간략한 요약
이 비디오에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 작동 방식에 대해 설명합니다. LLM은 주어진 텍스트 다음에 올 단어를 예측하는 정교한 수학적 함수입니다. 모델은 인터넷에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습되며, 모델 내부의 수많은 파라미터를 조정하여 예측 정확도를 높입니다. 트랜스포머 모델은 텍스트를 병렬로 처리하고 어텐션 메커니즘을 사용하여 단어 간의 관계를 파악합니다. 이러한 모델은 자연스러운 텍스트를 생성하지만, 예측 이유를 설명하기는 어렵습니다.
- 대규모 언어 모델은 다음 단어 예측을 통해 작동합니다.
- 모델 훈련에는 막대한 연산량이 필요합니다.
- 트랜스포머 모델은 병렬 처리와 어텐션 메커니즘을 사용합니다.
소개
사람과 인공지능의 대화 대본이 주어졌을 때, 인공지능의 응답을 예측하는 방법을 설명합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 주어진 텍스트를 기반으로 다음에 올 단어를 예측하는 데 사용됩니다. 채GPT와 같은 모델은 사용자 질문에 대한 AI의 응답을 예측하도록 훈련됩니다. 모델은 확률이 가장 높은 단어를 선택하거나, 자연스러움을 위해 확률이 낮은 단어를 무작위로 선택할 수도 있습니다.
대규모 언어 모델의 작동 원리
대규모 언어 모델(LLM)은 다음에 올 단어에 대한 확률을 계산하는 수학적 함수입니다. 이러한 모델은 인터넷에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습됩니다. GPT-3와 같은 모델은 사람이 2,600년 이상 읽어야 할 분량의 텍스트로 훈련되었습니다. 모델 훈련은 모델 내부의 수많은 파라미터를 조정하여 예측 정확도를 높이는 방식으로 이루어집니다.
모델 훈련 과정
모델 훈련은 모델의 파라미터를 조정하여 예측이 정답에 가까워지도록 하는 과정입니다. 텍스트에서 마지막 단어를 제외한 나머지를 모델에 입력하고, 모델이 마지막 단어를 예측하도록 합니다. 예측이 정답에 가까워지도록 파라미터를 조정하며, 역전파 알고리즘을 사용하여 정확도를 높입니다. 이 과정을 반복하면 모델은 처음 보는 문장에 대해서도 그럴듯한 예측을 할 수 있게 됩니다.
막대한 연산량
대규모 언어 모델 훈련에는 상상을 초월하는 연산량이 필요합니다. 1초에 10억 번의 연산을 수행하는 기계로도 언어 모델을 훈련하는 데 1억 년이 걸릴 수 있습니다. 사전 훈련(pre-training) 후에는 강화 학습(RLHF)을 통해 모델을 추가로 훈련하여 사용자가 선호하는 방향으로 다음 단어를 예측하도록 조정합니다. 병렬 처리와 GPU는 이러한 막대한 연산을 처리하는 데 필수적입니다.
트랜스포머 모델
트랜스포머 모델은 텍스트를 순차적으로 처리하는 대신 전체 문장을 병렬로 처리합니다. 문장의 각 단어는 언어 모델이 이해할 수 있는 숫자 벡터로 변환됩니다. 어텐션 메커니즘은 이러한 숫자 벡터들이 서로 정보를 주고받으면서 각 단어의 의미를 조정할 수 있게 합니다. 피드포워드 네트워크는 모델이 더 많은 언어 패턴을 저장할 수 있도록 돕습니다.
어텐션 메커니즘과 예측
어텐션 메커니즘은 단어 벡터들이 서로 정보를 주고받으면서 주변 맥락에 따라 각 단어의 의미를 적절히 조정할 수 있게 합니다. 예를 들어, "눈"이라는 단어는 주변 단어에 따라 하늘에서 내리는 눈 또는 사람의 눈을 의미할 수 있습니다. 트랜스포머 모델은 어텐션과 피드포워드 연산을 여러 층에 걸쳐 반복하여 각 단어 벡터가 맥락을 잘 반영하도록 합니다. 마지막 단계에서는 전체 문맥을 반영한 벡터를 사용하여 다음에 올 단어의 확률 분포를 예측합니다.
모델의 예측 이유
모델의 구조는 연구자들이 설계하지만, 실제로 어떤 출력을 내는지는 훈련을 통해 자동으로 조정된 수십억 개의 파라미터에 의해 결정됩니다. 따라서 모델이 다음에 올 단어로 특정 단어를 예측한 이유를 설명하기는 매우 어렵습니다. 그러나 이렇게 만들어진 언어 모델이 생성하는 텍스트는 매우 자연스럽고 유용합니다.
추가 정보
트랜스포머나 어텐션에 대해 더 자세히 알고 싶다면 원본 채널의 딥러닝 시리즈를 참고하거나, 민헨네 TNG에서 진행한 강연을 시청하는 것을 추천합니다.
