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대규모 언어 모델(LLM)의 환경은 빠르게 진화하고 있으며, 최신 모델은 인공 지능에서 가능한 것의 한계를 뛰어넘고 있습니다. 이러한 모델이 기술과 상호 작용하는 방식을 계속 형성함에 따라 generative AI 애플리케이션의 가능성은 무한합니다. 세밀하게 조정된 모델 덕분에 개발자, 비즈니스, 기업가 모두에게 혁신적인 솔루션과 매력적인 사용자 경험을 만들고 다양한 작업을 처리할 수 있는 강력한 도구 세트가 제공되고 있습니다. 이 문서에서는 최고의 대규모 언어 모델에 대해 살펴봅니다.
대규모 언어 모델이란 무엇인가요?
OpenAI의 GPT-3.5와 같은 대규모 언어 모델은 입력된 입력에 따라 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계된 정교한 인공 지능 시스템입니다. 이러한 모델은 언어의 복잡한 패턴과 뉘앙스를 포착할 수 있는 수십억 또는 수조 개의 매개 변수를 포함하는 방대한 규모가 특징입니다.
이러한 모델의 메커니즘에는 신경망, 특히 트랜스포머 아키텍처가 포함되어 있어 문맥과 연관성이 있고 일관된 텍스트를 처리하고 생성할 수 있습니다. 이러한 모델은 광범위한 데이터 세트에 대해 사전 학습을 통해 문장의 다음 단어를 예측하거나 텍스트 구절을 완성하는 방법을 학습하여 언어 구조, 문법 및 문맥에 대한 폭넓은 이해를 습득합니다. 대규모 언어 모델의 활용 분야는 자연어 처리 작업부터 창작 콘텐츠에 이르기까지 다양합니다.
이메일 초안 작성, 코드 생성, 질문에 대한 답변, 언어 번역 등 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 또한 검색 엔진은 검색 결과의 관련성과 문맥을 개선하는 데 대규모 언어 모델을 활용하여 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 모델은 사전 학습된 특성 덕분에 미세 조정을 통해 특정 도메인이나 작업에 맞게 조정할 수 있으므로 인공 지능 및 자연어 이해 영역의 다양한 애플리케이션을 위한 다용도 도구로 활용할 수 있습니다.
오픈 소스와 비공개 소스의 차이점은 무엇인가요 LLM?
"오픈 소스"와 "비공개 소스"라는 용어는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 언어 모델의 기본 코드에 대한 접근성을 나타냅니다. 다음은 주요 차이점에 대한 분석입니다:
오픈 소스 언어 모델
- 투명성: 오픈 소스 대규모 언어 모델은 소스 코드가 공개되어 있습니다. 누구나 코드를 보고, 수정하고, 배포할 수 있습니다.
- 커뮤니티 협업: 오픈소스의 특성상 광범위한 개발자 및 연구 커뮤니티의 협업을 장려합니다. 이는 종종 다양한 기여와 개선으로 이어집니다.
- 사용자 지정: 사용자는 특정 요구사항에 맞게 또는 특정 문제를 해결하기 위해 코드를 유연하게 수정할 수 있습니다. 이러한 적응성은 다양한 애플리케이션과 사용 사례로 이어질 수 있습니다.
- 예시: 예: BERT, GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머) 모델 등이 오픈 소스로 구현되어 있습니다.
비공개 소스(독점) 언어 모델
- 제한된 액세스: 비공개 소스 언어 모델의 소스 코드는 공개적으로 사용할 수 없습니다. 특정 법인 또는 조직에서 소유하고 유지 관리합니다.
- 제한된 수정: 사용자는 일반적으로 기본 코드를 수정하거나 사용자 지정할 수 없습니다. 이 모델은 내부 작업에 직접 액세스하지 않고 서비스 또는 소프트웨어로 사용됩니다.
- 제어된 배포: 비공개 소스 모델을 소유한 주체가 배포 및 업데이트를 제어합니다. 사용자는 소유자가 제공하는 공식 릴리스 및 업데이트에 의존해야 할 수 있습니다.
