대규모 언어 모델의 역사, 발전 및 원리 - 개괄적 조사

核心概念

대규모 언어 모델은 수십 년에 걸친 연구 끝에 발전해왔으며, 인간 수준의 텍스트 처리, 이해 및 생성 능력을 갖추게 되었다.

要約

이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 역사, 발전 요인, 원리를 종합적으로 소개한다.

먼저 통계적 언어 모델(SLM), 신경망 언어 모델(NLM), 사전 학습 언어 모델(PLM), 대규모 언어 모델(LLM)의 발전 과정을 살펴본다. SLM은 단순한 확률 분포를 사용하여 단어 시퀀스를 모델링하고, NLM은 신경망을 활용해 복잡한 언어 패턴과 표현을 학습한다. PLM은 대규모 말뭉치와 자기 지도 학습을 통해 일반적인 언어 지식을 습득하며, LLM은 PLM을 확장하여 더 많은 데이터, 계산 능력, 알고리즘을 활용한다.

LLM의 발전을 이끈 주요 요인으로는 데이터 다양성 증가, 컴퓨팅 능력 향상, 알고리즘 혁신이 있다. 데이터 다양성 증가로 LLM은 다양한 도메인의 언어 지식을 습득할 수 있게 되었고, 컴퓨팅 능력 향상으로 대규모 모델 학습이 가능해졌다. 또한 트랜스포머 아키텍처 등 알고리즘 혁신으로 LLM의 성능이 크게 향상되었다.

LLM의 원리를 이해하기 위해 GPT 모델을 예시로 설명한다. GPT는 입력 임베딩, 위치 인코딩, 마스크드 멀티헤드 셀프 어텐션, 피드포워드 신경망, 레이어 정규화 등의 구성 요소로 이루어져 있다. 또한 LLM을 인코더 전용, 인코더-디코더, 디코더 전용 모델로 분류하고 각 유형의 특징을 비교한다.

마지막으로 LLM의 다양한 응용 분야(소프트웨어 공학, 신약 개발, 금융, 의료, 법률, 교육 등)와 함께 프라이버시, 공정성, 안전성, 지적 재산권 등의 한계와 향후 과제를 제시한다.

統計

대규모 언어 모델은 수십억 개 이상의 매개변수를 가지며, 수백 GB에서 수 TB 규모의 데이터로 학습된다.
GPT-3는 175억 개의 매개변수와 300억 개의 토큰으로 학습되었다.
GPT-4는 4500억 개의 매개변수와 1.76조 개의 토큰으로 학습되었다.

引用

"LLM은 수십 년에 걸친 연구 끝에 발전해왔으며, 인간 수준의 텍스트 처리, 이해 및 생성 능력을 갖추게 되었다."
"LLM의 발전을 이끈 주요 요인으로는 데이터 다양성 증가, 컴퓨팅 능력 향상, 알고리즘 혁신이 있다."
"LLM은 다양한 응용 분야에서 활용되고 있지만, 프라이버시, 공정성, 안전성, 지적 재산권 등의 한계도 존재한다."

抽出されたキーインサイト

History, Development, and Principles of Large Language Models-An Introductory Survey

by Zichong Wang... 場所 arxiv.org 09-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.06853.pdf

深掘り質問

LLM의 발전을 위해 어떤 새로운 알고리즘 혁신이 필요할까?

LLM의 발전을 위해서는 여러 가지 새로운 알고리즘 혁신이 필요하다. 첫째, 효율적인 학습 알고리즘의 개발이 중요하다. 현재 LLM은 대량의 데이터와 높은 계산 능력을 요구하는데, 이는 훈련 비용과 시간을 증가시킨다. 따라서, **전이 학습(Transfer Learning)**과 **메타 학습(Meta Learning)**을 활용하여 적은 데이터로도 효과적으로 학습할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 둘째, **자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)**의 발전이 요구된다. 이는 LLM이 비지도 데이터에서 더 많은 정보를 추출하고, 다양한 언어적 패턴을 이해할 수 있도록 돕는다. 셋째, **모델의 해석 가능성(Interpretability)**을 높이는 알고리즘이 필요하다. LLM의 결정 과정이 불투명한 경우가 많아, 이를 개선하기 위한 연구가 필요하다. 마지막으로, **안전성(Safety)**과 **정확성(Accuracy)**을 높이기 위한 알고리즘 혁신이 필수적이다. 예를 들어, RLHF(강화 학습을 통한 인간 피드백)를 통해 모델의 출력을 더욱 신뢰할 수 있도록 조정하는 방법이 필요하다.

LLM의 편향성 문제를 해결하기 위해서는 어떤 접근 방식이 필요할까?

LLM의 편향성 문제를 해결하기 위해서는 여러 접근 방식이 필요하다. 첫째, **데이터 정제(Data Cleaning)**가 중요하다. LLM은 대량의 인터넷 데이터를 학습하는데, 이 데이터에는 편향된 정보가 포함될 수 있다. 따라서, 훈련 데이터에서 편향된 표현이나 불공정한 사례를 제거하는 과정이 필요하다. 둘째, 편향 감지(Bias Detection) 및 편향 수정(Bias Mitigation) 알고리즘을 개발해야 한다. 이는 모델이 특정 그룹에 대해 불리한 결정을 내리지 않도록 하는 데 도움을 줄 수 있다. 셋째, **다양한 데이터 소스(Diverse Data Sources)**를 활용하여 훈련하는 것이 필요하다. 다양한 문화적 배경과 언어적 표현을 포함한 데이터로 모델을 훈련하면, 편향성을 줄일 수 있다. 마지막으로, **사용자 피드백(User Feedback)**을 적극적으로 반영하여 모델의 출력을 지속적으로 개선하는 방법도 고려해야 한다. 이를 통해 LLM이 사회적 공정성을 유지할 수 있도록 할 수 있다.

LLM의 지적 재산권 문제를 해결하기 위해 어떤 규제 체계가 필요할까?

LLM의 지적 재산권 문제를 해결하기 위해서는 강력한 규제 체계가 필요하다. 첫째, **명확한 저작권 법(Copyright Law)**의 제정이 필요하다. AI가 생성한 콘텐츠에 대한 저작권의 소유권을 명확히 규정해야 하며, AI 모델이 훈련에 사용한 데이터의 출처와 사용 권한을 명시해야 한다. 둘째, **데이터 사용에 대한 투명성(Transparency)**을 요구하는 규제가 필요하다. LLM이 어떤 데이터를 사용하여 훈련되었는지, 그리고 그 데이터의 출처가 무엇인지에 대한 정보를 공개해야 한다. 셋째, **AI 생성물에 대한 라이센스 체계(Licensing System)**를 도입하여, AI가 생성한 콘텐츠가 기존 저작물과 유사할 경우, 해당 저작물의 라이센스를 준수하도록 해야 한다. 마지막으로, **법적 책임(Legal Accountability)**을 명확히 하여, AI 모델이 생성한 콘텐츠로 인해 발생하는 법적 문제에 대한 책임을 규명해야 한다. 이러한 규제 체계는 LLM의 발전을 촉진하면서도 지적 재산권을 보호하는 데 기여할 것이다.