대규모 언어 모델 마스터링 가이드

대규모 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년 동안 인기를 폭발적으로 얻었으며, 자연어 처리와 AI를 혁신적으로 발전시켰습니다. 채팅봇, 검색 엔진, 창의적 글쓰기 도구 등 다양한 산업에서 최첨단 응용 프로그램을 구동합니다. 그러나 유용한 LLM 기반 제품을 구축하는 데 필요한 특별한 기술과 지식을 습득하는 것이 중요합니다. 이 가이드는 LLM의 잠재력을 효과적으로 활용하기 위해 필요한 핵심 개념, 아키텍처 패턴, 실제 기술에 대한 포괄적이고 접근 가능한 개요를 제공합니다.

대규모 언어 모델이란 무엇이며 왜 중요한가?

LLM은 대규모 텍스트 데이터셋에 사전 훈련된 딥 러닝 모델의 한 종류로, 인간과 같은 텍스트를 생성하고 자연어를 이전에 없던 수준으로 이해할 수 있습니다. 전통적인 NLP 모델과 달리 규칙과 주석에 의존하는 것이 아니라, LLM은 무감독 학습, 자기감독 학습을 통해 언어 능력을 습득합니다. 예를 들어, GPT-3는 문장에서 마스킹된 단어를 예측함으로써 언어 능력을 학습합니다. 이러한 기초적인 성질로 인해 다양한 다운스트림 NLP 작업에 미세 조정할 수 있습니다.

LLM은 AI의 패러다임을 변화시키는 기술로, 채팅봇, 검색 엔진, 텍스트 생성기 등 이전에 불가능했던 응용 프로그램을 가능하게 했습니다. 예를 들어, Anthropic의 Claude와 같은 LLM을 사용하면 채팅봇이 자유 형식의 대화를 할 수 있습니다. LLM의 강력한 능력은 세 가지 주요 혁신에서 비롯됩니다.

1. 데이터의 규모: LLM은 수십억 개의 단어가 포함된 인터넷 규모의 데이터셋에서 훈련됩니다. 예를 들어, GPT-3는 45TB의 텍스트 데이터를 훈련했습니다. 이는 광범위한 언어적 범위를 제공합니다.
2. 모델의 크기: LLM은 175억 개의 매개변수를 갖는 등 대규모 모델을 사용하여 이러한 데이터를吸収할 수 있습니다. 대규모 모델 용량은 일반화에 핵심입니다.
3. 자기감독: 비용이 많이 드는 인간 레이블링 대신, LLM은 자기감독 목표를 통해 “가짜 레이블” 데이터를 생성하여 대규모 사전 훈련을 가능하게 합니다.

LLM을 미세 조정하고 배포하는 데 필요한 지식과 기술을 습득하면 새로운 NLP 솔루션과 제품을 혁신할 수 있습니다.

LLM 적용을 위한 핵심 개념

LLM은 기본적으로 놀라운 능력을 가지고 있지만, 다운스트림 작업에 효과적으로 사용하려면 프롬프팅, 임베딩, 어텐션, 의미 검색과 같은 핵심 개념을 이해해야 합니다.

프롬프팅은 LLM을 제어하는 데 사용되는 문맥적 지침입니다. 예를 들어, 텍스트를 요약하려면 다음과 같은 예를 제공할 수 있습니다.

“Passage: [요약할 텍스트] Summary:”

모델은 출력으로 요약을 생성합니다. 프롬프팅 엔지니어링은 LLM을 효과적으로 제어하는 데 중요합니다.

임베딩

단어 임베딩은 단어를 밀집한 벡터로 표현하여 의미를 인코딩합니다. 이를 통해 수학적 연산을 수행할 수 있습니다. LLM은 임베딩을 사용하여 단어의 문맥을 이해합니다.

Word2Vec과 BERT와 같은 기술은 임베딩 모델을 생성하여 재사용할 수 있습니다. Word2Vec은浅い 신경망을 사용하여 임베딩을 학습하는 방법을 개척했습니다. BERT는 양방향 문맥을 기반으로 단어를 예측하여 깊은 문맥적 임베딩을 생성합니다.

최근 연구에서는 임베딩을 더 많은 의미 관계를 캡처하도록 발전시켰습니다. Google의 MUM 모델은 VATT 트랜스포머를 사용하여 엔티티 인식 BERT 임베딩을 생성합니다. Anthropic의 Constitutional AI는 사회적 문맥에 민감한 임베딩을 학습합니다. 다국어 모델인 mT5는 100개 이상의 언어를同时 사전 훈련하여 교차 언어 임베딩을 생성합니다.

