주석
대규모 언어 모델: 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)은 인공지능과 기계학습의 한 분야인 딥러닝 신경망입니다. LLM은 기본적인 언어 작업과 기능을 학습하기 위해 많은 양의 텍스트 데이터로 미리 학습됩니다1. 이러한 모델은 언어 이해, 번역, 요약, 예측, 생성 등과 같은 복잡한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. 예로는 GPT-3, BERT, T5, XLNet 등이 있습니다.LLM의 사용은 편집에 도움을 줄 수 있지만, 그들의 출력은 엄격하게 검토되어야 하며, 텍스트를 생성하거나 수정할 때는 편집 요약과 본문에 속성을 제공해야 합니다.
자연어 처리(NLP): 자연어 처리(NLP, Natural language processing)는 언어학, 컴퓨터 과학, 인공지능의 교차 학문 분야로, 컴퓨터와 인간 언어 간 상호작용에 대한 연구를 다룬다. 특히, 컴퓨터가 자연어 데이터를 처리하고 분석하도록 프로그래밍하는 방법에 대한 연구이다. 이를 통해 문서의 내용을 "이해"할 수 있는 컴퓨터를 만드는 것이 목표이며, 문서 안에서 언어의 맥락적 미묘함을 파악할 수 있어야 한다. 이러한 기술을 이용하여 문서 내에 포함된 정보와 인사이트를 정확하게 추출하고 분류 및 정리할 수 있다.
자연어 이해(NLU): 자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding)는 컴퓨터 과학, 인공지능 및 언어학의 교차 학문 분야로, 컴퓨터가 자연어를 처리하고 분석하도록 프로그래밍하는 방법에 대한 연구이다. 이를 통해 컴퓨터는 문서의 내용을 "이해"할 수 있어야 하며, 문서 안에서 언어의 맥락적 미묘함을 파악할 수 있어야 한다. 더 구체적으로, NLU는 자연어 처리 기술 중에서 문장의 의미를 파악하고 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정을 의미한다. 이를 위해 컴퓨터는 문장의 구문, 의미, 상황 등을 파악하고, 사용자의 의도와 요구사항을 이해하여 적절한 대답을 제공할 수 있도록 학습해야 한다. NLU는 대화형 시스템, 음성인식 기술, 자동 번역, 정보 추출 등 다양한 분야에서 적용되고 있다.
퓨샷-CoT 패러다임: few-shot learning은 한정된 데이터로부터 새로운 클래스를 분류하는 작업입니다. 그러나 few-cot learning은 주어진 데이터에서 군집화(cluster)를 수행하여 유사한 데이터 그룹을 찾고, 그 그룹들 간의 관계를 이용하여 새로운 클래스를 분류하는 작업입니다. 즉, few-shot learning에서는 새로운 클래스를 분류하기 위해 추가적인 데이터를 수집해야하지만, few-cot learning에서는 이미 가지고 있는 데이터만으로도 새로운 클래스를 분류할 수 있습니다.
top-k 매개변수 : top-k 매개변수는 모델이 텍스트를 생성할 때 사용하는 또 다른 하이퍼파라미터입니다. 일반적으로 top-k 매개변수가 높으면 텍스트가 다양하고 창의적이지만, 일관성과 의미성이 떨어질 수 있습니다. 반대로 top-k 매개변수가 낮으면 텍스트가 일관되고 의미있지만, 단조롭고 예측 가능할 수 있습니다. top-k 매개변수를 설정할 때는 텍스트의 목적과 특성을 고려하고, 적절한 균형을 찾아야 합니다. 예를 들어, 시나 소설과 같은 창의적인 텍스트를 생성하려면 top-k 매개변수를 높게 설정할 수 있습니다. 반면에 뉴스나 요약과 같은 사실적인 텍스트를 생성하려면 top-k 매개변수를 낮게 설정할 수 있습니다.
top-p 매개변수는 자연어 처리 모델에서 사용되는 텍스트 생성 설정 중 하나로, 토큰 샘플링에 영향을 주는 값입니다. GPT-4와 같은 생성 모델은 출력 텍스트를 생성하기 위해 각 시점에서 가능한 다음 토큰에 확률을 할당합니다. top-p는 누적 확률이 p를 초과할 때까지 가장 확률이 높은 토큰을 선택하여, 다음 토큰을 샘플링하는 방식을 나타냅니다.
