LLM(Large Language Model)의 주요 특징

 

"Large Language Model(Large LM)"은 매우 큰 규모의 자연어 처리 모델을 가리키는 용어입니다. 이러한 모델은 기계 학습 및 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 사용됩니다.

Large Language Model의 주요 특징:

1. 규모와 파라미터: Large LM은 수백만 개에서 수십억 개 이상의 파라미터를 갖춘 대규모 신경망으로 구성됩니다. 이러한 파라미터는 언어의 구조, 문법, 의미 등을 이해하고 다양한 언어 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

2. 사전 학습과 미세 조정: Large LM은 사전 학습된(pre-trained) 데이터로 초기화되고, 특정 작업이나 도메인에 맞게 미세 조정(fine-tuning)될 수 있습니다. 이는 다양한 언어 작업에 적용 가능하도록 모델을 보다 일반화시키고 성능을 향상시킵니다.

3. 다양한 언어 작업 지원: 텍스트 생성, 기계 번역, 질의응답, 감성 분석, 요약, 개체명 인식 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 Large LM이 사용됩니다.

4. 전이 학습(Transfer Learning): Large LM은 전이 학습의 개념을 적극적으로 활용합니다. 사전 학습된 모델의 지식을 다른 작업에 전이하여 적은 데이터로도 효과적인 성능을 달성할 수 있습니다.

5. 연속적인 발전과 대규모 데이터: 대규모 데이터셋을 사용하여 지속적으로 모델을 향상시키고 있는 동시에, 모델의 크기와 성능을 계속 향상시키는 연구가 진행 중입니다.

6. 자연어 생성 능력: Large LM은 인간 수준을 넘어서거나 매우 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

대규모 언어 모델은 최근 몇 년 동안 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이는 자연어 이해 및 생성 작업에서 혁신적인 결과를 이끌어내고 있습니다. 그러나 이러한 모델은 많은 컴퓨팅 자원과 데이터를 필요로 하며, 이에 따른 윤리적인, 개인정보 보호 등의 문제에도 주의를 기울여야 합니다.