반응형 AI/NLP7 LLaMA: 개방적이고 효율적인 기본 언어 모델 1. 서론 대규모 언어 모델(LLMs)은 텍스트 말뭉치에서 훈련되어 텍스트 지침이나 몇 가지 예제를 통해 새로운 작업을 수행하는 능력을 보여왔습니다. 이러한 능력은 모델의 크기를 확장함에 따라 더욱 명확해졌습니다. 주요 목표는 다양한 추론 예산에서 최상의 성능을 달성하기 위해 일반적으로 사용되는 것보다 더 많은 토큰에서 언어 모델을 훈련하는 것입니다. 이를 위해, 공개적으로 사용 가능한 데이터만을 사용하여 LLaMA라는 새로운 언어 모델을 개발되었습니다. 이 모델은 기존의 모델들과 비교하여 더 나은 성능을 보여주며, 동시에 훈련 및 추론 속도도 향상되었습니다. 2. 접근 방식 2.1 사전 훈련 데이터 훈련 데이터셋은 여러 출처의 혼합물로 구성되어 있으며, 대부분의 데이터는 훈련 중에 한 번만 사용됩니다... 2023. 9. 30. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): 현대적 자연어 처리를 위한 통합 프레임워크 1. 서론 전통적인 자연어 처리(NLP) 모델은 특정 작업에 최적화된 다양한 아키텍처와 입력/출력 형식을 채택하였다. 예를 들어, 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 모델, BERT와 같은 Transformer 기반의 모델, 그리고 LSTM 기반의 RNN 모델 등이 있다. 이러한 다양한 아키텍처는 각각의 작업에 특화된 성능을 제공하지만, 모델의 일반화 능력과 확장성에 있어서는 한계를 가지게 된다. 특히, 새로운 작업이나 도메인에 적용할 때, 모델 아키텍처나 학습 전략을 처음부터 재설계해야 하는 문제가 발생한다. T5는 이러한 문제점을 극복하기 위해 모든 NLP 작업을 텍스트에서 텍스트로의 변환 작업으로 일반화하고 단순화하는 방향으로 접근하였다. 이를 통해, 다양한 작업에 대한 통합된.. 2023. 9. 19. LangChain(랭체인): 언어 모델을 활용한 체인 구조의 효율적인 학습 및 구현 1. 서론 언어 모델은 최근 Transformer 아키텍처와 Attention 메커니즘의 도입으로 인해 딥러닝 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 그러나 대부분의 연구는 단일 언어 데이터에 초점을 맞추고 있으며, 여러 언어 데이터를 연결하여 활용하는 방법에 대한 연구는 부족합니다. 이에 Langchain이라는 새로운 프레임워크를 통해 이 문제를 해결하고자 합니다. 2. LangChain 프레임워크 Langchain은 여러 언어 데이터를 연결하여 하나의 체인 구조를 형성합니다. 각 노드는 특정 언어의 데이터를 나타내며, 이웃 노드와의 연결을 통해 정보를 교환하고 학습합니다. 이 과정에서 Backpropagation과 Gradient Descent 알고리즘을 활용하여 체인 전체의 최적화된 학습을 진행합니다... 2023. 9. 14. 딥러닝의 혁신, OpenAI API 1. 서론 OpenAI는 인공지능 연구와 개발을 주도하는 선도적인 기관 중 하나입니다. 그들의 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 보여주었고, 이를 통해 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. OpenAI API는 이러한 GPT 모델을 개발자들이 쉽게 활용할 수 있도록 제공하는 서비스입니다. 2. OpenAI API 핵심 개념 2-1. Transformer Architecture Transformer Architecture는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 성과를 보여준 딥러닝 모델 아키텍처입니다. 이 아키텍처의 핵심은 "attention" 메커니즘에 있으며, 이를 통해 입력 시퀀스의 다양한 부분에 가중치를 부여.. 2023. 9. 13. 대규모 언어 모델, LLM LLM (Large Language Model)이란 무엇인가? LLM (Large Language Model)은 최근 자연어 처리(NLP) 분야에서 주목받는 딥 러닝 기반의 모델입니다. 이 모델은 특히 텍스트 데이터를 처리하는 데 있어 뛰어난 성능을 보이며, 그 규모와 복잡성 때문에 '대규모'라는 이름이 붙여졌습니다. LLM은 Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다. Transformer는 Attention 메커니즘을 활용하여 입력 데이터의 다양한 부분에 주목하며, 이를 통해 문장 내의 단어나 구문 간의 관계를 더욱 정밀하게 파악할 수 있습니다. 이러한 구조는 LLM이 주어진 콘텍스트를 깊게 이해하고, 그에 따라 적절한 응답을 생성하는 데 중요한 역할을 합니다. LLM의 학습 과정은 일반적으로 .. 2023. 9. 3. 언어 모델로부터 만들어진 임베딩, ELMo ELMo (Embeddings from Language Models)는 2018년에 Allen Institute for Artificial Intelligence의 연구자들에 의해 제안된 새로운 형태의 워드 임베딩 방법입니다. ELMo는 전통적인 워드 임베딩 방법들과는 달리, 문맥을 고려한 워드 임베딩을 생성합니다. ELMo의 주요 특징 및 세부 사항은 다음과 같습니다. 1. 문맥 기반 워드 임베딩 양방향 LSTM 사용: ELMo는 양방향 LSTM (Bi-LSTM)을 사용하여 주어진 문장의 단어들을 처리합니다. 이를 통해 각 단어의 앞뒤 문맥 정보를 모두 포착할 수 있습니다. 다양한 수준의 문맥 정보: ELMo는 Bi-LSTM의 여러 층에서 얻은 임베딩을 결합하여 최종 임베딩을 생성합니다. 이렇게 하면 .. 2023. 8. 28. 구글이 만든 NLP 모델, BERT HBO시리즈 '세서미 스트리트'의 캐릭터 Bert에서 가져온 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 2018년에 Google이 발표한 자연어 처리 (NLP) 모델입니다. BERT는 특히 문장이나 문단의 문맥을 이해하는 데 매우 효과적이며, 그 이후로 많은 NLP 작업에서 최첨단 성능을 보여줬습니다. Bidirectional (양방향): 전통적인 언어 모델들은 주로 한 방향 (왼쪽에서 오른쪽 또는 오른쪽에서 왼쪽)으로 텍스트를 처리합니다. 그러나 BERT는 문장 내의 단어를 고려할 때 그 단어를 둘러싼 양쪽 문맥을 모두 사용하므로 "양방향"이라는 용어가 사용됩니다. Encoder: BERT는 Transformer 아키텍처의 인코더 부.. 2023. 8. 26. 이전 1 다음 반응형
