이번 글에서는 대화형 AI 모델인 ChatGPT와 같은 언어 모델을 특정 작업에 최적화시키는 방법론인 '프롬프트 튜닝'에 대해 살펴보겠습니다. 이것은 기존의 '파인 튜닝'과는 다른 접근 방식으로 이 글을 통해 프롬프트 튜닝의 개념을 이해하실 수 있으실 겁니다.
프롬프트 튜닝, 언어 모델 최적화에 대한 혁신적인 접근법
1. 프롬프트 튜닝의 등장 배경
언어 모델의 성능 향상은 기존에 '파인 튜닝'이라는 방식으로 이루어지곤 했습니다. 이 방법은 많은 예시 데이터를 수집하고 그를 통해 기존 모델을 조정하는 방식입니다. 하지만 이제 '프롬프트 튜닝'이라는, 더 단순하고 에너지 효율적인 방법이 등장했습니다.
2. 프롬프트 튜닝이란?
프롬프트 튜닝은 제한된 데이터를 가진 조직이 큰 모델을 매우 특정한 작업에 맞게 조정하는 것을 가능하게 합니다. 파인 튜닝과 달리, 이 방법은 수천 개의 레이블링된 예시를 수집하는 것이 필요 없습니다. 대신 최적의 '프롬프트'가 AI 모델에 제공되어, 작업에 맞는 맥락을 제공합니다.
3. 프롬프트 엔지니어링과의 차이
프롬프트는 인간이 추가한 단어가 될 수도 있고, 더 자주는 AI가 생성한 숫자로서, 모델의 임베딩 레이어에 추가됩니다. 이는 모델이 원하는 결정이나 예측에 도달하는데 도움이 됩니다.
이와 비슷한 방식으로 '프롬프트 엔지니어링'이라는 접근법도 있습니다. 이는 사람이 특정 작업 수행을 위한 프롬프트를 개발하는 것입니다. 그러나 수동으로 생성된 프롬프트들은 점차 AI가 생성하는 '소프트 프롬프트'로 대체되고 있습니다.
4. 소프트 프롬프트의 등장
사람이 만든 프롬프트를 능가하는 성능을 보이는 '소프트 프롬프트'는 사람 눈에는 보이지 않는 프롬프트입니다. 이는 각 프롬프트가 큰 모델에서 지식을 추출한 임베딩이나 숫자 문자열로 구성되어 있기 때문입니다.
소프트 프롬프트는 고차원적이거나 작업 특화적일 수 있으며, 추가 훈련 데이터 대신 사용될 수 있습니다. 이는 모델이 원하는 출력을 할 수 있도록 하는데 매우 효과적입니다. 그러나 프롬프트 튜닝과 소프트 프롬프트의 한 가지 단점은 그들의 해석 가능성이 부족하다는 것입니다.
5. 특화된 모델을 위한 세 가지 방
특정 작업에 특화된 모델을 만드는데 세 가지 방법을 고려할 수 있습니다: '파인 튜닝', '프롬프트 엔지니어링', 그리고 '프롬프트 튜닝'. 이 세 가지 방법의 차이점을 알아보겠습니다.
파인 튜닝은 기존에 학습된 모델에 새로운 예제들을 추가하여 모델을 특화된 작업에 맞게 만드는 방법입니다.
프롬프트 엔지니어링은 이미 학습된 모델을 그대로 사용하면서 추가 프롬프트를 도입하는 방식입니다.
반면 프롬프트 튜닝은 이미 학습된 모델을 그대로 사용하되, AI가 생성한 조정 가능한 '소프트 프롬프트'를 입력에 추가하는 방식입니다.
6. 프롬프트 튜닝의 활용
프롬프트 튜닝은 다양한 분야에서 혁신을 가져오고 있습니다. 예를 들어, 여러 작업 사이를 빠르게 전환해야 하는 다중 작업 학습에서 연구자들은 재사용 가능한 '유니버설 프롬프트'를 생성하는 방법을 탐색하고 있습니다.
또한 연속적 학습에서도 프롬프트 튜닝의 잠재력이 보여지고 있습니다. 이곳에서 AI 모델은 이전의 것들을 잊지 않으면서 새로운 작업과 개념을 배워야 합니다. 프롬프트 튜닝은 파인 튜닝이나 프롬프트 엔지니어링보다 모델을 특정 작업에 더 빠르게 적응시키는 데 도움이 됩니다.
오늘은 위와 같이 프롬프트 튜닝에 대해서 간략하게 알아보았습니다. 프롬프트 튜닝은 적은 에너지와 비용으로 모델을 특정 작업에 맞추는 효과적인 방법으로 자리잡고 있습니다. 조금 어려운 내용일 수도 있지만 AI의 세계를 이해하는데 도움이 되었으면 합니다.
