대규모 언어 모델의 작동 원리: 주의 메커니즘에서 인간 피드백까지
카테고리
인공지능
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인공지능
대상자
- 인공지능/자연어 처리(NLP) 개발자, 데이터 과학자, AI 연구자에게 유용
- 중간~고급 수준의 학습자에게 적합 (기초 수학/머신러닝 지식 필요)
핵심 요약
- 주의 메커니즘은 문맥에 따라 중요 토큰을 가중치 부여하여 예측 정확도를 높이는 핵심 알고리즘
- 토큰화(Tokenizer)와 임베딩(Embedding)을 통해 텍스트를 고차원 벡터 공간으로 변환하여 의미 유사도 분석 가능
- RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)를 통해 모델이 인간의 가치 기준과 일치하도록 파인튜닝 가능
섹션별 세부 요약
1. 주의 메커니즘(Attention Mechanism)
- "dog"와 "barks" 같은 토큰 간 의미 관계를 벡터와 확률 행렬로 연결하여 문맥 이해 촉진
- 각 토큰의 중요도를 가중치로 계산하여 예측 정확도 향상
- 주의 메커니즘은 "cat", "dog", "wolf" 같은 의미 유사도가 높은 토큰을 클러스터링
2. 토큰화(Tokenization)와 임베딩(Embedding)
- 텍스트를 형소(예: "walk", "ran") 또는 문자 단위로 분할하여 고차원 벡터 공간에 매핑
- 임베딩 벡터는 언어의 수학적 구조를 반영하며, "walk"와 "ran" 같은 문법 역할에 따라 클러스터링
3. 모델 학습 과정
- 70%의 데이터를 학습, 30%를 검증/테스트에 사용
- 백프로파게이션을 통해 신경망 가중치 조정
- 손실 함수(Loss Function)가 모델 학습 효과를 평가
4. 온도(Temperature)의 역할
- 낮은 온도: 결정적, 정확한 예측 (예: "barks")
- 높은 온도: 창의적, 탐색적 출력 (예: 시적 표현)
- 확률적 변동성을 통해 단조로운 출력 방지
5. RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)
- 인간이 질, 안전성, 유용성 기준으로 응답 평가
- 모델이 인간의 가치 기준과 일치하도록 파인튜닝
- OpenAI가 ChatGPT 등 대화형 모델 개선에 활용
결론
- 주의 메커니즘과 RLHF를 통해 모델이 인간의 언어 이해와 유사하게 작동하도록 설계
- 온도 조절은 창의성과 정확성의 균형 유지, 임베딩은 의미 유사도 분석 기반으로 활용
- 실무에서는 RLHF를 통해 모델의 윤리적 기준을 강화하고, 온도를 통해 사용자 맞춤형 응답 생성 가능