- 예시: 예: 일부 상용 언어 모델이나 민간 기업에서 개발한 언어 모델은 비공개 소스 범주에 속할 수 있습니다.
고려 사항
- 라이선스: 오픈 소스 모델에는 코드의 사용, 수정 및 배포 방법을 규정하는 특정 라이선스가 함께 제공되는 경우가 많습니다. 비공개 소스 모델에는 더 제한적인 사용 약관이 있을 수 있습니다.
- 커뮤니티 지원: 오픈 소스 모델은 커뮤니티가 주도하는 지원과 개선의 혜택을 받습니다. 비공개 소스 모델은 지원 및 업데이트를 위해 해당 모델을 소유한 기업에 의존합니다.
LLM의 경우, OpenAI의 GPT-3과 같은 모델이 상업적으로 배포되어 사용자가 API를 통해 모델에 액세스할 수 있지만 기본 모델 아키텍처는 독점적으로 유지됩니다. 언어 모델이 오픈 소스인지 비공개 소스인지를 이해하는 것은 모델에 대한 접근성, 협업 및 사용자 지정 수준을 결정하기 때문에 개발자와 연구자에게 매우 중요합니다.
대규모 언어 모델(LLM)의 진화
인공 지능 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 진화는 그야말로 혁명적이라고 해도 과언이 아닙니다. 오픈 소스 이니셔티브와 OpenAI, Google, Microsoft, Meta와 같은 주요 업체들의 지속적인 발전으로 언어 모델은 미지의 영역으로 나아가고 있습니다.
선구적 단계: 초기 언어 모델
대규모 언어 모델에 대한 초기 접근 방식은 규칙 기반 시스템과 통계적 접근 방식이 특징이었습니다. 이러한 모델은 인간 언어의 복잡성으로 인해 어려움을 겪었고, 미묘한 의미와 문맥을 포착하는 데 종종 실패했습니다.
신경망의 등장
딥 러닝의 등장은 언어 모델 진화의 패러다임 전환을 가져왔습니다. 신경망, 특히 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억(LSTM) 네트워크는 순차적 데이터 처리에서 괄목할 만한 개선을 가져왔습니다. 이러한 초기 딥러닝 모델은 향상된 언어 이해 능력을 보여주었지만 확장성이 제한적이었습니다.
트랜스포머 아키텍처: 게임 체인저
획기적인 순간은 트랜스포머 아키텍처의 도입과 함께 찾아왔습니다. 트랜스포머는 병렬화를 촉진하여 대규모 언어 모델을 발전시키는 데 중요한 요소인 방대한 수의 매개변수가 포함된 모델을 학습할 수 있게 했습니다.
생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT)
OpenAI의 생성형 사전 훈련 트랜스포머(GPT) 시리즈는 LLM 발전의 특징입니다. GPT를 시작으로 GPT-2, GPT-3 등 후속 버전에서는 파라미터가 크게 증가하여 이러한 모델이 놀라운 언어 이해 및 생성 기능을 발휘할 수 있게 되었습니다. 수십억 개의 파라미터를 갖춘 GPT-3는 다양한 애플리케이션에 방대한 데이터 세트를 활용할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다.
최고의 인공지능 트랜스포머 모델 12가지
1. GPT-3.5 모델
OpenAI에서 개발한 생성형 사전 학습 트랜스포머 3.5(GPT-3.5)는 지금까지 가장 크고 강력한 언어 모델 중 하나로, 무려 1750억 개의 매개 변수를 자랑합니다. 엄청난 규모 덕분에 고도로 문맥을 인식하는 텍스트를 이해하고 생성할 수 있어 수많은 애플리케이션에서 다양하게 활용할 수 있습니다. GPT-3는 자연어 이해, 창의적인 텍스트 생성 및 문제 해결에 탁월합니다. 일관성 있는 에세이 작성, 코드 스니펫 완성, 맥락에 맞는 역동적인 대화 참여 등의 기능도 입증되었습니다.
