대형 언어 모델(Large Language Models)이란 무엇인가요?

Written by humans or by artificial intelligence? 경계가 점점 희미해지고 있습니다! 작업을 수행하는 속도 외에도, 기계 학습 모델은 정보를 처리하는 복잡성에서 두드러지며, 인간의 자연어에 점점 더 충실한 결과를 얻습니다.

대형 언어 모델 (LLM)은 언어 영역 내에서 다양한 작업을 수행할 수 있는 기계 학습 모델로 정의될 수 있습니다. 그들은 텍스트를 이해하고 생성하는 데 초점을 맞추어 구축되었습니다.

LLM의 "large"라는 용어는 방대한 양의 데이터로 훈련된 모델임을 충실히 반영하며, 이는 언어의 여러 측면과 패턴을 관련시킬 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

LLM의 유용성과 특징은 무엇인가요?

Okay, 인공 지능에 의한 텍스트 생성은 최신 혁신이 아니므로 LLM을 독특하게 만드는 것은 무엇인가요? LLM은 높은 일관성, 문법적으로 정확하고 인지적으로 설득력 있는 텍스트를 생성할 수 있는 능력 때문에 놀라움을 줍니다.

LLM은 언어 번역, 제로에서 완전한 기사 작성, 문서 요약, 가상 비서 도움, 심지어 코딩과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 차별화 요소는 동일한 모델 내에서 여러 기능을 해석할 수 있는 능력입니다.

챗봇의 성공

챗봇, ChatGPT와 Bard와 같은, LLM을 활용하는 인공지능 기술의 예입니다. 이러한 인터페이스는 최근 몇 년 동안 사용자에게 향상된 가상 지원을 제공함으로써 많은 인기를 얻었습니다.

그들은 목록 작성, 스프레드시트 정리, 계산 수행, 회의 일정 잡기, 텍스트 서식 지정과 같은 행정 활동부터 여행 팁 제공, 시를 작성하는 등 창의적인 작업까지 다룰 수 있습니다!

ChatGPT는 2022년 OpenAI에 의해 출시된 인터페이스입니다. 무료 버전에서는 GPT-3.5 언어 모델을 사용하고 유료 버전에서는 GPT-4.0을 사용합니다.

바드는 구글이 개발하고 2023년에 출시한 인터페이스입니다. 그것의 생성은 대화 응용 프로그램을위한 언어 모델 (LaMDA)에 기반하고 나중에 더 정확한 응답을 제공 할 수있는 경로 언어 모델 (PaLM 2)를 통합했습니다. 테스트 단계이므로이 인터페이스는 브라우저에서만 작동하며 아직 앱 버전이 없습니다.

인공지능의 윤리적 도전 과제

AI 애플리케이션은 비즈니스에 많은 기회를 가져다줄 수 있습니다}, 하지만 LLMs와 같은 AI 사용에 관한 윤리적 문제가 있으므로 주의해야 합니다. The main points of concern are:

정치적 및 사회적 민감성: LLM의 교육은 사회적 감수성을 고려하지 않으며, 이는 어느 정도의 편견, 정치적 부적절 또는 윤리적 내용을 포함한 텍스트를 생성할 수 있음을 의미합니다. 기계 학습은 실제 세계의 식별력이 부족하며, 훈련이 얼마나 좋고 매개 변수의 수가 얼마나 많던지, 그들은 인간처럼 사회적으로 감각적인 필터를 갖고 있지 않습니다.

가짜 뉴스: 보증 안전 정보는 LLM을 사용하는 데 주의해야 할 점입니다. 데이터 트레이닝은 팩트체크를 포함하지 않습니다. 데이터의 진실에 대한 약속이 없으므로, 낡은 콘텐츠, 피상적 해석 또는 더 나쁜 경우에는 가짜 뉴스 생성 또는 악의적이고 중상적인 텍스트가 발생할 수 있습니다.

데이터 보안: 또 다른 관련 문제는 데이터 보안입니다. 훈련은 비밀 여부를 구별할 수 없으므로, 모델과 공유된 데이터를 검토해야 합니다. LLMs는 공개 데이터와 신뢰할 수 있는 소스만을 기반으로 작동해야 합니다.

이러한 딜레마를 해결하기 위해 작업이 모델 입력 및 출력에 대한 지침을 개정하고 있습니다. 데이터 과학자와 AI 전문가들은 이미 이러한 시스템의 이해와 정밀도를 세밀하게 조정하고 향상시키는 기술을 연구하고 있습니다.

LLM은 어떻게 구축되나요?

대규모 언어 모델은 수십억 개의 매개변수로 훈련됩니다. 이것은 기계 학습(알고리즘은 입력된 데이터로부터 스스로 규칙을 학습합니다)과 딥 러닝 기술(인간 뇌를 모방하는 고수준 알고리즘)을 결합한 대규모 알고리즘입니다. 아래 이미지를 참조하면 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다:

훈련의 첫 번째 단계는 LLM에서 상당한 데이터 세트를 식별하는 것입니다. 훈련 후, 이 대규모 신경망의 레이어들이 구성됩니다 (뉴런이 생각하는 방식을 모방하는 여러 비선형 처리 레이어들). 그런 다음 제공된 데이터에서 관련 정보를 생성하기 위해 지도 학습이 사용되고, 마지막으로 모델에 대한 성능 테스트가 수행됩니다.

인터넷에서 다양한 소스(기사, 책, 웹사이트, 비디오)로부터 수집한 이 데이터 양으로 모델은 처리하여 설득력 있는 텍스트를 생성하는 단어 시퀀스를 예측합니다. 텍스트를 분석하고 다음 단어를 예측합니다. 마치 사람들이 대화하거나 텍스트를 읽을 때 "직감"할 수 있는 것과 비슷합니다. 그러나, LLMs는 인지 지능을 갖고 있지 않습니다. 그들은 이전에 제공된 것에 기반한 결과만 제공합니다.

훈련 언어 모델은 특정 기술 지식, 전문 소프트웨어 및 상당한 투자가 필요합니다. OpenAI의 GPT-3 언어 모델에 대한 기술 개요에 따르면, AI의 비용이 기하급수적으로 증가하고 있습니다.

LLM을 위한 관련 텍스트 입력을 작성하는 방법?

LLM은 자체 "지능"을 갖고 있지 않기 때문에 결과의 정확도를 향상시키는 가장 효과적인 방법은 이 네트워크와 상호 작용할 때 올바른 프롬프트를 사용하는 것입니다.

새로운 명령 입력마다 모델은 데이터베이스를 확장하며, 더 정확한 응답을 제공하도록 항상 노력합니다. 입력 명령이 더 맥락적일수록 얻는 응답이 더 좋습니다. 여기 한 예시가 있습니다.

대형 언어 모델의 기술은 언어 관련 서비스의 혁명을 향해 나아가고 있습니다. 인간이 만든 것인지 인공지능이 만든 것인지 구별하는 것이 매년 더 어려워질까요?

번역 서비스에서 우리는 기술이 경쟁자가 아닌 동맹이라고 믿습니다. 열쇠는 가능한 많은 사람들의 이익을 위해 일하도록 도구를 이해하고 연구하는 것에 있습니다.

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