작지만 강력한: 인공 지능 AI 발전에서 소규모 언어 모델의 역할
최근에는 텍스트 생성, 분석, 분류에 뛰어난 능력을 갖춘 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 경향이 증가하고 있습니다. 이러한 모델은 수십억 개의 매개변수를 활용하여 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 능숙하게 수행합니다. 거의 모든 산업과 기술 회사에서 잠재적인 이점을 활용하기 위해 더 크고 고급 버전의 LLM 개발에 상당한 투자를 하고 있는 것으로 보입니다.
소형 모델이 기존의 대형 모델에 대한 실행 가능한 대안으로 각광받고 있습니다.
소규모 언어 모델(SLM)의 부상
최근 인공지능 연구의 발전으로 전문가들은 대규모 언어 모델(LLM)의 대안으로 소규모 학습 모델(SLM)의 잠재력을 탐구하고 있습니다. SLM은 작다고 해서 반드시 열등하지 않다는 것을 증명하는 AI 개발의 패러다임 전환을 제시합니다. SLM은 대규모 모델에 비해 간소화된 아키텍처, 감소된 매개변수 수, 광범위한 학습 데이터 세트에 대한 의존도 감소를 특징으로 합니다. 결과적으로 이러한 특성은 다양한 애플리케이션 영역에서 접근성과 범용성을 높이는 데 기여합니다.
추론, 수학적 문제 해결, 객관식 질문에 대한 답변과 같은 작업에서 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 소규모 언어 모델(SLM) 간의 성능 격차가 꾸준히 줄어들고 있습니다. 특히, 특정 지역에서는 소형 SLM조차도 일부 대형 모델을 능가하는 등 유망한 결과를 보여주고 있습니다. 이러한 결과는 설계, 훈련 데이터, 사용자 지정 기술의 중요성을 강조하며 모델 크기만으로 성능이 결정되지 않는다는 것을 보여줍니다.
소규모 언어 모델의 장점
인공 지능에서 통계적 학습 모델(SLM)을 사용할 때의 주요 이점 중 하나는 대규모 언어 모델(LLM)에 비해 몇 가지 이점을 제공한다는 것입니다. 예를 들어, 재정적 자원이 부족한 소규모 기업과 개인은 SLM의 간소화된 설계와 줄어든 계산 요구 사항의 이점을 활용할 수 있습니다. 또한 SLM은 교육, 최적화 및 구현 프로세스가 간단하기 때문에 개발 주기를 단축하고 실험적 유연성을 높일 수 있습니다. 또한 SLM의 집중적인 특성 덕분에 특정 작업이나 산업에 맞는 정밀한 커스터마이징이 가능하므로 타깃 애플리케이션에 매우 유용합니다.
SLM은 소스 코드가 더 간결하고 설계가 간소화되어 LLM에 비해 기밀성과 안전성이 향상되었습니다.따라서 유출 시 심각한 결과를 초래할 수 있는 민감한 정보가 포함된 애플리케이션에 적합합니다. 또한 SLM의 간단한 구조와 특정 상황에서 잘못된 출력이 발생할 가능성이 낮기 때문에 신뢰성과 안정성에 기여합니다.
SLM의 인기 있는 예
Meta AI에서 만든 Llama 2는 오픈 소스 커뮤니티에서 70억에서 700억 개의 매개변수 규모로 놀라운 성능을 보여줬습니다. 알파카 7B : 스탠포드 연구진은 LLaMA 7B 모델에서 개선된 알파카 7B 모델을 만들었습니다. 52,000개의 명령어를 따르는 데모로 훈련된 알파카 7B는 OpenAI의 GPT-3 기반 텍스트 다빈치-003과 질적으로 유사한 동작을 보여줍니다. 이 모델은 SLM이 다양하고 복잡한 언어 패턴과 동작을 캡처하는 데 있어 얼마나 유연하고 다재다능한지를 보여줍니다. 미스트랄과 믹스트랄: 미스트랄 AI는 전문가 혼합 모델인 믹스트랄 8x7B와 믹스트랄-7B와 같은 여러 SLM을 제공합니다. 성능 측면에서 이러한 모델은 GPT-3.5와 같은 더 큰 모델과 경쟁력이 있는 것으로 입증되었습니다. Microsoft의 Phi: Microsoft의 Phi-2는 강력한 추론 능력과 특정 도메인에 고유한 작업을 처리하는 유연성으로 잘 알려져 있습니다. 특정 애플리케이션의 요구 사항을 충족하도록 미세 조정할 수 있어 높은 성능과 정확도 수준을 제공합니다. DistilBERT: 이 모델은 Google의 2018년 딥러닝 NLP AI 모델인 BERT(양방향 인코더 표현 트랜스포머)의 간소화되고 신속한 버전입니다. DistilBERT는 BERT의 필수 아키텍처를 유지하면서 크기와 처리 요구 사항을 줄였습니다. 수억 개의 매개 변수를 포함할 수 있는 대규모 BERT 구현과 달리, 고유한 한계에 맞게 축소되고 맞춤화된 변형을 제공합니다. Orca 2 - Microsoft의 Orca 2는 실제 데이터 집합을 활용하는 대신 통계 모델에서 생성된 인공 데이터로 Meta의 LLaMA 2를 최적화하여 만들어졌습니다. Orca 2는 다른 모델보다 작지만, 그 10배에 달하는 모델과 동등하거나 그 이상의 성능을 발휘할 수 있습니다.
결론
요약하면, SLM은 해당 분야의 언어적 문제를 해결하는 향상된 수단을 제공함으로써 인공 지능 연구 및 개발의 중요한 도약을 의미합니다. SLM의 출현은 창의성을 자극하고, AI 기술에 대한 접근성을 넓히며, AI 환경이 계속 진화함에 따라 다양한 산업 전반에 걸쳐 광범위한 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.
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