GPT-3는 그 엄청난 크기로 인해 계산 요구량이 많지만, 언어 이해의 한계를 뛰어넘는 대규모 트랜스포머 모델의 잠재력을 보여주며 인공 지능 분야의 벤치마크가 되었습니다. GPT-3 모델과 같은 이전 모델의 성공을 바탕으로 구축된 GPT-3.5는 트랜스포머 기반 아키텍처가 지속적으로 발전하고 있음을 입증합니다.
2. GPT-4(제너레이티브 사전 훈련 트랜스포머 4)
GPT-3의 후속 버전인 GPT-4는 이전 버전이 마련한 토대 위에 구축되었습니다. 훨씬 더 많은 수의 매개변수를 통해 자연어 이해 및 생성 기능을 더욱 향상시키는 것이 GPT-4의 목표입니다. 이 모델은 언어 모델의 한계를 뛰어넘어 콘텐츠 제작, 코드 생성, 대화형 상호 작용과 같은 작업에서 향상된 성능을 제공할 것으로 기대됩니다. GPT-3에서 GPT-4로의 진화는 언어 처리의 지속적인 발전 추구와 더 크고 복잡한 신경 아키텍처에 대한 탐구를 반영합니다.
3. BERT(트랜스포머의 양방향 인코더 표현) 3.
Google에서 개발한 BERT는 트랜스포머 모델에 양방향 문맥을 도입하여 문장에서 단어의 의미를 이해할 때 앞뒤 단어를 모두 고려할 수 있도록 했습니다. 이러한 양방향 접근 방식은 단어와 구문의 문맥 이해도를 크게 향상시켰으며, BERT는 특히 질문 답변 및 감정 분석과 같은 복잡한 작업에 효과적이었습니다.
BERT는 많은 자연어 처리 애플리케이션의 기반이 되었으며 검색 엔진부터 chatbots 에 이르기까지 다양한 도메인에서 널리 사용되고 있습니다. 대규모 데이터 세트에 대한 사전 학습과 특정 작업에 대한 미세 조정을 통해 적응성을 높여 개발자가 다양한 애플리케이션에 BERT의 기능을 활용할 수 있도록 합니다.
4. T5(텍스트-텍스트 전송 트랜스포머) 4.
Google에서 개발한 T5는 다양한 자연어 처리 작업을 모두 텍스트 대 텍스트 문제로 구성하여 통합된 프레임워크를 도입했습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 모델 아키텍처와 학습 프로세스를 단순화하여 최소한의 조정으로 다양한 작업에 T5를 쉽게 적용할 수 있도록 합니다.
T5는 번역, 요약, 질의응답에서 강력한 성능을 입증했습니다. 입력 텍스트를 대상 텍스트로 변환하는 것과 같이 다양한 NLP 작업을 균일하게 처리하여 다양한 언어 관련 문제에 대한 응집력 있고 효율적인 솔루션을 제공하는 다용도 기능에 그 특징이 있습니다.
5. XLNet(익스트림 학습 머신 네트워크)
Google과 카네기멜론 대학교에서 개발한 XLNet은 자동 회귀 및 자동 인코딩 방식을 모두 통합하여 BERT와 같은 모델과 기존의 자동 회귀 트랜스포머의 강점을 결합합니다. 이러한 하이브리드 접근 방식을 통해 XLNet은 생성 작업의 일관성을 유지하면서 양방향 컨텍스트를 캡처할 수 있습니다. XLNet은 다양한 자연어 처리 벤치마크에서 그 효과를 입증하며 미묘한 맥락 이해와 함께 다양한 언어 이해 작업을 처리할 수 있는 능력을 입증했습니다.
6. RoBERTa(강력하게 최적화된 BERT 접근 방식)
RoBERTa는 주요 하이퍼파라미터와 훈련 목표를 수정하여 성능과 견고성을 향상시킨 BERT의 변형입니다. Facebook AI Research(FAIR)에서 개발한 RoBERTa는 감정 분석, 텍스트 분류, 질문 답변 등 다양한 자연어 처리 작업에 최적화되어 있습니다. 기존 BERT 모델의 특정 한계를 극복하고 다양한 작업에서 더 나은 일반화 및 성능 향상을 목표로 수정되었습니다.
