대규모 언어 모델이란 무엇입니까?

LLM(대형 언어 모델)은 방대한 양의 인간 언어를 인식하고 생성하도록 훈련된 일종의 인공 지능 모델입니다.

LLM(대형 언어 모델)은 방대한 양의 인간 언어 및 텍스트 데이터를 인식, 생성, 번역 및/또는 요약하기 위해 딥 러닝 알고리즘을 통해 훈련된 일종의 인공 지능 모델입니다. 대규모 언어 모델은 오늘날 가장 발전되고 접근 가능한 자연어 처리(NLP) 솔루션 중 일부입니다.

생성 AI의 한 형태인 대규모 언어 모델은 기존 텍스트를 평가할 뿐만 아니라 사용자 입력 및 쿼리를 기반으로 원본 콘텐츠를 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

대규모 언어 모델, 작동 방식, 다른 일반적인 형태의 인공 지능과 비교하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.

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LLM이라고도 하는 대규모 언어 모델은 변환기라고 하는 특수 신경망을 통해 상황에 따라 데이터를 순차적으로 학습할 수 있는 AI 솔루션입니다(변환기에 대한 자세한 내용은 아래 참조).

대규모 훈련 데이터 세트에 대한 변환기 기반 훈련을 통해 대규모 언어 모델은 신속하게 자체 인간 언어 콘텐츠를 이해하고 생성을 시작할 수 있습니다. 많은 경우 대규모 언어 모델은 다음 또는 누락된 텍스트 시퀀스를 요약, 번역, 예측하는 등의 작업에도 사용됩니다.

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자연어 처리(NLP)는 자연어 데이터 세트를 이해하고 해석할 수 있는 기계를 개발하고 향상시키는 데 중점을 두는 이론, 컴퓨터 과학, 인공 지능의 더 넓은 분야입니다.

대규모 언어 모델은 고급 AI 알고리즘 및 기술을 사용하여 믿을 수 있는 인간 텍스트를 생성하고 기타 텍스트 기반 작업을 완료하여 텍스트 분석의 기본 원칙을 뛰어 넘는 자연어 처리의 특정 응용 프로그램입니다.

간단히 말해서, 대규모 언어 모델은 실행 중인 변환기 모델의 더 큰 버전입니다. 변환기 모델은 self-attention이라는 개념을 사용하여 궤도를 유지하고 많은 수의 입력을 관련 출력으로 빠르고 효율적으로 변환할 수 있는 일종의 신경망 아키텍처입니다.

대규모 언어 모델은 이 변환기 모델 아키텍처를 통해 생성되어 대량의 텍스트 데이터에 집중하고 이해하는 데 도움이 됩니다.

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대규모 언어 모델은 변환기 모델이라는 특수 신경망을 사용하여 작동합니다.

즉, 대규모 언어 모델은 사람의 목소리와 같은 원본 콘텐츠를 이해하고 생성하는 데 주로 초점을 맞춘 일종의 신경망 아키텍처입니다. 신경망은 보다 발전된 결과를 지원하기 위해 인간의 두뇌를 모방하려는 고급 AI 아키텍처입니다.

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대규모 언어 모델은 상황에 맞는 방식으로 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 초점을 맞춘 생성 AI의 한 유형입니다. 생성적 AI는 텍스트를 생성하는 데 자주 사용되지만 이 기술은 원본 오디오, 이미지, 비디오, 합성 데이터, 3D 모델 및 기타 텍스트가 아닌 출력을 생성하는 데에도 사용될 수 있습니다.

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GPT와 BERT는 모두 변환기 기반의 대규모 언어 모델이지만 서로 다른 방식으로 작동합니다.

GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자입니다. 인간과 유사한 텍스트를 생성하려는 사용자를 위해 OpenAI가 관리하는 자동 회귀 유형의 언어 모델입니다. BERT는 Transformers의 양방향 인코더 표현을 나타냅니다. 이는 높은 수준의 자연어 및 문맥 이해로 가장 잘 알려진 Google의 양방향 언어 모델 모음입니다.

BERT는 인코더 스택만 있는 변환기 인코더를 기반으로 구축되었기 때문에 BERT는 모든 출력을 한 번에 생성하고 공유하도록 설계되었습니다. 이와 대조적으로 GPT는 디코더 스택만 있는 변환기 디코더이므로 이전에 디코딩된 출력을 기반으로 개별 출력을 공유할 수 있습니다. 변환기의 이러한 차이는 GPT 모델이 인간과 유사한 새로운 텍스트를 생성하는 데 더 뛰어나고 BERT 모델은 텍스트 분류 및 요약과 같은 작업에 더 뛰어나다는 것을 의미합니다.