AI가 바꿔줄 미래에 대한 준비 [2탄]

출처 : https://news.microsoft.com/ko-kr/2023/01/18/azure-openai-service-ga/

오늘부터는 AI가 어떻게 사람의 말과 생각을 이해할 수 있을지에 대해서 작성해 보도록 하겠습니다.

 

진행할 목차는 아래와 같습니다.

 

1. AI 언어 모델이란?

2. AI 언어 모델의 역사.

3. AI 언어 모델 중 Best Language Model

 

1. AI 언어 모델이란?

AI 언어 모델은 인공지능 기술을 사용하여 자연어 처리를 수행하는 모델입니다. 이 모델은 기계 학습을 기반으로 하며, 입력된 단어나 문장을 이해하고 처리하여 적절한 출력을 생성합니다.

 

AI 언어 모델은 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 챗봇, 기계 번역, 자동 요약, 텍스트 생성, 검색 엔진, 음성 인식, 감성 분석 등이 있습니다. 이러한 분야에서 AI 언어 모델은 사람이 수행하는 자연어 처리와 유사한 작업을 수행할 수 있습니다.

 

대표적인 AI 언어 모델로는 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델 시리즈가 있습니다. 이 모델은 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델로, 입력된 텍스트를 이해하고 적절한 문맥과 관련성을 고려하여 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다.

 

AI 언어 모델은 딥러닝 기술의 발전과 함께 지속적으로 발전하고 있으며, 다양한 분야에서 유용하게 활용될 것으로 예상됩니다.

 

2. AI 언어 모델의 역사

AI 언어 모델의 역사는 자연어 처리 분야의 발전과 함께 시작되었습니다. 1950년대부터 1960년대까지 컴퓨터 과학자들은 자연어 처리 기술을 개발하기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 하지만 초기에 개발된 자연어 처리 기술들은 효과적이지 못했으며, 대부분의 자연어 처리 작업은 사람이 수작업으로 수행되었습니다.

 

2000년대 이후 딥러닝 기술이 발전하면서 AI 언어 모델의 역사가 새로운 전기를 띄게 되었습니다. 2010년대 초반부터 대규모의 데이터셋을 활용하여 학습하는 대규모 언어 모델이 개발되기 시작했으며, 이러한 모델들은 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 이뤄냈습니다.

 

2013년에는 Bengio 등이 제안한 Word2Vec 모델이 등장하여, 단어를 밀집 벡터로 표현하는 기법을 개발하였습니다. 이어서 2014년에는 Sutskever 등이 제안한 Sequence to Sequence 모델이 등장하여, 기계 번역과 같은 자연어 처리 작업에서 큰 성과를 이뤄냈습니다.

 

2017년에는 Google에서 개발한 Transformer 모델이 등장하면서, 이전까지 사용되었던 RNN(Recurrent Neural Network) 모델 대비 훨씬 높은 성능을 보여주었습니다. Transformer 모델은 현재까지도 대규모 언어 모델의 기초 기술로 활용되고 있습니다.

 

2018년에는 OpenAI에서 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델을 발표하여 대규모 언어 모델 분야에 큰 파장을 일으켰습니다. GPT 모델은 2019년에는 GPT-2, 2020년에는 GPT-3 모델이 개발되어 현재까지 가장 성능이 우수한 언어 모델 중 하나로 평가받고 있습니다.

 

3. AI 언어 모델 중 Best Language Model

AI 모델중 인기있는 4가지 종류를 꼽자면 아래의 것들을 뽑을 수 있을 것이다.

1. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) 모델: OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델로, 2020년 발표된 이후 많은 주목을 받고 있습니다. GPT-3 모델은 기존의 대규모 언어 모델들 대비 큰 성능 향상을 보이며, 다양한 자연어 처리 작업에서 우수한 성능을 발휘하고 있습니다.
2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델: 구글에서 개발한 언어 모델로, 2018년에 발표되어 많은 인기를 끌었습니다. BERT 모델은 양방향으로 입력 시퀀스를 처리하는 Transformer 기반 모델로, 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다.
3. Transformer-XL 모델: 구글에서 개발한 언어 모델로, 2019년에 발표되었습니다. Transformer 모델의 단점 중 하나인 입력 시퀀스의 길이에 대한 한계를 극복하기 위한 기술이 도입되어 있어, 매우 긴 시퀀스를 처리할 수 있는 높은 성능을 보이고 있습니다. Transformer-XL 모델은 언어 모델링, 기계 번역, 문서 생성 등 다양한 자연어 처리 작업에서 활용되고 있습니다.
4.  LLAMA(Large Language Model from Meta AI)은 Meta AI에서 개발한 대규모 언어 모델입니다. LLaMA는 입력된 단어 시퀀스를 기반으로 다음 단어를 예측하여 텍스트를 생성합니다. 이 모델은 페이스북에서 사용하는 언어 데이터를 중심으로 20개 국어에서 가장 많이 사용하는 라틴 문자 및 키릴 문자로 된 텍스트를 기반으로 학습되었습니다. LLaMA는 Hugging Face와 함께 공개된 모델 중 하나이며, 이를 이용하여 자연어 처리, 챗봇, 기계 번역 등의 분야에서 활용할 수 있습니다. 이 모델은 최근 llama.cpp 도구로 출시되어, 소프트웨어 개발자들은 Mac 노트북과 같은 장치에서 이 모델을 실행할 수 있습니다. LLaMA는 1조개의 토큰을 학습시킨 LLaMA 7B와 같은 큰 규모의 모델과 같이, 딥러닝 기술의 최신 동향을 반영하여 고도로 발전한 언어 모델 중 하나입니다. 이 모델은 대규모 텍스트 데이터에서 문맥과 관련성을 학습하여, 인간과 유사한 자연어 처리 능력을 갖추고 있습니다.