Gopher (언어 모델)

Gopher는 딥마인드(DeepMind)가 개발한 대규모 언어 모델로, 다양한 자연어 처리 작업에서 인간 수준의 성능을 달성하기 위해 설계된 초거대 언어 모델이다.

개요

Gopher는 2021년 딥마인드가 발표한 트랜스포머 기반 언어 모델로, 최대 2800억 개의 파라미터를 갖춘 대규모 모델이다. Gopher는 책, 뉴스, 웹사이트 등 다양한 출처로부터 수집된 대규모 텍스트 데이터를 학습하여, 질의응답, 요약, 번역, 상식 추론 등 여러 자연어 처리 과제를 높은 정확도로 수행할 수 있도록 훈련되었다.

개발 배경

딥마인드는 Gopher를 통해 언어 모델의 규모가 커질수록 성능이 어떻게 향상되는지를 실험하고, 특히 학문적 질문에 대한 정확성, 편향성 감소, 사실 기반 응답 생성 등에서 개선을 목표로 하였다. 이는 OpenAI의 GPT 계열 모델과 유사한 대규모 언어 모델의 발전 흐름에 따른 것으로, Gopher는 그에 대한 딥마인드의 응답이었다.

주요 특징

• 모델 크기: 최대 2800억 개 파라미터를 보유
• 성능 평가: 152개 자연어 태스크에서 평가, 대부분의 기준에서 기존 모델을 능가
• 상식 및 학문적 질문에 강점: 과학, 역사, 수학 등의 분야에서 우수한 성능을 보임
• 윤리적 검토 병행: 모델의 편향성과 부정확성에 대한 분석 포함

성능

Gopher는 다양한 벤치마크에서 GPT-3 및 다른 기존 모델보다 우수한 결과를 보여주었다. 특히 상식, 과학, 인간 언어 능력 평가(HELLASWAG, MMLU 등)에서 높은 점수를 기록하였으며, 추론 능력과 문맥 이해에서 개선된 성능을 나타냈다.

한계

• 사실 오류: 사실과 다른 내용을 생성할 가능성 존재
• 데이터 편향: 학습 데이터에 내재된 사회적 편향이 출력에 반영될 수 있음
• 높은 자원 소모: 학습과 추론에 대규모 컴퓨팅 자원이 필요함

같이 보기

• GPT-3
• PaLM (언어 모델)
• Chinchilla
• Transformer
• 대규모 언어 모델

참고 문헌

• Rae, J., Borgeaud, S., Cai, T., et al. (2021). "Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher." arXiv preprint arXiv:2112.11446.