자연어 처리의 경우 대규모 언어 모델 (LLM) 의 개발 및 적용에는 미세 조정 모델과 사전 학습 모델이라는 두 가지 기본 접근 방식이 사용됩니다.각 방법은 LLM을 특정 작업에 맞게 최적화하지만 상호 연결된 목적으로 인해 종종 혼동됩니다.미세 조정과 사전 학습 간의 차이점, 각각의 목표, 기법 및 과제를 검토하고 LLM 및 AI 모델 학습을 위한 데이터 레이블링에 사용될 때의 상호 보완적인 특성을 살펴보겠습니다.
주요 시사점
- 미세 조정과 사전 교육은 언어 모델 개발의 별개 단계이며, 각 단계마다 고유한 목표와 방법론이 있습니다.
- 사전 학습은 모델을 크고 다양한 데이터 세트에 노출시킴으로써 일반적인 언어 기반을 제공하고, 미세 조정을 통해 이 기본 모델을 특정 작업에 맞게 조정합니다.
- 사전 학습과 미세 조정 중에서 선택하는 것은 작업 특수성, 데이터 유형, 리소스 가용성과 같은 요소에 따라 달라집니다.
- 사전 학습된 LLM은 다양한 애플리케이션에서 일반화할 수 있어 다용도로 사용할 수 있는 반면, 미세 조정된 모델은 특수 영역에서 탁월합니다.
- 이러한 프로세스 간의 차이점을 이해하면 조직에서 특정 요구 사항에 맞게 LLM을 보다 효과적으로 배포하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 사전 교육과 미세 조정 간의 시너지 효과를 통해 강력한 언어 이해력과 고도로 타겟팅된 애플리케이션 성능이 가능합니다.
사전 교육이란 무엇입니까?
언어 모델 개발 파이프라인에서 사전 교육은 LLM이 광범위한 데이터 세트를 광범위하게 접하는 초기 단계입니다.이 단계는 언어 모델에 다양한 상황에 걸친 언어 구조, 패턴 및 의미에 대한 일반화된 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다.작업별 미세 조정과 달리 사전 교육 모델은 LLM이 작업별 데이터 없이도 다양한 애플리케이션에서 언어를 처리하고 생성할 수 있도록 하는 기본 기능을 구축하는 데 중점을 둡니다.
사전 교육을 통해 언어에 대한 폭넓은 이해를 확립함으로써 모델은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 포함한 광범위한 컨텍스트와 작업을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
LLM의 사전 교육을 통해 기본적인 수준에서 언어를 이해할 수 있습니다.이 단계는 다음을 통해 다재다능하고 확장 가능하며 미래의 특수 작업에 적용할 수 있는 기준 모델을 만드는 데 필수적입니다. LLM 미세 조정.언어 모델 사전 교육을 통해 대량의 데이터를 사용하여 텍스트 생성에서 기계 번역에 이르는 광범위한 언어 작업을 처리할 수 있는 LLM을 만들 수 있습니다.
사전 교육의 목적
사전 교육의 주요 목표는 특정 응용 프로그램에 얽매이지 않는 방식으로 언어를 이해하고 생성할 수 있는 모델을 개발하는 것입니다.사전 교육된 LLM의 목적은 다음과 같습니다.
- 일반화된 언어 지식: 사전 교육은 다양한 영역에서 일반화된 언어 지식을 습득하는 데 중점을 두어 모델의 다양성을 크게 향상시킵니다.이러한 폭넓은 이해를 통해 언어 모델은 광범위한 작업에 효과적으로 참여할 수 있습니다.
- 미세 조정을 위한 기초: 사전 교육 프로세스는 미세 조정 작업을 지원하는 강력한 기반을 구축합니다.이러한 기본 지식은 모델을 특정 작업에 맞게 조정하여 다양한 애플리케이션 요구 사항에 원활하게 적응할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다.
- 복잡한 관계에 대한 이해: 사전 교육을 통해 LLM은 텍스트의 복잡한 구문 및 의미 관계를 이해할 수 있습니다.이 기능은 다운스트림 애플리케이션에서의 성능을 크게 향상시켜 보다 일관되고 상황에 맞는 출력을 가능하게 합니다.
이러한 광범위한 목표에서 언어 모델 사전 교육을 통해 LLM은 감성 분석, 콘텐츠 생성 또는 도메인별 질문 답변과 같은 작업에 대한 미세 조정을 통해 적응하고 나중에 전문화될 수 있습니다.
