대형 언어 모델 편집하기

대형 언어 모델(大形言語模型, Large Language Model)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있도록 설계된 인공 신경망 기반의 언어 모델이다. 이러한 모델은 단어, 문장, 문맥 간의 관계를 이해하고 생성할 수 있으며, 문서 요약, 번역, 질의응답, 대화 등 다양한 응용에 활용된다.
==개요==
대형 언어 모델은 수십억에서 수천억 개 이상의 매개변수(parameter)를 갖는 딥러닝 모델로, 주로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한다. 일반적으로 자기회귀 방식(autoregressive) 또는 마스크 언어 모델링(masked language modeling) 방식으로 훈련된다.
==역사==
*2018년: OpenAI의 GPT, Google의 BERT 등 초기 트랜스포머 기반 모델 등장
*2020년: GPT-3(1750억 매개변수), T5, BART 등 등장하며 본격적인 대형화 시작
*2022년 이후: PaLM, LLaMA, Claude, GPT-4 등 수천억 매개변수 이상의 모델 개발
==특징==
*거대한 파라미터 수: 모델의 용량이 커질수록 복잡한 언어 패턴을 포착할 수 있음
*사전 학습과 미세 조정: 대규모 말뭉치로 사전 훈련한 후, 특정 작업에 맞게 튜닝
*제로샷/퓨샷 학습 능력: 예시가 없거나 소수일 때도 높은 성능을 발휘
*언어 생성 능력: 고품질의 자연스러운 텍스트 생성 가능
==주요 활용==
*대화형 인공지능: 챗봇, 가상 비서
*자동 문서 생성: 기사, 이메일, 보고서 작성
*질의응답 시스템: 고객 응대, 검색 엔진 강화
*기계 번역: 다양한 언어 간 자동 번역
*요약 및 정리: 긴 문서의 요약 생성
==주요 모델==
{| class="wikitable"
|-
!모델명!!개발사!!매개변수 수!!출시 연도
|-
|GPT-3||OpenAI||1750억||2020년
|-
|GPT-4||OpenAI||비공개||2023년
|-
|BERT||Google||3.4억||2018년
|-
|PaLM 2||Google||5400억||2023년
|-
|T5||Google||최대 110억||2020년
|-
|LLaMA 2||Meta||최대 650억||2023년
|-
|Claude 3||Anthropic||비공개||2024년
|-
|Mistral 7B||Mistral AI||70억||2023년
|-
|Command-R||Cohere||52억~122억||2024년
|-
|Yi 34B||01.AI||340억||2023년
|}
==기술적 도전과 윤리적 이슈==
*막대한 계산 자원 및 에너지 소비
*데이터 편향 및 잘못된 정보 생성 위험
*프롬프트 조작 및 악의적 사용 가능성
*저작권 및 개인정보 문제
==같이 보기==
*[[트랜스포머 (모델)]]
*[[자연어 처리]]
*[[사전 학습 언어 모델]]
*[[인공 신경망]]
*[[미세 조정 (기계 학습)]]
==참고 문헌==
*Vaswani, A. et al. (2017). Attention is All You Need. ''Advances in Neural Information Processing Systems''.
*Brown, T. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. ''NeurIPS''.
*Bommasani, R. et al. (2021). On the Opportunities and Risks of Foundation Models. ''Stanford Center for Research on Foundation Models''.
==각주==
[[분류:인공지능]]
[[분류:언어 모델]]