7. 디스틸버트
허깅페이스가 개발한 DistilBERT는 성능을 유지하면서 컴퓨팅 리소스를 줄이도록 설계된 BERT의 증류 버전입니다. 지식 증류를 통해 BERT의 필수적인 측면은 유지하면서 리소스 제약이 있는 애플리케이션에 적합한 보다 가벼운 솔루션을 제공합니다. 텍스트 분류 및 감성 분석과 같은 작업에서 효율성을 입증하여 계산 효율성이 우선시되는 시나리오에 실용적인 선택이 될 수 있습니다.
8. Claude
앤트로픽이 개발한 Claude는 체질별 인공지능에 초점을 맞춘 획기적인 인공지능 비서입니다. 즉, Claude는 사용자에게 도움이 되고, 무해하며, 정확한 결과를 보장하는 원칙을 우선시하도록 설계되었습니다. 이러한 원칙을 준수함으로써 Claude는 사용자에게 다양한 방식으로 혜택을 줄 수 있는 보다 윤리적이고 책임감 있는 형태의 AI를 만드는 것을 목표로 합니다.
클라우드로 구동되는 앤트로픽의 두 가지 주요 제품은 클라우드 인스턴트와 클라우드 2입니다. 두 제품 모두 Claude의 고급 AI 기능을 활용하지만, 복잡한 추론에 탁월한 것은 Claude 2라는 것이 Anthropic의 설명입니다. 복잡한 문제를 해결하고 정교한 솔루션을 제공하는 능력을 갖춘 Claude 2는 일상 활동에서 높은 수준의 추론과 문제 해결이 필요한 사용자에게 강력한 도구로 자리매김하고 있습니다. Anthropic이 Claude의 기능을 지속적으로 개발하고 개선함에 따라 이 혁신적인 AI 비서가 기술과 상호작용하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력이 점점 더 분명해지고 있습니다.
9. BARD
Google AI에서 개발한 최신 LLM 챗봇인 BARD는 인공지능 기술의 획기적인 발전을 보여줍니다. 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트를 학습한 BARD는 텍스트 생성, 다국어 번역, 코드 작성, 질문에 대한 유익한 답변 제공 등 다양한 작업에서 탁월한 능력을 발휘하며 다재다능함을 입증하고 있습니다. Google 검색을 통해 실제 데이터를 활용할 수 있어 다른 chatbots 과 차별화되며, 정확하고 관련성 있는 정보로 더 넓은 범위의 프롬프트와 문의를 이해하고 해결할 수 있습니다.
따라서 BARD는 여러 영역에서 도움이나 정보를 찾는 개인에게 유용한 도구입니다. BARD의 가장 좋은 활용 사례 중 하나는 언어 번역 분야입니다. 여러 언어를 정확하고 빠르게 번역할 수 있는 BARD는 서로 다른 언어를 사용하는 개인 간의 의사소통을 촉진하여 장벽을 허물고 원활한 상호 작용을 가능하게 합니다.
10. 팔콘
팔콘이 허깅 페이스 오픈 LLM 리더보드에서 정상에 오른 것은 자연어 처리 영역에서 팔콘의 고급 기능과 뛰어난 성능을 입증한 것입니다. 기술 혁신 연구소에서 개발한 Falcon은 다양한 텍스트 및 코드 데이터를 처리하는 데 있어 인상적인 정확성과 효율성으로 빠르게 인정받고 있습니다. 자동 회귀 모델 설계를 통해 일관되고 문맥에 맞는 정확한 응답을 생성할 뿐만 아니라 다양한 언어와 방언에 원활하게 적응할 수 있습니다. 이러한 다용도성 덕분에 Falcon은 다국어 문서 번역 지원부터 보다 효율적인 코딩 지원까지 다양한 애플리케이션에 적합합니다.
Falcon이 다른 언어 모델과 차별화되는 점은 고품질 데이터 세트와 더욱 정교한 아키텍처를 활용하여 보다 효과적인 데이터 처리 및 예측 기능을 제공한다는 점입니다. 학습에 필요한 매개변수 수를 400억 개나 줄임으로써 Falcon은 다른 최신 NLP 모델에 비해 컴퓨팅 리소스를 적게 사용하면서도 뛰어난 성능을 달성합니다. 따라서 감정 분석, 콘텐츠 생성 또는 대화 시스템과 같은 작업에 최첨단 언어 모델을 활용하고자 하는 조직에게 매력적인 옵션입니다.
