대규모 또는 소규모 언어 모델? 이상적인 선택은 무엇인가요

자연어 처리 분야의 빠른 진화는 언어 모델의 유형, 즉 대규모 언어 모델(LLM)과 소규모 언어 모델(SLM)을 둘러싼 논의에서 확인할 수 있습니다. 조직과 연구자들이 자연어 처리의 힘을 다양한 활용에 활용하기 위해 더 깊이 파고들면서 다음과 같은 질문에 직면하게 됩니다: 어떤 것을 고려해야 할까요? 대규모 언어 모델과 소규모 언어 모델 중 어느 것을 고려해야 할까요? 이 질문은 모델의 크기나 성능뿐만 아니라 견고성까지 확장되어 윤리적 문제와도 관련이 있습니다. 따라서 이 문서에서는 대규모 언어 모델과 소규모 언어 모델에 이르는 인공 지능의 언어 모델과 그 성능에 따라 목적에 맞는 언어 모델에 대해 설명합니다.

대규모 언어 모델이란 무엇인가요?

대규모 언어 모델은 잠정적으로 수십억 또는 수조 개에 달하는 광범위한 매개 변수를 자랑하는 인공 지능의 언어 모델입니다. 이러한 값은 노드가 입력을 구현하고 출력을 생성하는 알고리즘을 수치로 표현합니다. 매개변수 수가 확장되면 모델의 복잡성과 정확도가 높아집니다. 대부분의 경우 대규모 언어 모델은 웹에서 제공되는 방대한 텍스트 정보 데이터베이스를 학습하여 자연어의 복잡한 문법 및 어휘 구조에 동화될 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 이러한 언어 모델의 혁신적인 특징 중 하나는 바로 크기입니다. GPT-3, BERT, T5와 같은 모델이 몰입형 모델로 가장 잘 알려져 있습니다.

작은 언어 모델이란 무엇인가요?

소규모 언어 모델 하이라이트는 일반적으로 매개변수 수가 수백만 개에서 수천만 개 사이로 적은 것이 특징입니다. 이러한 매개변수는 모델의 내부 언어의 기초가 되는 숫자로, 입력 처리 및 출력 생성 과정에서 모델을 하나로 묶어줍니다. 낮은 매개변수에서 모델의 표현력과 복잡성을 줄이는 것이 소규모 언어 모델의 주요 기능입니다. 일반적으로 소규모 언어 모델은 특정 영역이나 작업과 관련된 보다 집중된 내용의 제한된 텍스트 데이터 세트로 학습되어 문맥적 연관성과 언어 패턴을 빠르게 학습하는 데 도움이 됩니다. 이러한 공간 소형 모델을 사용한 언어 사례 연구로는 ALBERT, DistilBERT, TinyBERT가 있습니다.

이제 큰 언어 모델과 작은 언어 모델에 대해 알아봤으니 이제 큰 언어 모델과 작은 언어 모델의 장단점을 자세히 살펴보고 어떤 것이 가장 적합한지 알아봅시다.

대규모 언어 모델의 장점

대규모 언어 모델은 대량의 데이터를 사용하여 더 철저하게 학습하며 유창하고 일관성 있으면서도 다양한 텍스트를 생성하는 데 훨씬 더 능숙합니다. 이는 방대한 양의 데이터에서 파생된 언어 패턴과 구조를 타의 추종을 불허하는 수준으로 파악하기 때문입니다.

이 신경망은 작은 신경망으로는 불가능한 정교한 문장과 정확한 분류 등 까다롭고 새로운 작업을 수행하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다.

대규모 언어 모델은 전이 학습과 소수 학습 메커니즘을 훌륭하게 활용하며, 기존의 지식을 바탕으로 추가 코칭이 거의 또는 전혀 없이도 완전히 새로운 작업과 영역에 적절하게 자동 적응할 수 있습니다.

대규모 언어 모델의 단점

대규모 언어 모델은 소규모 언어 모델과 달리 더 많은 비용이 요구되며, 교육과 배포가 복잡해져 하드웨어, 소프트웨어 및 인적 자원에 대한 비용이 증가할 수 있습니다.

이 외에도 대규모 언어 모델은 오류가 더 많이 발생하고 편향된 규칙을 사용할 가능성이 높기 때문에 텍스트가 불완전하거나 표시가 누락되거나 특히 데이터가 부족하거나 감독이 소홀한 경우 위험할 수 있는 위치에 놓일 수 있습니다. 반면에 대규모 언어 모델은 훨씬 더 안정적입니다.

