향상시킨다는 점이 가장 큰 열광 포인트 아닐까요.

 

LLM 성능 향상을 위한 몇 가지 방법들

대규모 언어 모델을 잘 활용하기 위한 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

1. Fine-tuning: 대규모 언어 모델을 특정 작업에 맞게 미세 조정하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 특정 분야의 문제를 해결하기 위해 모델을 해당 분야의 데이터로 미세 조정할 수 있습니다. 이는 모델이 특정 작업에 더 잘 적응하도록 도와줍니다.

2. Prompt Engineering: 언어 모델을 사용할 때 효과적인 프롬프트를 설계하는 것이 중요합니다. 적절한 프롬프트를 사용하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 원하는 작업과 관련된 적절한 질문이나 지시를 결정하는 과정입니다.

3. 언어 모델의 한계 이해: 큰 언어 모델은 놀라운 결과를 제공할 수 있지만, 그 한계도 이해하는 것이 중요합니다. 언어 모델이 훈련되는 데이터에 따라 편향될 수 있고, 모델이 언어 이해를 제대로하지 못하는 경우가 있을 수 있습니다. 따라서 결과를 검증하고 모델의 결함을 이해하는 것이 중요합니다.

4. 연속적인 피드백 및 개선: 언어 모델을 사용하는 과정에서 발생하는 문제나 오류에 대한 피드백을 지속적으로 수집하고 모델을 개선하는 것이 중요합니다. 이는 모델의 성능을 향상시키고 사용자에게 더 나은 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

5. 보안 및 개인정보 보호: 언어 모델을 사용할 때 보안 및 개인정보 보호에 주의해야 합니다. 모델이 민감한 정보를 처리하는 경우에는 데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 적절한 조치를 취해야 합니다. 특히 OpenAI와 같은 API를 이용해서 LLM을 활용하는 경우, 데이터 보안을 위해 기업용 Private 버전을 확인하여 사용해야 할 필요가 있습니다.

이러한 방법들을 통해 대규모 언어 모델을 효과적으로 활용할 수 있으며, 다양한 작업에 적용할 수 있는 다양한 기능을 제공할 수 있습니다.

 

LLM 공부를 위한 학술 논문 7가지

대규모 언어 모델을 공부하기 위한 학술적인 정보를 제공하는 논문 7가지를 나열하겠습니다(랭크 순서는 아닙니다)

1. "Improving Language Understanding by Generative Pretraining" (OpenAI, 2018): 이 논문에서는 GPT-1 모델에 대해 설명하고 있습니다. 이 논문은 GPT의 구조와 훈련 방법에 대한 기본적인 아이디어를 제공합니다.

2. "Language Models are Few-Shot Learners" (Brown et al., 2020): 이 논문은 GPT 모델이 어떻게 작동하는지에 대한 심층적인 이해를 제공하며, 몇 가지 라벨이 지정된 예제만 사용하여 다양한 작업에 적용할 수 있다는 것을 입증합니다.

3. "GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners" (Brown et al., 2020): 이 논문에서는 GPT-3 모델에 대한 세부 사항을 다루고 있습니다. 이 모델은 이전 버전들보다 훨씬 크며, 훈련 과정 및 결과에 대한 다양한 실험 결과를 제공합니다.

4. "Fine-Tuning Language Models from Human Preferences" (Holtzman et al., 2021): 이 논문에서는 언어 모델을 인간의 선호도를 기반으로 미세 조정하는 방법을 탐구합니다. 이것은 더 자연스러운 생성을 도와주는 방법 중 하나입니다.

5. "The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning" (Lester et al., 2022): 이 논문은 언어 모델을 효율적으로 미세 조정하는 방법에 대해 다루고 있습니다. 큰 모델의 파라미터를 사용하여 작은 데이터셋에서도 뛰어난 성능을 달성할 수 있는 방법을 제안합니다.

6. "A Survey of Reinforcement Learning Informed by Natural Language" (Huang et al., 2020): 이 논문에서는 자연어와 강화 학습을 결합하는 방법에 대해 조사합니다. 이것은 GPT와 같은 언어 모델이 다양한 응용 분야에서 강화 학습에 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 연구를 다룹니다.

7. "Text Generation with Recurrent Generative Adversarial Networks" (Zhang et al., 2017): 이 논문에서는 언어 생성에 관련된 문제에 대해 순환 생성 적대 신경망(RGAN)을 소개합니다. 이것은 언어 모델의 발전에 영감을 줄 수 있는 연구입니다.

이러한 논문들은 대규모 언어 모델 및 관련 기술에 대한 기본적인 학습을 위해 충분할 수 있습니다. LLM의 활용을 위한 논문이 많이 쏟아져 나오고 있습니다. 각 산업 분야와 활용 목적에 따라 논문 팔로우를 하면서, 적용 방법을 여러가지로 고안할 필요가 있습니다.