LLM(Large Language Models): 2023년 전체 가이드
LLM에 대해 알아야 할 모든 것
개요
구글이나 알렉사가 당신을 '잡는' 방법에 놀란 적이 있습니까? 아니면 소름 끼치게 인간적으로 들리는 컴퓨터 생성 에세이를 읽고 있는 자신을 발견했습니까? 당신은 혼자가 아닙니다. 커튼을 뒤로 젖히고 비밀을 밝힐 때입니다. 바로 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)입니다.
이것들은 무엇입니까? LLM을 숨겨진 마법사로 생각하십시오. 그들은 우리의 디지털 채팅에 힘을 실어주고, 우리의 혼란스러운 문구를 이해하고, 심지어 우리처럼 글을 쓰기도 합니다. 그들은 우리의 삶을 변화시키고 공상 과학 소설을 현실로 만들고 있습니다.
이 가이드는 LLM에 관한 모든 것입니다. 그들이 무엇을 할 수 있는지, 무엇을 할 수 없는지, 어디에 사용되는지 살펴보겠습니다. 평범하고 단순한 언어로 우리 모두에게 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.
이제 LLM으로의 흥미진진한 여정을 시작하겠습니다.
이 가이드는 누구를 위한 것입니까?
이 광범위한 가이드는 다음을 위한 것입니다.
- 정기적으로 방대한 양의 데이터를 처리하는 모든 기업가 및 자영업자
- AI 및 기계 학습 또는 프로세스 최적화 기술을 시작하는 전문가
- AI 모듈 또는 AI 기반 제품의 출시 시간을 단축하려는 프로젝트 관리자
- 그리고 AI 프로세스와 관련된 계층의 세부 사항을 알고 싶어하는 기술 애호가.
대형 언어 모델이란 무엇입니까?
대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 처리, 이해 및 생성하도록 설계된 고급 인공 지능(AI) 시스템입니다. 그들은 딥 러닝 기술을 기반으로 하며 일반적으로 웹 사이트, 책, 기사와 같은 다양한 소스에서 가져온 수십억 개의 단어를 포함하는 대규모 데이터 세트에서 훈련됩니다. 이 광범위한 교육을 통해 LLM은 언어, 문법, 문맥 및 일반 지식의 일부 측면의 뉘앙스를 파악할 수 있습니다.
OpenAI의 GPT-3과 같은 일부 인기 있는 LLM은 변환기라고 하는 일종의 신경망을 사용하여 놀라운 능숙도로 복잡한 언어 작업을 처리할 수 있습니다. 이러한 모델은 다음과 같은 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다.
- 응답 질문
- 텍스트 요약
- 언어 번역
- 콘텐츠 생성
- 사용자와의 양방향 대화에도 참여
LLM은 계속 발전함에 따라 고객 서비스 및 콘텐츠 생성에서 교육 및 연구에 이르기까지 산업 전반에 걸쳐 다양한 애플리케이션을 향상하고 자동화할 수 있는 큰 잠재력을 보유하고 있습니다. 그러나 기술 발전에 따라 해결해야 하는 편향된 행동이나 오용과 같은 윤리적 및 사회적 문제도 제기합니다.
LLM 데이터 코퍼스 구축의 필수 요소
언어 모델을 성공적으로 훈련하려면 포괄적인 데이터 코퍼스를 구축해야 합니다. 이 프로세스에는 방대한 데이터를 수집하고 높은 품질과 관련성을 보장하는 작업이 포함됩니다. 언어 모델 훈련을 위한 효과적인 데이터 라이브러리 개발에 큰 영향을 미치는 주요 측면을 살펴보겠습니다.
수량보다 데이터 품질을 우선시하세요
언어 모델을 훈련하려면 대규모 데이터 세트가 필수적입니다. 그러나 데이터 품질에는 많은 중요성이 부여됩니다. 광범위하지만 체계적이지 않은 데이터에 대해 훈련된 모델은 부정확한 결과를 낳을 수 있습니다.
반대로, 더 작고 세심하게 선별된 데이터 세트는 종종 우수한 성능으로 이어집니다. 이러한 현실은 데이터 수집에 대한 균형 잡힌 접근 방식의 중요성을 보여줍니다. 데이터를 대표하고 다양하며 모델의 의도된 범위와 관련이 있으려면 부지런한 선택, 정리 및 구성이 필요합니다.
