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비용 절감, 훈련시간 단축 등 가성비 앞세운 소형 언어모델 ‘sLLM’ 부상 소형 언어모델 'sLLM'의 부상은 대규모 언어모델의 한계와 AI 개발 방향에 대한 새로운 고찰을 가져온 중요한 발전입니다. 대규모 언어모델이 점차 거대해지면서 발생하는 문제점과 한계를 극복하고자 하는 시도로서, sLLM은 다양한 장점을 가지고 있습니다. 첫째로, sLLM은 대규모 모델과 비교해 훈련 시간과 비용이 훨씬 적게 듭니다. 대형 언어모델은 훈련에 상당한 컴퓨팅 자원과 시간이 소요되며, 이로 인해 비용도 증가합니다. 하지만 sLLM은 상대적으로 적은 컴퓨팅 리소스로도 효율적인 훈련을 수행할 수 있어 개발 및 실험에 더 접근성이 높습니다. 둘째로, sLLM은 미세조정을 통해 정확도를 향상시킬 수 있는 유연성을 가지고 있습니다. 대형 모델과 마찬가지로, sLLM은 문맥을 이해하고 특정 작업에 적합한 답변을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 개발자들은 적은 노력으로 원하는 작업에 맞는 모델을 만들고 정확도를 높일 수 있습니다. 세 번째로, sLLM은 데이터의 깊이 있는 학습을 통해 특정 분야에 더 적합한 모델을 구축하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 모델은 특정 도메인 또는 업무에 최적화된 지식을 갖추고 있으며 해당 분야의 전문성을 발휘할 수 있습니다. 예를 들어 의료 분야에서 의학 용어와 개념에 대한 이해력이 있는 sLLM 모델은 의료 정보 검색 및 의사 결정 지원에 효과적으로 활용될 수 있습니다. 마지막으로, sLLM은 특정 목적에 맞춘 맞춤형 AI 모델을 구축하는 데 효과적입니다. 모든 기업과 플랫폼이 대규모 언어모델의 크기와 능력을 필요로 하는 것은 아니기 때문에, sLLM과 같이 작고 유연한 모델은 자신의 목적과 필요에 맞게 AI 모델을 조정하고 구축하는 데 유용합니다. sLLM은 대규모 언어모델의 한계를 극복하고 비용 효율적인 AI 개발을 실현하기 위한 중요한 도구로 부상하고 있습니다. 이러한 모델은 다양한 분야와 응용에 적용되어 향후 AI 개발과 연구에...

대규모 언어 모델에 대한 조사 A Survey of Large Language Models https://arxiv.org/abs/2303.18223 요약 1950년대에 튜링 테스트(Turing Test)가 제안된 이래로 인간은 기계가 언어 지능을 마스터하는 방법을 탐구해 왔습니다. 언어는 본질적으로 문법 규칙에 의해 지배되는 복잡하고 정교한 인간 표현 체계입니다. 이는 유능한 인공지능을 개발하는 데 언어를 이해하고 파악할 수 있는 유능한 인공 지능(AI) 알고리즘을 개발하는 것은 중요한 과제입니다. 언어 모델링은 지난 20년 동안 언어 이해와 생성을 위해 널리 연구되어 왔으며, 통계적 언어 모델(statistical language models)에서 신경망 언어 모델(neural language models)로 발전해 왔습니다. 최근에는 대규모 말뭉치(large-scale corpora)를 대상으로 Transformer 모델을 사전 학습시켜 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 해결하는 데 강력한 성능을 보이는 사전 학습 언어 모델(PLM: pre-trained language models)이 제안되고 있습니다. 연구진은 모델 스케일링이 모델 용량 향상으로 이어질 수 있다는 사실을 발견한 후, 파라미터 스케일을 더 큰 크기로 늘려 스케일링 효과를 추가로 조사했습니다. 흥미롭게도 매개변수 규모가 일정 수준을 초과하면 이렇게 확대된 언어 모델은 성능이 크게 향상될 뿐만 아니라 소규모 언어 모델(예: BERT)에는 없는 몇 가지 특별한 능력(예: 비문맥 학습 incontext learning)도 발휘합니다. 다양한 매개변수 규모에서 언어 모델을 구별하기 위해 연구 커뮤니티에서는 상당한 규모(예: 수백억 또는 수천억 개의 매개변수를 포함하는)의 PLM에 대해 대규모 언어 모델(LLM)이라는 용어를 만들어냈습니다. 최근 학계와 산업계에서 LLM에 대한 연구가 크게 진전되고 있으며, 괄목할 만한 진전으로 LLM을 기반으로 개발된 강력한 AI 챗봇인 ChatGPT가 ...