대용량 언어 모델 소개

목차

1. 소개
2. Large Language Models(LNM)란?
3. 대용량 언어 모델의 주요 특징
4. LNM의 이점
5. LNM 개발과 전통적인 기계 학습의 비교
6. Prompt 디자인과 Prompt 공학
7. 세 가지 유형의 대용량 언어 모델
8. 모델 튜닝과 비용 효율적인 튜닝 방법
9. Generative AI Studio와 Gen ai App Builder
10. Palm API와 Maker Suite

📚 1. 소개

안녕하세요! 구글 클라우드 팀의 John Ewald입니다. 본 강좌에서는 대용량 언어 모델(Large Language Models, LNM)에 대해 알아보겠습니다. LNM의 정의, 사용 사례, Prompt 튜닝, 구글의 Gen AI 개발 도구 등에 대해서 자세히 소개할 것입니다.

🗒️ 2. Large Language Models(LNM)란?

LNM은 딥러닝의 일종으로, 대규모 언어 모델을 지칭합니다. LNM은 사전 학습(pre-trained)된 후 특정 목적을 위해 fine-tuning을 거쳐야 하는 일반적인 목적의 언어 모델입니다. LNM은 다양한 산업에서 텍스트 분류, 질의 응답, 문서 요약, 텍스트 생성 등과 같은 일반적인 언어 문제를 해결하기 위해 사용될 수 있습니다.

🌟 3. 대용량 언어 모델의 주요 특징

대용량 언어 모델은 크게 두 가지 의미로 사용됩니다. 첫째, 대용량 언어 모델의 학습 데이터셋은 대용량이며 페타바이트 스케일로 이루어져 있습니다. 둘째, 이 모델은 매개변수 개수가 많다는 의미입니다. 매개변수는 기계가 모델 학습 과정에서 배운 지식 및 정보를 나타냅니다. 대규모 인공지능 모델은 대용량 데이터셋과 매개변수의 크기를 활용하여 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.

✅ 4. LNM의 이점

LNM의 사용은 여러 가지 이점을 제공합니다. 첫째, LNM은 한 모델로 다양한 작업을 수행할 수 있어 매우 편리합니다. 이러한 유연성은 텍스트 번역, 문장 완성, 텍스트 분류, 질의 응답과 같은 다양한 작업에 적용할 수 있습니다. 둘째, LNM은 필요한 도메인 훈련 데이터가 적어도 높은 성능을 발휘할 수 있습니다. 작은 규모의 도메인 훈련 데이터로도 좋은 성능을 얻을 수 있으며, 사전 훈련된 모델은 몇 번의 훈련 만으로도 사용 가능합니다. 셋째, LNM은 데이터와 매개변수의 양이 증가함에 따라 성능이 끊임없이 향상될 수 있습니다.

📊 5. LNM 개발과 전통적인 기계 학습의 비교

LNM 개발은 전통적인 기계 학습과 비교했을 때 몇 가지 차이가 있습니다. LNM 개발에서는 전문 지식이 필요 없으며, 모델 훈련을 위한 훈련 예제도 필요하지 않습니다. 대신, 명확하고 간결하며 정보가 풍부한 Prompt 디자인에 집중해야 합니다. 이는 자연어 처리의 중요한 부분입니다. 전통적인 기계 학습에서는 모델 훈련을 위해 훈련 예제와 계산 시간, 하드웨어가 필요합니다.

🎯 6. Prompt 디자인과 Prompt 공학

Prompt 디자인과 Prompt 공학은 자연어 처리에서 중요한 개념입니다. 두 개념은 특정 작업을 수행하기 위해 사용하는 명령문을 만드는 과정을 의미합니다. Prompt 디자인은 시스템이 수행할 특정 작업에 맞춰진 명령문을 만드는 과정입니다. Prompt 공학은 모델의 성능을 향상시키기 위해 설계된 명령문을 만드는 과정입니다. 두 개념은 서로 다른 개념이지만, 모델의 정확도나 성능이 높은 경우에만 Prompt 공학이 필요합니다.

📝 7. 세 가지 유형의 대용량 언어 모델

대용량 언어 모델에는 세 가지 유형이 있습니다. 첫째는 일반적인 언어 모델로, 훈련 데이터 내 다음 단어를 예측하는 모델입니다. 둘째는 명령에 대한 응답을 예측하는 모델로, 특정 명령어를 입력하면 해당 명령에 대한 응답을 생성합니다. 셋째는 대화 모델로, 챗봇에게 질문 형태로 대화를 주고받을 수 있는 모델입니다. 대화 튜닝은 더 긴 대화 문맥을 고려하여 작동하며, 응답에 이유를 제시하면 정확한 답변을 얻을 가능성이 높아집니다.

💡 8. 모델 튜닝과 비용 효율적인 튜닝 방법

모델 튜닝은 LNM을 특정 작업에 대해 사용자의 요구에 맞게 조정하는 과정입니다. 이를 위해 해당 작업과 관련된 예제 데이터로 모델을 훈련하는 것이 주요한 요소입니다. 또한, 모델을 자체 데이터셋으로 추가 훈련하고 모든 가중치를 튜닝하여 정확성을 향상시킬 수도 있습니다. 그러나 추가적인 훈련과 호스팅에는 비용이 많이 들기 때문에 비용 효율적인 튜닝 방법을 사용하는 것이 현실적입니다.

🛠️ 9. Generative AI Studio와 Gen AI App Builder

Generative AI Studio는 개발자들이 구글 클라우드에서 사용할 수 있는 다양한 도구와 리소스를 제공하여 생성 모델을 쉽게 탐색하고 사용자의 애플리케이션에 맞게 커스터마이징할 수 있도록 합니다. Gen AI App Builder는 코드 작성없이 Gen AI 앱을 만들 수 있는 도구로, 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 앱을 디자인하고 구축할 수 있습니다. 채팅 봇, 디지털 어시스턴트, 사용자 정의 검색 엔진, 지식 베이스, 훈련 애플리케이션 등 다양한 앱을 만들 수 있습니다.

🌐 10. PaLM API와 Maker Suite

PaLM API는 구글의 대용량 언어 모델과 Gen AI 도구를 테스트하고 실험할 수 있는 API입니다. 이를 통해 프로토타입을 빠르게 개발하고 사용자가 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 API에 액세스할 수 있습니다. PaLM API와 함께 Maker Suite를 사용하면 모델 훈련, 배포, 모니터링 등을 위한 도구를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 자신의 데이터와 알고리즘을 사용하여 ML 모델을 개발하고 운영할 수 있습니다.

이상으로 이번 강좌를 마치겠습니다. 감사합니다.