Autoregressive Models: LLM의 핵심 동력

LLM(Large Language Model)의 놀라운 성능 뒤에는 Autoregressive Models(자가회귀 모델)이라는 강력한 기술이 자리하고 있다. Autoregressive Models는 현재까지의 입력 데이터를 기반으로 다음 토큰(단어, 문자 등)을 순차적으로 예측하는 방식으로 작동한다. GPT 시리즈와 같은 대규모 언어 모델은 이러한 원리를 활용하여 텍스트 생성, 번역, 질문 응답 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘한다.Autoregressive Models의 작동 원리Autoregressive Models는 조건부 확률을 활용해 텍스트를 생성한다. 텍스트 생성 과정은 다음과 같다: 1. 조건부 확률 계산주어진 텍스트가 일 때, 다음 토큰 의 확률을 계산한다. 즉, 모델은 를 학..

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• · 2024. 11. 25.
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RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback): 인간 피드백으로 더 나은 AI 만들기

대규모 언어 모델(LLM)이 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하지만, 인간이 기대하는 정교한 응답이나 윤리적 기준에 부합하는 출력을 생성하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 등장한 기술이 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)이다. RLHF는 인간 피드백을 활용하여 모델의 행동을 조정하고, 인간과 더 자연스럽고 신뢰성 있는 상호작용을 가능하게 한다.RLHF의 기본 개념RLHF는 강화 학습(Reinforcement Learning)과 인간의 평가를 결합한 학습 방식이다. 기존 LLM은 대규모 텍스트 데이터로 사전 학습을 거치지만, 이러한 학습 방식만으로는 모델이 항상 사용자 기대에 부합하는 답변을 생성하지 못한다. RLHF는 인간의 피드백을 통해 ..

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• · 2024. 11. 24.
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Multimodal Learning: 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 AI의 미래

대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트를 기반으로 한 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있지만, 실제 세계는 텍스트 외에도 이미지, 음성, 동영상 등 다양한 데이터 유형으로 구성되어 있다. 이러한 데이터를 통합적으로 처리하고 이해할 수 있는 기술이 바로 Multimodal Learning(멀티모달 학습)이다.Multimodal Learning은 서로 다른 데이터 유형(모달리티)을 결합하여 학습하고, 이를 바탕으로 보다 복합적인 작업을 수행할 수 있는 AI 모델을 구축하는 데 중점을 둔다. 예를 들어, 텍스트와 이미지를 결합한 질문-응답 시스템, 텍스트 설명과 이미지를 함께 생성하는 생성 모델 등이 이에 해당한다.Multimodal Learning의 주요 개념 1. 모달리티(Modality)데이터 유형을 의미하..

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• · 2024. 11. 23.
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Parameter-Efficient Fine-Tuning: LLM을 저비용으로 최적화하는 기술

대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 작업에서 강력한 성능을 발휘하지만, Fine-Tuning에는 막대한 자원이 소모된다. 특히 모델의 전체 파라미터를 조정하는 전통적인 방식은 학습 시간이 길고, 대규모 GPU 메모리를 필요로 한다. 이를 해결하기 위한 새로운 접근법이 Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT, 파라미터 효율적인 미세 조정)이다. PEFT는 모델 전체를 업데이트하지 않고도 특정 작업에 필요한 부분만 효율적으로 조정하여 Fine-Tuning 비용과 자원을 줄일 수 있는 기술이다.Parameter-Efficient Fine-Tuning의 주요 개념PEFT는 대규모 모델의 대부분의 가중치를 고정시키고, 추가적으로 작은 파라미터 집합만 학습하는 방식이다. 이를 통해 계산 ..

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• · 2024. 11. 22.
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In-Context Learning: LLM이 실시간으로 배우는 방법

LLM(Large Language Model)은 사전 학습된 방대한 데이터를 바탕으로 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하지만, 모든 작업에 대해 추가적인 Fine-Tuning을 거치는 것은 비효율적이다. 이를 해결하기 위한 혁신적인 접근 방식이 바로 In-Context Learning(문맥 기반 학습)이다. In-Context Learning은 모델이 실시간으로 주어진 입력(문맥)만을 바탕으로 새로운 작업을 수행할 수 있도록 한다. In-Context Learning의 기본 개념 In-Context Learning은 모델이 사전 학습 단계에서 얻은 지식을 활용해, 새로운 데이터를 실시간으로 학습하지 않고도 이해하고 작업을 수행할 수 있게 한다. 이 과정에서 모델은 “학습된 가중치”를 변경하지 않고도, ..

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• · 2024. 11. 21.
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LoRA(Low-Rank Adaptation): LLM을 효율적으로 Fine-Tuning하는 새로운 접근

대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 작업에서 강력한 성능을 보여주지만, Fine-Tuning 과정에서 방대한 계산 자원과 메모리가 요구된다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 등장한 LoRA(Low-Rank Adaptation)는 LLM의 일부 가중치만 효율적으로 조정함으로써, 성능을 유지하면서도 Fine-Tuning 비용을 크게 줄이는 기술이다. LoRA의 기본 개념 LoRA는 LLM의 사전 학습된 가중치를 고정한 상태에서, 추가적인 저차원(low-rank) 행렬을 학습해 Fine-Tuning을 수행하는 방법이다. 이 접근법은 모델의 전체 매개변수를 조정하는 대신, 중요한 변화를 캡처하는 소규모 행렬을 통해 효율성을 극대화한다. 기존 Fine-Tuning 방식에서는 모델 전체를 재학습해야 했으나, Lo..

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• · 2024. 11. 20.
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