11. Cohere
이 엔터프라이즈급 LLM 은 기업의 특정 요구사항과 사용 사례에 맞게 맞춤화 및 미세 조정할 수 있어 AI 기술을 활용하고자 하는 조직에 유용한 도구입니다. 2017년 트랜스포머 모델을 소개한 획기적인 연구 논문 '주의력만 있으면 된다'의 저자 중 한 명이 개발한 Cohere는 최첨단 AI 원칙에 대한 강력한 기반을 갖추고 있습니다.
이러한 장점에도 불구하고 Cohere는 OpenAI에서 제공하는 모델보다 비쌉니다. 그러나 많은 기업들은 Cohere의 고유한 특징과 기능으로 인해 투자 가치가 있다고 생각합니다. 특정 플랫폼( cloud )으로 제한되는 다른 대형 언어 모델과 달리 Cohere는 Microsoft Azure와 같은 단일 제공업체에 국한되지 않기 때문에 유연성이 뛰어납니다. 전반적으로 높은 정확도와 견고성으로 명성이 높은 Cohere는 개별 요구 사항에 맞는 고급 AI 솔루션을 찾는 기업에게 최고의 선택이 될 것입니다.
12. PaLM
PaLM 2는 대규모 언어 모델 분야의 진정한 게임 체인저로, 5400억 개의 파라미터를 통해 빠른 응답을 제공하고 비교할 수 없는 정확도로 최신 데이터를 전달할 수 있는 놀라운 성능을 자랑합니다. Google에서 개발한 이 비공개 소스 모델은 AI 챗봇 Bard를 통해 관련 정보를 전달하고 대화를 유도하는 데 있어 동급 최고의 성능을 자랑합니다. PaLM 2는 방대한 규모와 고급 트랜스포머 아키텍처를 활용하여 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리하고 시기적절할 뿐만 아니라 여러 언어에 걸쳐 형식 논리, 수학 및 코딩에 대한 이해도가 놀라울 정도로 정교한 답변을 생성할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.
특수 TPU 4 포드에 대한 PaLM 2의 교육 과정의 엄청난 규모는 현재 사용 가능한 가장 진보된 언어 모델 중 하나로서 그 역량을 말해줍니다. 다양한 영역에 걸쳐 복잡한 주제를 효과적으로 추론하고 이해하는 능력이 뛰어나 다양한 애플리케이션에 활용할 수 있는 다목적 도구라는 점이 강점입니다. PaLM 2의 비공개 소스 특성상 코드에 공개적으로 액세스할 수 없지만, 혁신과 첨단 기술에 대한 Google의 헌신적인 노력으로 AI 기반 대화 시스템의 경계를 계속 넓혀가는 강력한 언어 모델이 탄생했습니다.
GPT 모델의 힘 발휘하기: 가상 비서의 부상 가상 어시스턴트
가상 비서 제작에 GPT 모델을 통합하는 것은 사용자 경험을 향상시키고 적용 범위를 확장하는 다양한 이점을 제공하는 획기적인 전환점이 될 것입니다. 기업들은 차세대 가상 비서( chatbots )를 개발하기 위해 GPT 모델을 활용함으로써 고객과 소통하고 관리 업무를 처리하는 방식을 혁신할 수 있습니다.
GPT 모델 통합의 이점은 다양합니다:
- 매력적인 상호작용을 위한 사람과 같은 텍스트: 고객 지원( chatbots )에서 사람과 유사한 텍스트를 생성하는 GPT 모델의 기능은 가상 비서와의 상호작용에 새로운 차원의 참여도를 제공합니다. 사용자는 보다 자연스럽고 문맥을 인식하는 대화를 통해 고객 지원 애플리케이션의 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
- 간소화된 개발: 개발자가 다양한 애플리케이션에 단일 모델의 기능을 활용할 수 있도록 사전 학습된 특성을 갖춘 것이 GPT 모델의 장점입니다. 언어 학습 모델부터 AI 생성 콘텐츠 생성까지, GPT 기반 가상 비서의 다재다능함은 개발 노력을 간소화합니다.