적절한 데이터 소스 선택
데이터 소스 선택은 모델의 특정 적용 목표에 맞춰야 합니다.
- 대화를 생성하는 모델은 대화 및 인터뷰와 같은 소스를 활용하는 것이 매우 중요합니다.
- 코드 생성에 초점을 맞춘 모델은 잘 문서화된 코드 저장소의 이점을 누릴 수 있습니다.
- 문학 작품과 대본은 창의적인 글쓰기를 목표로 하는 사람들에게 풍부한 교육 자료를 제공합니다.
의도한 언어와 주제를 포괄하는 데이터를 포함해야 합니다. 지정된 도메인 내에서 효과적으로 수행되도록 모델을 조정하는 데 도움이 됩니다.
합성 데이터 생성 사용
합성 데이터로 데이터세트를 강화하면 격차를 메우고 범위를 확장할 수 있습니다. 데이터 증대, 텍스트 생성 모델, 규칙 기반 생성을 사용하여 실제 패턴을 반영하는 인공 데이터를 생성할 수 있습니다. 이 전략은 훈련 세트의 다양성을 확대하여 모델의 탄력성을 향상시키고 편향을 줄이는 데 도움이 됩니다.
대상 도메인 내에서 언어를 이해하고 생성하는 모델의 능력에 긍정적으로 기여하도록 합성 데이터의 품질을 확인하십시오.
자동화된 데이터 수집 구현
데이터 수집 프로세스의 자동화는 최신 관련 데이터의 일관된 통합을 촉진합니다. 이 접근 방식은 데이터 수집을 간소화하고 확장성을 높이며 재현성을 향상시킵니다.
웹 스크래핑 도구, API 및 데이터 수집 프레임워크를 사용하여 다양한 데이터세트를 효율적으로 수집할 수 있습니다. 이러한 도구를 미세 조정하여 고품질의 관련 데이터에 집중할 수 있습니다. 모델의 교육 자료를 최적화합니다. 정확성과 윤리적 무결성을 유지하려면 이러한 자동화 시스템을 지속적으로 모니터링해야 합니다.
대규모 언어 모델(LLM)의 빌딩 블록 이해
LLM의 기능과 작업을 완전히 이해하려면 몇 가지 핵심 개념을 숙지하는 것이 중요합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
워드 임베딩
이것은 AI 모델이 해석할 수 있는 숫자 형식으로 단어를 번역하는 관행을 말합니다. 본질적으로 워드 임베딩은 AI의 언어입니다. 각 단어는 학습 데이터의 컨텍스트를 기반으로 의미론적 의미를 캡슐화하는 고차원 벡터로 표현됩니다. 이러한 벡터를 통해 AI는 단어 간의 관계와 유사성을 이해할 수 있으므로 모델의 이해력과 성능이 향상됩니다.
주의 메커니즘
이러한 정교한 구성 요소는 AI 모델이 출력을 생성할 때 입력 텍스트 내의 특정 요소를 다른 요소보다 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 다양한 감정으로 가득 찬 문장에서 주의 메커니즘은 감정이 포함된 단어에 더 높은 가중치를 부여할 수 있습니다. 이 전략을 통해 AI는 상황에 따라 더 정확하고 미묘한 반응을 생성할 수 있습니다.
변압기
트랜스포머는 LLM 연구에 광범위하게 사용되는 고급 유형의 신경망 아키텍처를 나타냅니다. 트랜스포머를 차별화하는 것은 셀프 어텐션 메커니즘입니다. 이 메커니즘을 통해 모델은 입력 데이터의 모든 부분을 순차적이지 않고 동시에 평가하고 고려할 수 있습니다. 그 결과 자연어 처리 작업의 일반적인 문제인 텍스트의 장거리 종속성 처리가 개선되었습니다.
미세 조정
가장 진보된 LLM조차도 특정 작업이나 도메인에서 탁월하기 위해 약간의 조정이 필요합니다. 여기에서 미세 조정이 필요합니다. 처음에 대규모 데이터 세트에서 모델을 훈련한 후 더 작고 더 구체적인 데이터 세트에서 더 미세 조정하거나 '미세 조정'할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 모델은 일반화된 언어 이해 능력을 보다 전문적인 작업이나 컨텍스트에 맞게 조정할 수 있습니다.