사전 교육에 사용되는 기법
사전 교육 LLM은 일반적으로 언어에 대한 포괄적인 이해를 달성하기 위해 비지도 및 자체 지도 기술을 사용합니다.널리 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 마스크 언어 모델링 (MLM): 이 기법에는 시퀀스에서 특정 토큰을 숨기고 마스크된 요소를 예측하도록 모델을 훈련시키는 작업이 포함됩니다.MLM은 BERT와 같은 모델의 핵심 구성 요소입니다. MLM을 사용하면 모델이 단어 수준 및 문장 수준의 의미에 대한 이해를 발전시킬 수 있기 때문입니다.
- 다음 문장 예측 (NSP): NSP에서 모델은 두 문장이 연속적인지 여부를 예측하도록 훈련됩니다.이는 질문에 대한 답변과 같은 응용 분야의 필수 기능인 담화 관계와 문맥적 흐름을 학습하는 데 도움이 됩니다.
- 인과관계 언어 모델링 (CLM): CLM은 GPT와 같은 자기회귀 모델의 기본 요소로서 시퀀스의 다음 토큰을 예측하도록 모델을 훈련시킵니다.이 접근 방식은 언어 생성 작업에 특히 유용하며 텍스트 완성과 같은 응용 분야에서는 유용합니다.
2023년 현재, OpenAI에서 개발한 GPT-3, CLM을 활용하는 최첨단 모델 중 하나로서 다양한 산업에서 핵심 도구로 자리 잡았습니다.1750억 개의 파라미터를 자랑하는 이 모델은 AI가 자연어를 처리하는 방식을 혁신하여 고객 서비스 봇부터 창의적인 글쓰기에 이르는 다양한 애플리케이션을 지원합니다.
이러한 기술을 통해 사전 학습된 LLM은 언어의 기본 구조와 의미를 반영하는 방식으로 텍스트를 이해하고 처리할 수 있습니다.이러한 기법을 사용하면 모델이 작업별 미세 조정이 적용되기 전에도 사전 교육을 통해 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다.
사전 교육의 어려움
사전 교육에는 LLM 개발에 자주 사용되지만 모델 개발자가 탐색해야 하는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.
- 리소스 집약도: LLM 사전 학습은 계산 비용이 많이 들며, 종종 대규모 GPU 클러스터와 몇 주의 학습 시간이 필요합니다.또한 이 단계는 에너지 사용량이 많아 지속 가능성에 대한 우려가 제기될 수 있습니다.
- 데이터 가용성: 사전 교육을 통해 강력한 사전 학습된 LLM을 생성하려면 대량의 다양한 고품질 데이터가 필요합니다.특히 다국어 또는 특수 애플리케이션을 위한 모델을 개발할 때는 이러한 데이터를 얻는 것이 어려울 수 있습니다.Sapien과 같은 데이터 수집 서비스를 사용하면 회사에서 데이터를 더 빠르게 수집하고 모델에 필요한 데이터를 수집할 수 있습니다.
- 일반화 vs. 전문화: 언어 모델 사전 학습의 주요 어려움은 모델이 특정 데이터 세트에 지나치게 집중되지 않고 일반화 가능한 언어 패턴을 학습하도록 하는 것입니다.이 균형을 이루는 것은 다양한 다운스트림 작업을 처리하는 모델의 능력에 매우 중요합니다.
파인 튜닝이란?
모델이 사전 학습되면 미세 조정 프로세스를 거쳐 특정 작업에 맞게 조정할 수 있습니다.미세 조정은 사전 학습된 LLM의 광범위한 기능을 활용하여 도메인별 언어 이해 또는 작업별 성능 향상 등 데이터 레이블링을 통해 정확한 요구 사항을 충족하도록 조정합니다.미세 조정을 통해 언어 모델은 단순한 범용 도구가 아니라 감정 분석, 명명된 개체 인식 또는 고객 지원과 같은 특정 응용 분야에서 탁월한 성능을 발휘하는 도구가 됩니다.
SFT LLM (감독형 미세 조정 LLM) 과 같은 미세 조정 기법은 사전 학습된 모델을 개선하여 특수 작업에서 성능을 개선합니다.레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 조정하면 부드러운 올름 기법을 통해 고객 서비스 또는 법률 분석과 같은 애플리케이션에서 모델이 높은 정확도와 관련성을 달성할 수 있습니다.
미세 조정의 목적
미세 조정의 주요 목적은 사전 교육 단계에서 습득한 일반 지식을 수정하고 조정하여 특정 응용 분야에 맞게 조정된 집중적이고 실행 가능한 모델로 변환하는 것입니다.이 프로세스에는 다음과 같은 몇 가지 주요 목표가 포함됩니다.
