대규모 언어 모델 이해 및 분산형 AI 접근법의 아이디어

프로그래밍/소프트웨어 개발

인공지능

대상자

- 대상자: AI 개발자, 머신러닝 엔지니어, 블록체인 개발자, 데이터 과학자

- 난이도: 중간 (기본적인 NLP 및 AI 개념에 대한 이해 필요)

핵심 요약

• 대규모 언어 모델(LLMs)은 GPT4, BERT, T5와 같은 트랜스포머(Transformer) 기반 아키텍처를 사용하여 자연어 처리(NLP)를 수행합니다.
• 분산형 AI(DeAI)는 Oasis의 DeCC(분산형 기밀 계산) 기술을 활용하여 프라이버시 보호 및 신뢰성 있는 AI를 구현합니다.
• ROFL(Runtime Off-chain Logic) 프레임워크는 NVIDIA TEE(Trusted Execution Environment)를 사용하여 모델의 공정성 평가 및 비공개 유지가 가능합니다.

섹션별 세부 요약

1. 인공지능의 발전과 대규모 언어 모델(LLMs)의 역할

• AI는 GPT4, BERT, T5와 같은 LLMs에 의해 구동되며, NLP 및 머신러닝(ML) 분야의 발전을 이끌고 있다.
• 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 인코더-디코더, 셀프 어텐션(Self-attention), 레이어 정규화(Layer normalization) 등의 구성 요소로 구성된다.
• 자연어 처리(NLP)는 대규모 데이터셋을 기반으로 딥러닝(Deep Learning) 기술을 사용하여 언어 이해와 생성을 수행한다.

2. LLMs의 학습 과정

• 데이터 수집은 책, 기사, 웹사이트 등 다양한 출처에서 이루어지며, 텍스트 데이터는 정제 및 토큰화(Tokenization) 과정을 거친다.
• 학습 목적 함수(Objective Function)는 Causal Language Modeling(CLM) 또는 Masked Language Modeling(MLM) 중 하나로 사용된다.
• 사전 학습(Pre-training) 단계에서는 비지도 학습(Unsupervised Learning)이 수행되고, 후속 학습(Fine-tuning) 단계에서는 지도 학습(Supervised Learning)이 적용된다.

3. LLMs의 주요 도전 과제

• 컴퓨터 자원(Computational Resources): 대규모 모델 학습 및 추론에 고비용의 컴퓨팅 자원이 필요하다.
• 편향(Bias) 및 윤리(Ethics): 모델이 데이터 편향을 반영할 수 있어, 공정성(Fairness) 및 윤리적 고려가 필요하다.
• 해석 가능성(Interpretability): 모델의 결정 과정이 불투명하여, 신뢰성 및 투명성을 확보하기 어렵다.

4. 분산형 AI(DeAI)와 Oasis의 기여

• Oasis는 DeCC(분산형 기밀 계산) 기술을 통해 프라이버시 보호 및 신뢰성 있는 AI를 구현한다.
• ROFL(Runtime Off-chain Logic) 프레임워크는 NVIDIA TEE(Trusted Execution Environment)를 활용하여 모델의 비공개 유지와 공정성 평가가 가능하다.
• DeAI는 중앙 집중형(Centralized) 모델과 달리 신뢰가 검증된 후에만 실행되며, 블록체인 기술과의 협업을 통해 혁신적 해결책을 제시한다.

결론

• LLMs의 학습 및 추론 과정을 이해하고, DeAI와 같은 분산형 접근법을 통해 프라이버시 및 공정성을 확보하는 것이 중요하다. Oasis의 ROFL 프레임워크와 DeCC 기술은 AI 모델의 신뢰성과 보안을 높이는 데 핵심적인 역할을 한다.