대규모언어모델(LLM, Large Lange Model, 이하 LLM)과 365 토토사이트(General Pre-trained Transformer, 이하 365 토토사이트)는 모두 트랜스포머 아키텍처에 기반한 머신러닝 모델이다. (출처: Brin Wilson)
오픈AI(OpenAI)의 365 토토사이트 시리즈와 같은 LLM은 자연어 처리 작업을 위해 특별히 설계되고 학습된 모델이다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습하며 사람과 유사한 텍스트를 생성하고 문맥을 이해하며 질문에 답할 수 있다. 번역, 요약, 감정 분석과 같은 특정 작업에 맞게 조정할 수 있다. LLM의 예로는 GPT-3, GPT-4, BERT, RoBERTa 등이 있다.
GPT는 트랜스포머 아키텍처에 기반한 모델을 더 광범위하게 지칭하는 용어다. GPT는 자연어 처리 작업에도 사용할 수 있지만 컴퓨터 비전, 음성 인식, 강화 학습 등 더 다양한 문제에 적용할 수 있다. GPT도 대규모 데이터 세트를 사전 학습하며 특정 작업에 맞게 조정할 수 있다. GPT의 예로는 컴퓨터 비전 작업용 ViT(Vision Transformer)와 음성 인식용 컨포머 모델(Conformer model)이 있다.
LLM과 GPT의 주요 차이점은 초점(focus)과 적용(application)에 있다. LLM은 자연어 처리 작업을 위해 특별히 설계되었고 GPT는 언어 처리 외에도 더 광범위한 문제에 적용할 수 있다.
오픈AI의 챗365 토토사이트(Chat365 토토사이트)는 대규모 언어 모델(LLM)인가?
맞다. 오픈AI의 챗GPT는 LLM이다. 자연어 처리 작업을 위해 특별히 설계된 GPT 기반이다. 챗GPT는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 사람과 유사한 텍스트를 생성하고, 문맥을 이해하고, 질문에 답할 수 있다. 대화, 번역, 요약 등 다양한 언어 분야에 사용할 수 있다.
챗GPT는 대화형 응답을 생성하는데 더 적합하도록 기본 GPT 모델을 맞춤 조정했다. GPT 모델의 예로는 GPT-2, GPT-3, GPT-4 등이 있다.
다른 365 토토사이트는 어떤 것들이 있는가?
위에서 소개한 LLM 외에도 컴퓨터 비전, 음성 인식, 강화 학습 등 다양한 작업을 위해 설계된 365 토토사이트들이 있다. 몇 가지 주목할 만한 예는 다음과 같다.
비전 트랜스포머(ViT, Vision Transformer): ViT는 컴퓨터 비전 작업을 위해 설계된 GPT다. 이미지를 패치 시퀀스로 취급하여 이미지 분류와 기타 비전 작업에 트랜스포머 아키텍처의 강력한 기능을 활용할 수 있다.
감지 트랜스포더(DETR, DEtection TRansformer): DETR은 객체 감지와 이미지 분할 작업을 위한 트랜스포머 기반 모델이다. DETR은 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 이미지 영역과 객체 클래스 간의 관계를 직접 모델링하므로 직접 정의한 앵커 박스(handcrafted anchor boxes)나 비최대 억제(NMS, Non-Maximum Suppression)가 필요없다.
컨포머(Confomer): 컨포머 모델은 음성 인식을 위해 트랜스포머 아키텍처와 컨볼루션 신경망(CNN, Convolution Neural Network)을 결합한 모델이다. 자동 음성 인식(ASR, Auto Speech Recognition)과 키워드 스포팅(keyword spotting) 같은 작업에서 강력한 성능을 보여준다.
스윈 트랜스포머(Swin Transformer): 스윈 트랜스포머는 컴퓨터 비전 작업을 위한 또 다른 트랜스포머 기반 모델이다. 계층적 아키텍처를 활용하여 표준 트랜스포머에 비해 더 효율적인 방식으로 이미지를 처리하므로 고해상도 이미지를 처리하고 대규모 데이터 세트에 맞게 확장할 수 있다.
퍼시버와 퍼시버IO(Perceiver and Perceiver IO): 이미지, 오디오, 텍스트 등 다양한 모달리티를 처리할 수 있는 범용 트랜스포머다. 대량의 입력 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 주의 집중 메커니즘(attention mechanism)을 채택하여 다양한 분야에 적합하다.
다른 LLM에는 어떤 것들이 있나요?
최근 몇 년 동안 여러 LLM이 개발되어 다양한 자연어 처리 작업에서 놀라운 성능을 보여주고 있다.
버트(BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformer): 구글에서 개발한 BERT는 GPT로 문맥에 대한 이해가 필요한 작업에 특히 효과적이다. BERT는 감정 분석, 질문 답변, 명명된 개체 인식과 같은 작업에서 상당히 좋은 결과를 보였다.
알버트(ALBERT, A Lite BERT): ALBERT는 매개변수 공유 기법을 사용하여 모델 매개변수의 수를 줄이면서도 강력한 성능을 유지하는 최적화된 BERT 버전이다. 메모리와 계산 요구 사항을 줄이면서 더 효율적인 모델을 만들 수 있다.
로버타(RoBERTa, Robustly Optimized BERT Pretraining Approach): RoBERTa는 메타(이전 페이스북)에서 개발한 BERT의 최적화된 변형이다. 향상된 사전 학습 기법과 더 큰 학습 데이터가 특징이며 여러 벤치마크에서 더 나은 성능을 나타냈다.
엑스엘네트 XLNet: XLNet은 Transformer-XL 아키텍처를 확장하는 또 다른 대규모 언어 모델이다. 순열 기반 학습 접근 방식(permutation-based training approach)을 통합하여 BERT보다 양방향 컨텍스트를 더 효과적으로 캡처할 수 있다.
T5(Text-to-Text Transfer Transformer): 구글에서 개발한 T5는 다양한 자연어 처리 작업을 텍스트 대 텍스트 문제로 재구성하여 번역, 요약, 질의 응답 등 다양한 작업에 맞게 조정할 수 있는 GPT다.
일렉트라(ELECTRA, Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately): ELECTRA는 다른 사전 훈련 방식을 활용하며 트랜스포머 아키텍처의 또 다른 변형이다. 토큰이 다른 토큰으로 대체되었는지 여부를 식별하도록 모델을 학습시켜 보다 효율적인 사전 학습과 다운스트림(downstream) 작업에서 강력한 성능을 제공한다.
365 토토사이트-2, 365 토토사이트-3, 365 토토사이트-4(Generative Pre-trained Transformer): 오픈AI에서 개발한 GPT 시리즈 모델은 텍스트를 생성하는데 탁월한 성능을 발휘하는 강력한 언어 모델이다. 방대한 양의 텍스트 데이터를 사전 학습하여 대화, 번역, 요약 등 다양한 분야에 맞게 조정할 수 있다.
여기 소개한 LLM은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 개발된 수많은 모델 중 몇 가지 예에 불과하다. 자연어 처리 분야는 지속적으로 발전하고 있으며 새로운 모델과 기술이 계속해서 등장하고 있다. LLM과 GPT에 대한 관심이 많은 상황에서 LLM과 GPT의 차이를 이해하며 살펴보기 바란다.
"카카오톡 오픈채팅에 참여하시면 최신 소식과 자료를 받아보실 수 있습니다. (참여하기)"brian@trendw.kr