예를 들어, top-p가 0.9로 설정된 경우, 모델은 각 시점에서 누적 확률이 0.9 이상이 되는 순간까지 가장 확률이 높은 토큰을 선택합니다. 이는 다양한 텍스트 생성 결과를 얻을 수 있게 해주며, 생성된 텍스트의 다양성과 무작위성을 조절하는 데 도움이 됩니다.
top-p 값을 높게 설정하면 생성된 텍스트가 다양해지고 무작위성이 증가하지만, 문맥과 일관성이 떨어질 수 있습니다. 반대로 top-p 값을 낮추면 생성된 텍스트가 더 일관되고 예측 가능하지만, 다양성이 감소할 수 있습니다. 따라서 top-p 값을 조절함으로써 생성 모델의 결과물에 대한 균형을 맞출 수 있습니다.
7)머신러닝 : 머신러닝(machine learning)은 컴퓨터가 데이터를 분석하고 학습하여 일정한 작업을 수행할 수 있도록 하는 인공지능 분야의 한 분야입니다. 머신러닝은 컴퓨터가 특정 작업을 수행하기 위해 일련의 알고리즘과 모델을 학습하고, 이를 기반으로 새로운 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용됩니다.
머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류됩니다. 지도학습은 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(레이블)이 함께 제공되며, 모델은 이 데이터를 학습하여 새로운 입력 데이터에 대한 예측값을 출력합니다. 비지도학습은 입력 데이터에 대한 정답(레이블)이 없이 데이터만을 활용하여 모델을 학습하며, 데이터 간의 패턴이나 구조를 찾는 데 사용됩니다. 강화학습은 에이전트(agent)가 특정 환경(environment)에서 행동하면서 얻는 보상(reward)을 최대화하는 방향으로 모델을 학습합니다.
머신러닝은 많은 분야에서 응용되고 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식, 추천 시스템, 자율주행 자동차 등에 사용됩니다. 또한, 머신러닝은 데이터 분석 및 예측 모델링 분야에서도 널리 사용되어 효율적이고 정확한 결과를 도출할 수 있도록 돕고 있습니다.
강화학습(RL, Reinforcement Learning): 강화학습은 인공지능의 한 분야로, 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하며 보상(reward)을 최대화하는 방식으로 학습합니다. 강화학습은 시행착오를 통해 최적의 행동 전략을 찾는 과정으로, 에이전트는 주어진 상황에서 가장 높은 보상을 얻을 수 있는 행동을 선택하려고 합니다. 강화학습은 게임, 로봇공학, 자율 주행 차량, 통신 네트워크 최적화 등 다양한 분야에서 적용되고 있습니다. 강화학습 알고리즘의 종류에는 Q-learning, Deep Q-Network(DQN), Proximal Policy Optimization(PPO), Soft Actor-Critic(SAC) 등이 있습니다. 대규모 언어 모델에서 강화학습을 적용하여 모델의 생성 능력을 개선하거나, 특정 목적을 위한 응답을 만드는데 도움을 줄 수 있습니다.
토큰화(Tokenization): 토큰화는 텍스트를 분석 가능한 작은 단위(토큰)로 분리하는 과정입니다. 토큰은 일반적으로 단어, 문장, 문단 또는 다른 구조로 구성되며, 이를 통해 컴퓨터는 텍스트를 처리하고 분석할 수 있습니다. 토큰화는 자연어 처리 작업에서 중요한 전처리 단계로, 대규모 언어 모델에서도 다양한 언어와 도메인의 텍스트를 처리하기 위해 사용됩니다.
딥 러닝: 딥 러닝(Deep Learning)은 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 머신러닝 기술 중 하나입니다. 인공 신경망은 인간 뇌의 동작 방식을 모방하여 만들어졌으며, 데이터를 입력받아 여러 층의 뉴런을 통해 처리한 후, 결과를 출력하는 과정을 거칩니다.
딥 러닝은 대규모의 데이터를 학습함으로써 패턴을 인식하고, 예측하는 능력을 가지며, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 딥 러닝은 높은 정확도와 성능을 보이며, 최근에는 자율 주행 자동차, 의료진단, 게임, 예술 등의 분야에서도 활용되고 있습니다.