어텐션

어텐션 레이어는 LLM이 텍스트를 생성할 때 관련된 문맥에 집중할 수 있도록 합니다. 멀티 헤드 셀프 어텐션은 트랜스포머가 긴 텍스트에서 단어 관계를 분석하는 데 핵심입니다.

예를 들어, 질문 응답 모델은 입력 단어에 더 높은 어텐션 가중치를 할당하여 답변을 찾을 수 있습니다. 시각적 어텐션 메커니즘은 이미지의 관련 영역에 집중할 수 있습니다.

최근의 변형으로는 스파스 어텐션이 있습니다. 이는冗余한 어텐션 연산을 줄여 효율성을 개선합니다. GShard와 같은 모델은 전문가 混合 어텐션을 사용하여 매개변수 효율성을 높입니다. Universal Transformer는 깊이 방향의 반복을 도입하여 더 긴 의존성을 모델링할 수 있습니다.

어텐션 혁신을 이해하면 모델의 능력을 확장하는 데 도움이 됩니다.

검색

대규모 벡터 데이터베이스인 의미적 색인은 문서의 임베딩을 효율적으로 검색할 수 있도록 합니다. 검색은 LLM에巨大한 외부 문맥을 제공합니다.

강력한 근사最近접 이웃 알고리즘인 HNSW, LSH, PQ를 사용하여 문서를 빠르게 검색할 수 있습니다. 예를 들어, Anthropic의 Claude LLM은 5억 개의 문서 색인을 사용하여 검색합니다.

하이브리드 검색은 밀집한 임베딩과 희박한 키워드 메타데이터를 결합하여 재현율을 개선합니다. REALM과 같은 모델은 임베딩을 검색 목표에 직접 최적화합니다.

최근 연구에서는 텍스트, 이미지, 비디오 간의 교차 모달 검색을 위한 공유 멀티모달 벡터 공간을 탐구합니다. 의미적 검색을 마스터하면 새로운 응용 프로그램을 가능하게 합니다.

아키텍처 패턴

모델 훈련은 여전히 복잡하지만, 사전 훈련된 LLM을 적용하는 것은 검증된 아키텍처 패턴을 사용하여 더 접근성이 높습니다.

텍스트 생성 파이프라인

LLM을 사용하여 생성적 텍스트 응용 프로그램을 구축합니다.

1. 프롬프팅을 사용하여 작업을 프레임합니다
2. LLM을 사용하여 원시 텍스트를 생성합니다
3. 안전 필터를 사용하여 문제를 捕获합니다
4. 포스트 프로세싱을 사용하여 형식을 지정합니다

예를 들어, 에세이 작성 도우미는 주제를 정의하는 프롬프팅을 사용하여 텍스트를 생성하고, 안전 필터를 사용하여 문제를 捕获하고, 출력을 spell-check합니다.

검색 및 검색

의미적 검색 시스템을 구축합니다.

1. 문서 корпус를 벡터 데이터베이스로 색인하여 유사성을 검색합니다
2. 검색 쿼리를 수신하고 근사最近접 이웃 조회를 사용하여 관련 항목을 찾습니다
3. 관련 항목을 LLM에 제공하여 요약과 종합된 답변을 생성합니다

이 방법은 LLM의 제한된 문맥에만 의존하는 대신 문서를 대규모로 검색할 수 있습니다.

다중 작업 학습

개별 LLM 전문가를 훈련하는 대신, 다중 작업 모델은 하나의 모델에 여러 작업을 가르칠 수 있습니다.

1. 각 작업을 프롬프팅합니다
2. 작업을 공동으로 미세 조정합니다
3. 분류기를 LLM 인코더에 추가하여 예측을 만듭니다

이 방법은 모델의 전체 성능을 향상시키고 훈련 비용을 줄입니다.

하이브리드 AI 시스템

LLM과 더 상징적인 AI를 결합합니다.

1. LLM이 개방형 언어 작업을 처리합니다
2. 규칙 기반 논리가 제약을 제공합니다
3. 구조화된 지식이 지식 그래프에 표현됩니다
4. LLM과 구조화된 데이터가 서로를 강화하는 ” добродетель적인 순환”을 형성합니다

이 방법은 신경망 접근 방식의 유연성과 상징적 방법의 강건성을 결합합니다.

LLM 적용을 위한 핵심 기술

아키텍처 패턴을 이해한 후, 이제 LLM을 실제로 사용하는 데 필요한 실제 기술을 살펴보겠습니다.