- 작업 최적화: 작업별 데이터를 기반으로 가중치를 조정하여 특정 작업 또는 도메인에 맞게 모델을 최적화합니다.
- 정확성 및 관련성: 법률 문서 분석, 고객 서비스 또는 의료 기록과 같은 특수 애플리케이션의 정확성과 관련성을 향상시킵니다.
- 바이어스 감소: 사전 교육 과정에서 의도치 않게 강화되었을 수 있는 편향을 줄여 실제 사용을 위한 보다 정확하고 윤리적인 모델을 만듭니다.
미세 조정 과정에서 초점을 좁히면 LLM 개발자는 사전 교육 과정에서 구축한 일반적인 언어 기반을 활용하면서 틈새 응용 분야에서 탁월한 성능을 제공할 수 있습니다.
미세 조정에 사용되는 기법
자연어 처리 (NLP) 의 미세 조정 방법은 주로 지도 학습에 의존합니다. 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 특정 작업 목표에 맞게 조정합니다.
이 과정을 향상시키는 주요 기법 중 하나는 전이 학습입니다.설문조사에 따르면 에 의해 스탠포드 대학교, 95% 훈련 시간을 평균 단축했기 때문에 전이 학습을 사용한 NLP 모델의 수 40% 를 통해 모델 정확도가 향상되었습니다. 최대 15% 모델을 처음부터 학습하는 것과 비교했을 때
- 전이 학습: 이 접근 방식은 사전 학습된 LLM의 가중치를 출발점으로 사용하므로 기존 언어적 이해를 바탕으로 미세 조정할 수 있습니다.이 방법을 사용하면 학습 속도가 빨라지고 모델의 전반적인 성능이 향상됩니다.
- 감독된 미세 조정: 감독된 미세 조정을 통해 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 특정 작업에 맞게 모델을 정밀하게 조정할 수 있습니다.
- 도메인별 미세 조정: 이 기법에는 도메인별 데이터 세트에 대한 모델 학습이 포함되며, 이를 통해 전문 용어 및 컨텍스트에 대한 이해를 높일 수 있습니다.예를 들어 의료 관련 LLM은 의료 텍스트로 미세 조정되어 임상 응용 분야에 맞게 최적화할 수 있습니다.
이러한 방법을 사용하면 사전 교육을 통해 얻은 언어 이해를 바탕으로 LLM을 다양한 특수 작업에 맞게 사용자 지정하여 우수한 목표 성능을 제공할 수 있습니다.
미세 조정의 어려움
미세 조정은 특정 작업을 수행하도록 모델을 최적화하는 데 중요한 단계이지만 성공적인 결과를 보장하기 위해 개발자가 해결해야 하는 일련의 과제가 있습니다.미세 조정 프로세스와 관련된 몇 가지 주요 과제는 다음과 같습니다.
- 오버핏: 제한적이거나 매우 구체적인 데이터 세트를 사용하면 모델이 과적합될 수 있습니다. 즉, 모델이 미세 조정 데이터 세트에 너무 맞게 조정되어 새 데이터로 잘 일반화되지 않을 수 있습니다.
- 리소스 할당: 사전 학습보다 리소스 사용량이 적지만 미세 조정에는 특히 대규모 데이터 세트나 복잡한 작업의 경우 상당한 계산 리소스가 필요할 수 있습니다.
- 데이터 품질: 효과적인 미세 조정은 레이블이 지정된 고품질 데이터에 의존합니다.부정확하거나 편향된 데이터는 모델 성능을 저하시키고 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.
사전 학습과 미세 조정: 주요 차이점 설명
언어 모델 개발의 여정을 시작할 때 최적의 성능과 기능을 달성하기 위해서는 가장 적합한 접근 방식을 선택하는 것이 필수적입니다.사전 교육과 미세 조정의 차이점을 이해하는 것은 특정 프로젝트 목표 및 요구 사항에 부합하는 정보에 입각한 결정을 내리는 데 매우 중요합니다.
각 단계는 모델의 기능을 형성하는 데 고유한 역할을 하며, 각 단계의 차이점을 철저히 이해하면 개발자가 자신의 강점을 효과적으로 활용할 수 있도록 안내할 수 있습니다.예를 들어, 다음과 같은 방법이 많이 있습니다. 자율주행차의 LiDAR 차량 환경에 대한 기본적인 이해를 제공하고, 사전 교육을 통해 모델이 일반적인 언어 패턴을 학습할 수 있도록 하여 토대를 마련합니다.반면 미세 조정은 특정 작업이나 영역을 다루도록 모델을 조정하므로 LiDAR를 특정 주행 조건에 맞게 미세 조정하는 방식과 비교할 수 있습니다.다음은 이러한 주요 차이점을 요약한 자세한 비교입니다.
