이번 글에서는 대형 언어 모델 (LLM)의 세계에 대해 자세히 알아보고, 이 모델이 AI 개발에서 어떤 중요한 역할을 하는지 살펴보도록 하겠습니다. 또한 LLM의 다양한 사용 사례, 프롬프트 조정 방법, 그리고 Google의 Gen AI 개발 도구에 대해서도 알아보겠습니다. 이를 통해 LLM이 어떻게 자연어 처리를 혁신하고 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도하는지 알 수 있을 것입니다.
대형 언어 모델(LLM) 소개, AI 개발의 새로운 시대
이번 글에서는 대형 언어 모델 소개 및 LLM의 엄청난 잠재력에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 이 과정에서 LLM의 정의를 이해하고 다양한 사용 사례를 살펴보고 프롬프트 조정의 기술을 이해하며 Google이 제공하는 강력한 Gen AI 개발 도구를 이해할 수 있으실 겁니다.
1. 대형 언어 모델 (LLM) 정의
딥러닝에서 LLM은 탁월한 하위 집합을 나타냅니다. LLM을 완전히 이해하기 위해서는 생성적 AI와의 교차점을 이해하는 것이 중요합니다. 생성적 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 합성 데이터를 포함한 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능의 한 분야입니다. LLM과 생성적 AI는 조화롭게 협력하여 딥러닝의 기반이 됩니다.
2. LLM의 잠재력 해방하기
대형 언어 모델은 넓은 범용성을 갖춘 모델로, 특정 목적을 위해 사전 훈련된 다음 세밀하게 조정할 수 있습니다. 개를 훈련시키는 것을 생각해보세요. 앉아, 와, 누워, 그리고 기다려 같은 기본 명령어는 일상 생활 상황에 유용합니다. 그러나 경찰 업무, 안내 업무 또는 사냥에 필요한 특수 작업을 위해서는 추가적인 훈련이 필요합니다. 마찬가지로, LLM은 텍스트 분류, 질의 응답, 문서 요약, 산업 간 텍스트 생성과 같은 일반적인 언어 문제를 해결하기 위해 사전 훈련됩니다.
3. 대형 언어 모델의 주요 특징
LLM은 크기와 다양성이라는 두 가지 주요 요소에서 그 힘을 발휘합니다. "대형"은 때로는 페타바이트 규모의 교육 데이터 세트를 의미하며, 텍스트 예측과 같은 문제 해결 능력을 정의하는 광범위한 매개 변수 수를 나타냅니다. 이러한 모델은 다양한 작업을 해결하기 위한 인간 언어의 공통성과 함께 일반적인 언어 문제에 대처하기 위해 설계되었습니다. 또한 사전 훈련을 통해 작은 필드별 데이터 세트로 세밀하게 조정할 수 있어 소매, 금융, 엔터테인먼트와 같은 도메인에서 효율적인 문제 해결이 가능합니다.
4. 대형 언어 모델 활용의 장점
LLM을 AI 개발에 통합하는 것은 다양한 이점을 가져옵니다. 첫째로, 하나의 LLM 모델을 여러 작업에 활용할 수 있어 다용도로 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 대용량 데이터 세트로 훈련되고 수십억 개의 매개 변수를 보유하여 언어 번역, 문장 완성, 텍스트 분류, 질의 응답 등의 작업을 수행할 수 있는 지능을 갖추고 있습니다. 둘째로, LLM은 최소한의 도메인별 훈련 데이터로도 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이 모델은 적은 도메인 훈련 데이터로도 우수한 성과를 얻을 수 있습니다. 다시 말해, 적은 데이터로 훈련하는 "퓨 샷*"이나 훈련 시 명시적으로 가르쳐지지 않은 개념을 인식하는 "제로 샷**" 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 마지막으로, LLM의 성능은 데이터와 매개 변수가 추가됨에 따라 지속적으로 향상됩니다.
5. Google의 Gen AI 개발 도구
Google은 강력한 Gen AI 도구를 통해 LLM 혁신을 혁신하는 선두주자입니다. 2022년 4월 Google이 출시한 5400억 개 매개 변수의 매우 탁월한 모델인 PaLM(패스웨이 언어 모델)은 이를 증명합니다. PaLM은 경로 시스템을 활용하여 여러 작업을 동시에 처리하고 신속하게 새로운 작업을 습득하며 세계를 더 깊이 이해할 수 있는 능력을 갖췄습니다. Google이 제공하는 Gen AI 개발 도구는 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 AI 모델의 탐색과 사용자 정의를 용이하게 합니다. 이를 통해 모든 개발자가 AI 개발에 참여할 수 있습니다.
6. 프롬프트 디자인의 기술 습득
프롬프트 디자인은 LLM의 모든 잠재력을 활용하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 명확하고 간결하며 정보성을 갖춘 프롬프트를 만드는 것은 모델의 성능 향상을 도모합니다. 도메인 특화 지식을 활용하거나 원하는 출력의 예시를 제공하거나 특정 시스템에 효과적인 키워드를 사용함으로써 프롬프트 디자인을 통해 정확하고 유익한 응답을 얻을 수 있습니다. 프롬프트 디자인의 원칙을 이해하면 개발자는 이러한 모델의 능력을 극대화할 수 있습니다.
7. Gen AI 스튜디오를 통한 효율적인 세밀 조정
LLM의 세밀 조정은 복잡한 작업일 수 있지만, Google의 Gen AI 스튜디오는 이를 간소화합니다. 코딩 경험이 없는 개발자도 이 강력한 도구 세트를 활용할 수 있습니다. Gen AI 스튜디오를 사용하면 Gen AI 앱을 구축하거나 챗봇을 생성하거나 사용자 정의 검색 엔진을 개발하는 등 다양한 리소스와 직관적인 기능을 제공하여 AI 모델의 세밀 조정을 용이하게 할 수 있습니다.
8. 결론
대형 언어 모델의 등장은 AI 개발에서 중요한 이정표를 세우며, 자연어 처리와 문제 해결 방법에 혁신을 가져왔습니다. LLM의 힘을 이용하여 조직은 새로운 가능성을 찾아내고 다양한 산업에서 혁신을 주도할 수 있습니다. Google의 Gen AI 개발 도구는 개발자가 LLM을 세밀하게 조정하고 사용자 정의할 수 있도록 지원하며, 모든 사람이 AI 혁명의 힘을 활용할 수 있게 합니다.
오늘은 대형 언어 모델(LLM)과 AI 새로운 시대를 열고 있는 구글의 Gen AI에 대해서 알아보았습니다. 이 글이 LLM을 이해하는데 도움이 되었으면 합니다.
퓨 샷*은 기계 학습에서 사용되는 용어로, 제한된 양의 데이터로 모델을 훈련하는 것을 의미합니다. 즉, 적은 양의 데이터로 모델을 학습시키는 상황을 말합니다.
제로 샷**은 모델이 훈련되기 전에 명시적으로 가르쳐지지 않은 개념을 인식하는 능력을 말합니다. 일반적으로 모델이 이전에 접하지 않았던 새로운 개념을 인식하고 이해하는 데 사용됩니다. 제로 샷 학습은 새로운 작업이나 도메인에서 빠르게 적응하고 일반화하는 능력을 갖춘 모델을 개발하는 데 유용합니다.