프롬프팅 엔지니어링

LLM을 효과적으로 프롬프팅하는 것은 응용 프로그램의 성공을 결정합니다. 주요 기술에는 다음이 포함됩니다.

• 작업을 자연어 지침과 예제로 프레임합니다
• 프롬프팅의 길이, 구체성, 음색을 제어합니다
• 모델 출력에 따라 프롬프팅을 반복적으로 개선합니다
• 도메인 주위의 프롬프팅 컬렉션을 큐레이션합니다
• 인간-AI 상호작용의 원리를 연구합니다

프롬프팅은 부분적으로 예술이고 부분적으로 과학입니다. 경험을 통해 점진적으로 개선될 것으로 기대합니다.

오케스트레이션 프레임워크

LangChain, Cohere와 같은 프레임워크를 사용하여 LLM 응용 프로그램 개발을 간소화합니다. 이러한 프레임워크는 모델을 파이프라인으로 연결하고 데이터 소스와 통합하며 인프라를 추상화하는 데 도움이 됩니다.

LangChain은 프롬프팅, 모델, 전/후 처리기 및 데이터 커넥터를 사용자 지정 워크플로우로 구성할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. Cohere는 GUI, REST API 및 Python SDK를 사용하여 LLM 워크플로우를 자동화하는 스튜디오를 제공합니다.

이러한 프레임워크는 다음 기술을 사용합니다.

• 트랜스포머 샤딩을 사용하여 긴 시퀀스를 위한 컨텍스트를 GPU에 분할합니다
• 비동기 모델 쿼리를 사용하여 처리량을 높입니다
• 캐싱 전략을 사용하여 메모리 사용량을 최적화합니다
• 분산 트레이싱을 사용하여 파이프라인의 병목 현상을 모니터링합니다
• A/B 테스트 프레임워크를 사용하여 비교 평가를 실행합니다
• 모델 버전 관리 및 릴리스 관리를 사용하여 실험을 수행합니다
• 클라우드 플랫폼으로 확장하여 탄력적인 용량을 제공합니다

AutoML 도구인 Spell은 프롬프팅, 하이퍼파라미터 및 모델 아키텍처를 최적화합니다. AI Economist는 API 소비를 위한 가격 모델을 조정합니다.

평가 및 모니터링

LLM의 성능을 평가하는 것은 배포 전에 중요합니다.

• 전체 출력 품질을 정확도, 유창성, 일관성 지표로 측정합니다
• GLUE, SuperGLUE와 같은 벤치마크를 사용하여 NLU/NLG 데이터셋을 평가합니다
• scale.com 및 LionBridge와 같은 프레임워크를 사용하여 인간 평가를 가능하게 합니다
• Weights & Biases와 같은 툴을 사용하여 훈련 동태를 모니터링합니다
• LDA 주제 모델링과 같은 기술을 사용하여 모델 동작을 분석합니다
• FairLearn 및 WhatIfTools와 같은 라이브러리를 사용하여 편향을 확인합니다
• 중요한 프롬프팅에 대한 단위 테스트를 계속 실행합니다
• WhyLabs와 같은 툴을 사용하여 실제 모델 로그와 드리프트를 추적합니다
• TextAttack 및 Robustness Gym과 같은 라이브러리를 사용하여 적대적 테스트를 적용합니다

최근 연구에서는 인간 평가의 효율성을 개선하기 위해 균형된 페어링 및 서브셋 선택 알고리즘을 사용합니다. DELPHI와 같은 모델은 인과 그래프 및 그래디언트 마스킹을 사용하여 적대적 공격에 대항합니다. 책임 있는 AI 툴링은 여전히 혁신의 영역입니다.

다중 모달 응용 프로그램

텍스트를 넘어서, LLM은 다중 모달 지능의 새로운 전선을 열었습니다.

• 이미지, 비디오, 음성 및 기타 모달리티에 대한 LLM을 조건화합니다
• 統一 다중 모달 트랜스포머 아키텍처
• 미디어 유형 간의 교차 모달 검색
• 캡션, 시각적 설명, 요약을 생성합니다
• 다중 모달 일관성 및 상식

이것은 LLM을 언어를 넘어서 물리적 세계에 대한推論으로 확장합니다.

요약

대규모 언어 모델은 AI의 새로운 시대를 대표합니다. 핵심 개념, 아키텍처 패턴, 실제 기술을 마스터하면 새로운 지능형 제품과 서비스를 혁신할 수 있습니다. LLM은 자연어 시스템을 구축하는 데 필요한 장벽을 낮추었으며, 올바른 전문 지식을 갖추면 이러한 강력한 모델을 사용하여 실제 문제를 해결할 수 있습니다.