소규모 언어 모델과 달리 대규모 언어 모델은 수많은 숨겨진 계층과 매개변수로 인해 투명하지 않고 전문가나 사용자도 이해하기 어렵기 때문에 그 기능을 이해하고 출력에 관한 결정을 내리는 데 실질적인 어려움이 있습니다.

소규모 언어 모델의 장점

소규모 언어 모델은 대규모 모델의 비싸고 복잡한 프로세스에 비해 상대적으로 저렴하고 간단한 솔루션으로 개발되어 하드웨어, 소프트웨어 및 인적 요구 사항이 매우 낮습니다.

또한 소형 언어 모델은 대형 언어 모델에서는 불가능한 많은 양의 데이터와 감독을 통해 보다 명확하고 정확하며 안전한 텍스트를 생성함으로써 신뢰성과 복원력이 더욱 강화된 독자적인 솔루션으로 자리매김하고 있습니다.

다양한 문제에 대해 많은 숨겨진 레이어와 매개변수를 사용하는 대규모 모델과 달리, 소규모 모델은 기본으로 압축하여 단순성을 유지하므로 더 쉽게 이해할 수 있도록 더 투명해집니다. 궁극적으로 이는 더 복잡한 대형 모델과 달리 이해도를 높이는 데 도움이 됩니다.

소규모 언어 모델의 단점

소규모 언어 모델은 데이터 청크에서 언어 패턴과 구조를 거의 활용하지 않기 때문에 대규모 언어 모델에 비해 유창성, 일관성, 다양성이 부족한 텍스트를 생성한다는 단점이 있습니다.

또한 표현 능력이 작기 때문에 사용의 다양성, 다양하지 않은 시퀀스에 대한 대처 능력, 일반화 전문성 측면에서 대규모 언어 모델에 비해 열세를 보입니다.

전이 학습과 소수 학습을 활용할 수 있는 잠재력이 상대적으로 제한되어 있어 새로운 작업과 영역에 쉽게 적응하기 위해 추가 데이터와 미세 조정에 더 많이 의존해야 합니다.

인공지능의 대표적인 언어 모델 중 이상적인 선택하기

활용 목적에 가장 적합한 운영 언어 모델을 선택하려면 고려해야 할 몇 가지 변수가 있습니다. 모델을 만드는 것이 초기 단계이므로 모델이 수행하기를 원하는 작업을 구체적으로 명시해야 합니다. 자연어에 대한 깊은 이해가 필요한 정서 분석이나 질문에 대한 답변 제공, 텍스트 요약 수행이 주된 관심사라면 대규모 언어 모델이 적합한 플랫폼이 될 것입니다. 반대로 텍스트 분류나 언어 생성과 같이 목적이 분명한 경우에는 작은 언어 모델을 구현하는 것이 좋습니다.

데이터는 언어 모델의 접근성을 결정하는 데 가장 큰 영향을 미칩니다. 대규모 언어 설계는 최고 수준의 품질을 달성하기 위해 학습 단계에서 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 데이터가 제한적인 경우에는 오히려 적은 데이터로 학습된 작은 언어 모델이 작업에 최적으로 적합할 수 있습니다.

인프라스트럭처와 함께 컴퓨팅 리소스도 해결해야 할 주요 관심사 중 하나입니다. 대규모 언어 모델은 가장 정교하고 많은 양의 컴퓨팅 파워와 프로세스를 소비합니다. 컴퓨팅 리소스 부족이 다소 문제가 된다면 작은 언어 모델도 좋은 대안이 될 수 있습니다.

이 주제를 고려할 때는 정밀도와 효율성의 균형을 고려해야 합니다. 작은 언어 모델은 일반적으로 기술 오버헤드가 적기 때문에 신속하고 비용이 적게 드는 작업을 수행할 수 있습니다. 반대로 대규모 언어 모델에 비해 동일한 수준의 정확도를 얻지 못할 수도 있습니다. 정확도가 가장 중요하다면 대규모 언어 모델을 선택하는 것이 당연한 선택일 것입니다.

인공지능이 나날이 발전하면서 전 세계에 혁명을 일으키고 있는 상황에서 특정 언어 모델을 선택하는 것은 어려운 일이 될 수 있습니다. 그러나 앞서 언급한 요소를 고려하면 인공지능의 모든 언어 모델에는 사용자의 요구 사항에 따라 활용에 적합한 고유한 장단점이 있기 때문에 쉽게 선택할 수 있습니다.