신속한 엔지니어링
입력 프롬프트는 LLM이 출력을 생성하는 시작점 역할을 합니다. 프롬프트 엔지니어링으로 알려진 관행인 이러한 프롬프트를 효과적으로 작성하면 모델 응답의 품질에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 모델이 프롬프트를 해석하고 응답을 생성하는 방법에 대한 예리한 이해가 필요한 예술과 과학의 조화입니다.
편견
LLM이 훈련된 데이터에서 학습함에 따라 이 데이터에 존재하는 편향이 모델의 동작에 침투할 수 있습니다. 이는 모델의 출력에서 차별적이거나 불공정한 경향으로 나타날 수 있습니다. 이러한 편견을 해결하고 완화하는 것은 AI 분야에서 중요한 도전이며 윤리적으로 건전한 LLM을 개발하는 데 중요한 측면입니다.
통역 성
LLM의 복잡성을 고려할 때 특정 결정을 내리거나 특정 결과를 생성하는 이유를 이해하는 것은 어려울 수 있습니다. 해석 가능성으로 알려진 이 특성은 진행 중인 연구의 핵심 영역입니다. 해석 가능성을 높이면 문제 해결 및 모델 개선에 도움이 될 뿐만 아니라 AI 시스템의 신뢰와 투명성도 강화됩니다.
LLM 모델은 어떻게 훈련됩니까?
대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하는 것은 몇 가지 중요한 단계를 포함하는 상당한 위업입니다. 다음은 프로세스의 간소화된 단계별 요약입니다.
- 텍스트 데이터 수집: LLM 교육은 방대한 양의 텍스트 데이터 수집으로 시작됩니다. 이 데이터는 책, 웹사이트, 기사 또는 소셜 미디어 플랫폼에서 가져올 수 있습니다. 목표는 인간 언어의 풍부한 다양성을 포착하는 것입니다.
- 데이터 정리: 그런 다음 원시 텍스트 데이터는 전처리라는 프로세스에서 정리됩니다. 여기에는 원치 않는 문자 제거, 텍스트를 토큰이라는 작은 부분으로 분해, 모델에서 사용할 수 있는 형식으로 모두 가져오기 등의 작업이 포함됩니다.
- 데이터 분할: 다음으로 깨끗한 데이터를 두 세트로 나눕니다. 학습 데이터인 한 세트는 모델 학습에 사용됩니다. 다른 세트인 검증 데이터는 나중에 모델의 성능을 테스트하는 데 사용됩니다.
- 모델 설정: 그런 다음 아키텍처로 알려진 LLM의 구조가 정의됩니다. 여기에는 신경망 유형을 선택하고 네트워크 내의 레이어 수 및 숨겨진 단위와 같은 다양한 매개변수를 결정하는 작업이 포함됩니다.
- 모델 훈련: 이제 본격적인 훈련이 시작됩니다. LLM 모델은 학습 데이터를 보고 지금까지 학습한 내용을 기반으로 예측한 다음 내부 매개변수를 조정하여 예측과 실제 데이터 간의 차이를 줄이는 방식으로 학습합니다.
- 모델 확인: 검증 데이터를 이용하여 LLM 모델의 학습을 확인합니다. 이것은 모델이 얼마나 잘 수행되고 있는지 확인하고 더 나은 성능을 위해 모델의 설정을 조정하는 데 도움이 됩니다.
- 모델 사용: 교육 및 평가 후 LLM 모델을 사용할 준비가 되었습니다. 이제 주어진 새로운 입력을 기반으로 텍스트를 생성하는 애플리케이션이나 시스템에 통합될 수 있습니다.
- 모델 개선: 마지막으로 항상 개선의 여지가 있습니다. 업데이트된 데이터를 사용하거나 피드백 및 실제 사용을 기반으로 설정을 조정하여 시간이 지남에 따라 LLM 모델을 더욱 세분화할 수 있습니다.
이 프로세스에는 강력한 처리 장치 및 대용량 스토리지와 같은 상당한 컴퓨팅 리소스와 기계 학습에 대한 전문 지식이 필요합니다. 그렇기 때문에 일반적으로 필요한 인프라와 전문 지식에 접근할 수 있는 전담 연구 기관이나 회사에서 수행합니다.
