간략한 요약
이 비디오에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 정의, 활용, 작동 방식, 그리고 해결해야 할 문제점에 대해 설명합니다. LLM은 방대한 데이터를 기반으로 인간의 언어를 이해하고 생성하는 모델로, NLP의 한 분야이며, 텍스트 생성, 오타 수정, 요약 등 다양한 작업에 활용될 수 있습니다.
- LLM은 대규모 언어 데이터를 사용하여 훈련된 언어 모델입니다.
- LLM은 텍스트 생성, 오타 수정, 요약 등 다양한 작업에 활용될 수 있습니다.
- LLM은 셀프 어텐션이라는 메커니즘을 통해 문장 내 단어 간의 관계를 파악합니다.
- LLM은 혐오 발언, 가짜 뉴스 생성, 리소스 관리 등의 문제점을 해결해야 합니다.
오프닝
대규모 언어 모델(LLM)에 대한 소개와 함께 영상이 시작됩니다.
LLM 모델의 정의
LLM은 Large Language Model의 약자로, 대규모 언어를 다루는 모델을 의미합니다. GPT에게 LLM이 무엇인지 물어본 결과, 방대한 양의 데이터로부터 인간의 언어와 유사한 텍스트를 이해하고 생성하며, NLP 태스크를 사용한다고 합니다. 한국어, 영어, 기계어 등 다양한 언어를 처리하며, 많은 양의 학습 데이터와 리소스를 사용합니다.
LLM 모델의 활용
LLM은 오타 수정, 질문에 대한 답변, 요약, 일반적인 대화 생성 등 다양한 작업에 활용될 수 있습니다.
NLP와 LLM의 차이는?
LLM은 NLP의 한 분야이지만, LLM은 매우 큰 데이터 세트를 사용한다는 차이점이 있습니다. LLM은 인터넷에서 수집한 다양한 소스를 학습 데이터로 사용합니다.
LLM 모델의 언어 처리 과정
LLM은 질문에 대한 답변을 생성하기 위해 트랜스포머 구조를 사용합니다. 트랜스포머 구조는 입력 레이어와 출력 레이어로 구성되어 있으며, 입력 레이어에서는 질문이 입력되고, 출력 레이어에서는 답변이 생성됩니다. 여기서 중요한 것은 셀프 어텐션이라는 구조인데, 이는 문장 내 단어 간의 연관 관계를 파악하는 데 사용됩니다. 언어 모델은 언어의 구조를 이해하고 자연스러운 문장을 생성하는 방법을 학습합니다.
Word Embedding이란?
Word Embedding은 단어와 단어들을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 숫자로 변환하는 과정입니다. 연관성이 높은 단어들은 유사한 숫자들끼리 묶이며, 이를 통해 언어 모델은 단어 간의 의미적 관계를 파악할 수 있습니다. LLM은 특정 태스크를 목적으로 학습하는 것이 아니라 언어 모델 자체를 학습하기 때문에 일반화되어 있으며, 특정 문제를 풀고 싶을 때는 LLM을 가져와서 파인 튜닝을 할 수 있습니다.
LLM에서 해결해야 할 문제점
LLM은 인터넷에 있는 방대한 양의 자료를 학습하기 때문에 혐오 발언이나 가짜 뉴스에 노출될 수 있습니다. 또한, 모델 자체가 크기 때문에 저장 및 관리에 많은 전기세가 소모됩니다. 한국어와 같이 데이터가 적은 언어에 대한 생성 속도가 느리다는 문제점도 있습니다.
마무리
LLM에 대한 간략한 소개와 함께 영상이 마무리됩니다.
