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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Knowledge Distillation: LLM의 크기를 줄이면서 성능을 유지하는 기술

LLM(Large Language Model)은 뛰어난 성능을 자랑하지만, 대규모 매개변수로 인해 높은 계산 비용과 메모리 요구사항이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 Knowledge Distillation(지식 증류)이다. 이 기술은 대형 모델(Teacher Model)의 지식을 더 작은 모델(Student Model)에 전달하여, 경량화된 모델이 유사한 성능을 낼 수 있도록 학습시키는 방법이다.Knowledge Distillation의 작동 원리Knowledge Distillation은 다음과 같은 세 가지 주요 요소를 기반으로 작동한다: 1. Teacher Model대규모 사전 학습을 거친 고성능 모델로, Student Model의 학습에 필요한 지식을 제공한다. 2. Stud..

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• · 2024. 11. 19.
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Contrastive Learning: AI의 직관을 키우는 새로운 학습 패러다임

딥러닝 모델이 더 높은 성능을 내기 위해서는 데이터에서 유용한 표현을 효율적으로 학습하는 것이 중요하다. 최근 들어, 지도 학습의 데이터 레이블 의존도를 줄이고, 비지도 학습의 한계를 극복하기 위한 혁신적인 기법인 Contrastive Learning(대조 학습)이 주목받고 있다. Contrastive Learning은 데이터 간의 유사성(Similarity)과 차이점(Dissimilarity)을 학습하여 더 나은 데이터 표현을 생성하는 데 초점을 맞춘다. Contrastive Learning의 기본 개념 Contrastive Learning은 데이터를 쌍(pair)으로 만들어 학습을 진행한다. 목표는 비슷한 데이터 쌍은 가까이 놓고, 다른 데이터 쌍은 멀리 떨어뜨리는 것이다. 이를 통해 데이터 간의 관..

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• · 2024. 11. 18.
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Transfer Learning: 적은 데이터로도 강력한 모델을 만드는 AI의 비결

딥러닝 모델은 일반적으로 대규모 데이터와 계산 자원을 필요로 한다. 그러나 모든 프로젝트에서 충분한 데이터를 확보하기란 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 Transfer Learning(전이 학습)이다. Transfer Learning은 기존에 학습된 모델의 지식을 새로운 과제에 재사용함으로써 적은 데이터로도 강력한 성능을 발휘할 수 있도록 돕는다. Transfer Learning의 기본 개념 Transfer Learning은 특정 도메인(원천 도메인, Source Domain)에서 학습된 모델의 정보를 다른 도메인(목표 도메인, Target Domain)이나 새로운 과제에 적용하는 기법이다. 이를 통해 학습 시간과 데이터 의존성을 크게 줄일 수 있다. 예를 들어, ImageNet 데이..

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• · 2024. 11. 17.
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Federated Learning: 데이터 프라이버시를 지키며 협력하는 AI 학습

인공지능 기술이 발전하면서 데이터의 중요성이 점점 부각되고 있다. 하지만 대규모 데이터 수집 과정에서 발생하는 프라이버시 침해 문제는 심각한 논란을 낳고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 등장한 혁신적인 학습 기법이 Federated Learning(연합 학습)이다. Federated Learning은 데이터가 중앙 서버로 전송되지 않고도 여러 참여자의 데이터를 활용해 협력적으로 모델을 학습할 수 있는 기술이다. 이 방법은 특히 민감한 데이터를 다루는 분야에서 각광받고 있다. Federated Learning의 작동 방식 Federated Learning은 전통적인 중앙 집중식 학습 방식과 다르다. 중앙 서버에 데이터를 모으지 않고, 개별 디바이스나 노드에서 분산적으로 모델을 학습시킨다. 학습된 결과(모델..

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• · 2024. 11. 16.
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