LLM 샘플링의 모든 것: 더미를 위한 현대적 가이드

분야

데이터 과학/AI

대상자

LLM을 활용하는 개발자, 데이터 과학자, AI 연구자에게 도움. 초보자도 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 구성. 난이도: 중급~고급.

핵심 요약

• *LLM 샘플링은 출력의 다양성과 자연스러움을 조절하는 핵심 기술**
• 토큰은 단위 문장 단위로 분할된 입력/출력 단위로, 단어 대신 사용하여 문맥을 효율적으로 처리함.
• Temperature, Top-K, Top-P, DRY는 샘플링 알고리즘의 핵심 파라미터로, 출력의 창의성/일관성을 조절함.
• 샘플링은 확률 분포에서 단어 선택 과정으로, 모델의 생성 텍스트 품질에 직접적인 영향을 미침.

섹션별 세부 요약

1. 토큰과 샘플링의 기초

• 토큰은 문장이 아닌 단위 문장 단위로 분할된 입력/출력 단위로, 모델이 문맥을 이해하는 기본 단위.
• 샘플링은 모델이 생성할 문장을 선택하는 과정으로, 확률 분포에서 단어를 선택함.
• Temperature는 확률 분포의 분산을 조절하며, 값이 낮을수록 일관성 높은 출력, 높을수록 창의성 증가.

1. 샘플링 알고리즘과 파라미터

• Top-K는 확률 상위 K개 단어만 선택하여 출력 다양성을 제어함.
• Top-P는 누적 확률이 P에 도달할 때까지 단어를 선택하여, 더 유연한 다양성 조절 가능.
• DRY는 중복 단어를 제거하여 출력의 자연스러움을 향상시킴.
• Temperature와 Top-P는 상호 보완적으로 사용되며, 조합하여 출력 품질 최적화 가능.

1. 샘플링의 실무 적용

• Temperature=0.7은 일관성과 창의성 사이 균형을 유지하는 일반적 설정.
• Top-K=50은 출력의 다양성을 유지하면서도 불필요한 혼란 방지.
• DRY 활성화는 중복 단어로 인한 문장 부자연함을 줄임.
• 파라미터 조합 실험을 통해 최적화된 출력을 도출해야 함.

결론

LLM 샘플링은 모델의 출력 품질을 결정하는 핵심 요소로, Temperature, Top-K, Top-P, DRY 파라미터를 조합해 사용해야 함. 낮은 Temperature는 일관성 높은 결과, 높은 Temperature는 창의성 강조, Top-K/Top-P는 다양성 제어, DRY는 자연스러움 보장. 파라미터 조합을 통해 최적의 출력을 도출해야 함.