대규모 언어모델(LLM)과 자연어처리 활용 개발사례
안녕하세요
기업 인공지능 도입 전문가이자,
인공지능을 쉽게 알려주는
AI일타강사 김도환입니다.
오늘은 대규모 언어모델에 대한 설명과
자연어 처리 기술을 활용한
개발 사례를 소개해 드리겠습니다.
챗 GPT에 대한 사람들의 폭발적인 반응으로
대규모 언어모델에 대한 기업들의 활발한 활용이
시작되었는데요.
그만큼 앞으로 대규모 언어모델 기술이
다양한 분야에 적용될 것임을 짐작할 수 있습니다.
먼저 대규모 언어모델의 정의는 다음과 같습니다.
대규모 언어 모델(LLM)은
텍스트 및 코드의 방대한 데이터 세트로 훈련된 학습 모델입니다.
기존 통계적 방법에서 인공신경망 방법으로 발전하면서
GPT나 BERT* 등과 같은 인공신경망 모델(트랜스포머)이 대거 등장하게 되었고,
성능면에서 탁월한 성장을 이뤄냈습니다.
LLM에 학습되는 언어 데이터 세트는 정말 다양한데요.
주로 다음의 데이터셋을 학습하게 됩니다.
책
기사
코드
소셜 미디어 게시물
오디오 및 비디오
LLM에 학습되는 언어 데이터 세트는
모델의 크기와 복잡성에 따라 달라집니다.
예를 들어, 100억 개의 매개변수를 가진 LLM은
10억 개의 매개변수를 가진 LLM보다
더 큰 언어 데이터 세트로 훈련될 필요가 있습니다.
LLM에 학습되는 언어 데이터 세트의 품질도 중요합니다.
데이터 세트에는 오류나 편향이 없어야 합니다.
데이터 세트에 오류나 편향이 있으면
LLM이 잘못된 정보를 배우게 될 수 있습니다.
LLM에 학습되는 언어 데이터 세트는 항상 발전하고 있으며,
새로운 데이터 세트가 개발되고 있습니다.
즉, LLM의 성능은
학습하는 언어 데이터 세트의 질과 크기에 따라 크게 달라진다는 점!
* 초거대 AI는 파라미터의 숫자가 수천억 개로 매우 많으며,
방대한 양의 데이터를 학습할 수 있는 모델로 대규모언어모델을 포함하는 개념으로 정의 가능
그럼 이번엔 LLM에서 사용되는 주요 알고리즘을
알아보겠습니다.
여러 알고리즘들이 있지만
위 세가지가 주로 활용하게 됩니다.
다음으로는 글로벌 기업들의 언어모델 종류를
살펴보고자 합니다.
아무래도 한국은 네이버의 하이퍼클로버를 활용한
다양한 생성 AI 서비스들이 나올 것으로 예상되는데요.
챗 GPT 보다 그 기술의 근간인
대규모 언어모델(LLM)이 중요한 이유는 다음과 같습니다.
바로 앱과 소프트웨어, SAAS형 IT 서비스 뿐 아니라
자동차, 로봇, 드론, 가전제품 등 기기 및 단말에도
적용이 가능하다는 점입니다.
앞으론 자동차안에서 AI와 일상대화가 가능해질 것으로
예상됩니다.
그렇다면 현재 대규모 언어모델이 주로 어떻게 활용될까요?
바로 자연어 처리 기술에 활용됩니다.
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를
이해하고 처리할 수 있도록 하는
컴퓨터 과학의 한 분야입니다.
NLP는 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고,
질문에 답변하고, 텍스트를 요약하고,
텍스트에서 정보를 추출하는 등 다양한 작업에 사용됩니다.
LLM은 NLP 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구입니다.
NLP 작업의 정확성과 효율성을 향상시켰으며, NLP 작업의 새로운 가능성을 열었습니다.
LLM은 NLP 분야에서 계속해서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
마지막으로, 자연어처리 기술을 활용한
사업계획서 분석 솔루션 개발사례를 소개해 드리리며 마무리하겠습니다.
하단 링크를 클릭하시면 자세히 확인하실 수 있습니다.
https://brunch.co.kr/@brunchk1wj/64
감사합니다.
https://walla.my/survey/DObblYeXUxoaY7VajNu1
