PLM(Pre-trained Language Model)의 특성
1. 사전 학습(Pre-training):
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대규모 데이터셋 사용: PLM은 대규모 텍스트 데이터셋에서 학습된다. 이 데이터셋은 일반적으로 인터넷에서 수집된 텍스트로, 다양한 주제와 문체를 포함된다.
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비지도 학습: PLM은 비지도 학습 방식을 사용한다. 이는 레이블이 없는 데이터에서 학습하며, 일반적으로 언어 모델링(예: 다음 단어 예측, 마스크된 단어 예측)을 통해 텍스트의 통계적 특성을 학습한다.
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언어 이해 능력: PLM은 텍스트 내에서 단어와 문장의 의미, 구문 구조, 상호 관계 등을 학습하여 언어 이해 능력을 갖춘다.
2. 범용성(Generality):
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다양한 응용: PLM은 텍스트 생성, 번역, 문서 요약, 질문 응답, 감정 분석 등 다양한 자연어 처리 작업에 사용될 수 있다.
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전이 학습 가능: PLM은 특정 작업에 대해 추가적인 훈련(전이 학습)을 통해 성능을 향상시킬 수 있다.
PLM에서 LLM으로의 발전 과정
1. 대규모 데이터셋과 컴퓨팅 자원:
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더 큰 데이터셋: LLM은 더 크고 다양한 데이터셋에서 학습된다. 이는 모델이 더 많은 언어적 패턴과 지식을 학습할 수 있게 한다.
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강력한 컴퓨팅 자원: LLM의 학습에는 고성능 GPU나 TPU와 같은 강력한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 이는 모델이 매우 큰 데이터셋을 효율적으로 학습할 수 있게 한다.
2. 모델 아키텍처의 확장:
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모델 크기 증가: LLM은 수억 개에서 수천억 개의 매개변수를 가지며, 이는 모델이 더 복잡한 언어 패턴을 학습하고 더 높은 성능을 발휘할 수 있게 한다.
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심층 학습: 더 깊은 네트워크 구조(더 많은 레이어)를 통해 복잡한 패턴을 학습할 수 있다.
3. 세부 튜닝(Fine-tuning):
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특정 작업에 맞춘 훈련: PLM이 학습된 후, 특정 자연어 처리 작업에 맞추어 세부 튜닝이 이루어진다. 이는 지도 학습 방식으로, 특정 작업에 대한 레이블이 있는 데이터셋을 사용한다.
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작업 특화: 세부 튜닝 과정에서 모델은 특정 작업의 특성을 학습하고, 해당 작업에 최적화된다.
4. 성능 최적화:
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정교한 알고리즘: 학습 과정에서 정교한 최적화 알고리즘과 규제 기법이 사용되어 모델의 성능을 극대화하고 과적합을 방지한다.
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하이퍼파라미터 튜닝: 학습 과정에서 여러 하이퍼파라미터(예: 학습률, 배치 크기 등)를 조정하여 최적의 성능을 도출한다.
요약
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PLM은 대규모 텍스트 데이터셋에서 비지도 학습을 통해 언어의 통계적 특성을 학습하는 모델
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이러한 PLM은 이후 더 큰 데이터셋과 컴퓨팅 자원을 활용하여 LLM으로 확장되며, 모델 크기와 복잡성이 증가함
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LLM은 특정 작업에 대해 세부 튜닝 과정을 거쳐 최적화되며, 이 과정에서 정교한 알고리즘과 하이퍼파라미터 튜닝이 사용
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이를 통해 LLM은 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 성능을 발휘할 수 있게 됨
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한국전자기술연구원 김영광입니다.
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