- 기계 번역: GPT 모델의 뛰어난 기계 번역 능력은 뛰어난 기능입니다. 방대한 언어 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖춘 GPT 기반 가상 비서는 다양한 언어에 걸쳐 정확하고 문맥에 맞는 번역을 손쉽게 제공하여 글로벌 커뮤니케이션을 향상시킵니다.
- 대규모 데이터 세트와 기초 모델 활용: GPT 모델의 핵심은 방대한 데이터 세트에 기반을 두고 있으며, 이를 통해 비할 데 없이 정교하게 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. 이러한 기초적인 이해를 바탕으로 가상 비서가 복잡한 언어 뉘앙스를 처리할 수 있어 다양한 작업을 능숙하게 수행할 수 있습니다.
- 모두를 위한 접근 가능한 AI: GPT 모델의 주목할 만한 장점 중 하나는 인공지능을 대중화할 수 있다는 점입니다. 개발자는 고도의 기술 없이도 이러한 모델을 가상 비서에 통합할 수 있으므로 AI 기반 솔루션의 접근성과 사용자 친화성을 높일 수 있습니다.
ChatGPT 챗봇 구현 예시
이 ChatGPT 챗봇 구현 사례는 다양한 산업 요구 사항을 충족하는 AI의 적응성과 효율성을 보여줍니다:
- 쇼핑 동반자ChatGPT chatbots 이커머스 플랫폼에 원활하게 통합되어 사용자 참여를 향상시키고 맞춤형 쇼핑 여정을 제공합니다. 선호도에 따라 제품을 제안하거나, 사양에 대한 질문에 답변하거나, 결제 프로세스를 용이하게 하는 등 쇼핑 컴패니언은 온라인 쇼핑을 상호작용적이고 즐거운 경험으로 만들어 줍니다.
- 건강 봇: 의료 분야에서는 ChatGPT 에서 제공하는 봇이 유용한 지원군이 되고 있습니다. 건강 봇은 진료 예약부터 증상 및 약물에 대한 정보 제공에 이르기까지 의료진과 환자 간의 커뮤니케이션을 간소화합니다.
- 뱅킹 지원: 은행 업계의 경우 chatbots 고객 서비스 및 참여도를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 이 지능형 어시스턴트는 잔액 조회부터 거래 세부 정보, 일반적인 은행 절차 지원까지 다양한 문의를 처리합니다. 뱅킹 지원( chatbots )은 빠른 응답을 보장하고 대기 시간을 줄이며 고객 상호 작용을 간소화하여 궁극적으로 보다 원활하고 효율적인 뱅킹 경험에 기여합니다.
- IT 도우미: 기술 문의를 해결하고, 문제 해결을 지원하고, 일반적인 IT 절차에 대한 단계별 안내를 제공하는 IT 어시스턴트는 IT 지원 프로세스를 간소화합니다. 이 챗봇은 자연어 이해 능력을 활용하여 IT 전문가와 최종 사용자 간의 커뮤니케이션을 향상시켜 IT 관련 상호 작용을 더욱 쉽고 효율적으로 만듭니다.
흥미로운 ChatGPT 챗봇 구축의 세계를 발견하세요. Botpress
플랫폼은 Botpress 플랫폼은 OpenAI의 차세대 언어 모델을 기반으로 가상 어시스턴트 제작에 혁신을 일으키고 있습니다. GPT 네이티브 제품군은 프로세스 자동화를 위한 AI 작업과 브랜드에 맞춘 대화를 위한 봇 성격과 같은 최첨단 기능을 도입했습니다.
사용자 친화적인 비주얼 플로우 에디터와 사전 구축된 탁월한 통합 기능으로 개발자는 다양한 애플리케이션을 위한 매력적인 chatbots 을 손쉽게 만들 수 있습니다. 오픈 소스 커뮤니티에 참여 하여 차세대 chatbots 의 무한한 가능성을 살펴보세요. 지금 바로 시작하세요 - 무료입니다!
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