사전 교육
- 목표: 일반 언어 지식 습득
- 데이터: 크고 다양하며 레이블이 지정되지 않는 경우가 많은 데이터 세트
- 테크닉: 비지도/자기지도학습, MLM (마스크 언어 모델링), NSP (다음 문장 예측)
- 리소스 요구 사항: 시간과 하드웨어 측면에서 모두 리소스 집약적
- 당면 과제: 자원 수요, 데이터 가용성, 일반화
미세 조정
- 목표: 작업별 최적화
- 데이터: 작고 레이블이 지정된 도메인별 데이터세트
- 테크닉: 지도 학습, 전이 학습, 영역별 집중
- 리소스 요구 사항: 리소스를 다소 많이 사용하며 레이블이 지정된 데이터 필요
- 당면 과제: 과적합, 데이터 품질, 작업별 조정
사전 학습과 미세 조정이 함께 작동하는 방식
사전 교육 및 미세 조정은 LLM 개발의 상호 의존적 단계입니다.사전 교육을 통해 일반화된 모델을 설정하고 미세 조정을 통해 모델을 특정 요구 사항에 맞는 특수 도구로 변환합니다.예를 들어 LLM은 Wikipedia와 같은 대규모 데이터 세트를 기반으로 사전 학습하여 일반적인 언어 패턴을 파악한 다음 고객 서비스 스크립트로 미세 조정하여 미묘한 이해를 바탕으로 고객 문의를 처리할 수 있는 챗봇을 만들 수 있습니다.
필요한 애플리케이션에서 도메인별 LLM, LLM 사전 학습과 미세 조정 간의 시너지 효과는 더욱 분명해집니다.예를 들어, ChatGPT 및 GPT-4 같은 모델은 방대하고 다양한 데이터 세트에 대해 사전 학습된 후 대상 시나리오에서 잘 작동하도록 특수 데이터 세트를 기반으로 미세 조정됩니다.
각 접근 방식의 이점
사전 학습과 미세 조정 모두 고유한 이점을 제공하며, 이러한 이점을 결합하면 언어 모델의 기능이 크게 향상됩니다.이러한 이점을 이해하는 것은 광범위한 애플리케이션을 효과적으로 처리할 수 있는 강력하고 다재다능한 LLM을 만들고자 하는 개발자에게 매우 중요합니다.
Sapien과 함께 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식 선택
LLM에 대한 사전 학습과 미세 조정 간의 결정은 작업의 특성, 데이터 가용성 및 계산 리소스와 같은 다양한 요소에 따라 달라집니다.광범위하고 구체적이지 않은 애플리케이션을 위한 모델을 만들 때는 사전 교육만으로도 충분할 수 있습니다.그러나 특수 영역을 대상으로 하는 경우 최상의 결과를 얻으려면 사전 학습된 모델을 미세 조정해야 할 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 구현하려는 조직을 위해 Sapien은 사전 교육과 미세 조정을 모두 지원하는 미세 조정 및 데이터 레이블링 서비스를 제공합니다.범용 LLM이 필요하든 특정 산업에 맞게 맞춤화된 모델이 필요하든 Sapien은 효과적인 언어 모델 개발에 필요한 도구와 전문 지식을 제공할 수 있습니다.AI 모델을 위한 맞춤형 데이터 파이프라인을 구축하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 당사 팀과 상담을 예약하세요.
자주 묻는 질문
Sapien은 어떤 유형의 모델을 사용할 수 있나요?
Sapien은 범용 및 도메인별 LLM 및 모델을 비롯한 여러 LLM 아키텍처를 사용하여 다양한 클라이언트 요구를 충족할 수 있습니다.
Sapien을 모델 사전 학습과 미세 조정 모두에 사용할 수 있나요?
예, Sapien은 사전 학습과 미세 조정 서비스를 모두 제공하므로 모델을 사용자 지정할 수 있습니다.
사전 교육 과정은 일반적으로 얼마나 걸리나요?
사전 학습 기간은 데이터세트 크기 및 모델 복잡성과 같은 요인에 따라 달라집니다.고성능 하드웨어의 경우 며칠에서 몇 주까지 걸릴 수 있습니다.
레이블이 지정된 제한된 데이터로 미세 조정을 수행할 수 있습니까?
예. 소규모 데이터 집합에서도 미세 조정이 가능하지만 레이블이 지정된 데이터의 품질이 높을수록 일반적으로 데이터 집합에서 더 정확하고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