LLM은 감독 또는 비지도 학습에 의존합니까?
대규모 언어 모델은 일반적으로 감독 학습이라는 방법을 사용하여 훈련됩니다. 간단히 말해 정답을 보여주는 예시를 통해 학습한다는 의미입니다.
사진을 보여줌으로써 아이에게 단어를 가르치고 있다고 상상해보십시오. 당신이 그들에게 고양이 사진을 보여주고 "고양이"라고 말하면 그들은 그 사진을 단어와 연관시키는 법을 배웁니다. 그것이 감독 학습이 작동하는 방식입니다. 모델에는 많은 텍스트("그림")와 해당 출력("단어")이 제공되고 이를 일치시키는 방법을 학습합니다.
따라서 LLM에 문장을 입력하면 예제에서 학습한 내용을 기반으로 다음 단어나 구문을 예측하려고 시도합니다. 이런 식으로 문맥에 맞고 이해하기 쉬운 텍스트를 생성하는 방법을 배웁니다.
즉, 때때로 LLM은 약간의 비지도 학습을 사용하기도 합니다. 이는 아이가 다양한 장난감으로 가득 찬 방을 탐색하고 스스로 학습하도록 하는 것과 같습니다. 이 모델은 "올바른" 답변을 듣지 않고 레이블이 지정되지 않은 데이터, 학습 패턴 및 구조를 살펴봅니다.
지도 학습은 레이블이 지정된 출력 데이터를 사용하지 않는 비지도 학습과 달리 입력 및 출력으로 레이블이 지정된 데이터를 사용합니다.
간단히 말해서 LLM은 주로 지도 학습을 사용하여 훈련되지만 비지도 학습을 사용하여 탐색 분석 및 차원 감소와 같은 기능을 향상시킬 수도 있습니다.
대규모 언어 모델을 교육하는 데 필요한 데이터 볼륨(GB)은 얼마입니까?
음성 데이터 인식 및 음성 응용 프로그램의 가능성은 무궁무진하며 여러 산업에서 수많은 응용 프로그램에 사용되고 있습니다.
대규모 언어 모델 교육은 특히 필요한 데이터와 관련하여 모든 경우에 적용되는 프로세스가 아닙니다. 여러 가지에 따라 다릅니다.
- 모델 디자인입니다.
- 어떤 작업을 수행해야 합니까?
- 사용 중인 데이터의 유형입니다.
- 얼마나 잘 수행되기를 원하십니까?
즉, LLM 교육에는 일반적으로 엄청난 양의 텍스트 데이터가 필요합니다. 그러나 우리는 얼마나 큰 규모에 대해 이야기하고 있습니까? 음, 기가바이트(GB) 이상을 생각해 보십시오. 우리는 일반적으로 테라바이트(TB) 또는 심지어 페타바이트(PB)의 데이터를 보고 있습니다.
가장 큰 LLM 중 하나인 GPT-3를 고려하십시오. 그것은 훈련 570GB의 텍스트 데이터. 더 작은 LLM은 10-20GB 또는 1GB의 기가바이트보다 적게 필요할 수 있지만 여전히 많습니다.
그러나 데이터의 크기에 관한 것만은 아닙니다. 품질도 중요합니다. 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 데이터는 깨끗하고 다양해야 합니다. 그리고 필요한 컴퓨팅 성능, 훈련에 사용하는 알고리즘, 보유한 하드웨어 설정과 같은 퍼즐의 다른 핵심 조각을 잊을 수 없습니다. 이러한 모든 요소는 LLM 교육에 큰 역할을 합니다.
대규모 언어 모델의 부상: 중요한 이유
LLM은 더 이상 단순한 개념이나 실험이 아닙니다. 그들은 우리의 디지털 환경에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 그런데 왜 이런 일이 발생합니까? 이 LLM이 그렇게 중요한 이유는 무엇입니까? 몇 가지 핵심 요소를 살펴보겠습니다.
인간 텍스트 모방의 숙달
LLM은 언어 기반 작업을 처리하는 방식을 변화시켰습니다. 강력한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 구축된 이 모델은 맥락, 감정, 풍자까지 포함하여 인간 언어의 뉘앙스를 어느 정도 이해할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 인간의 언어를 모방하는 이 능력은 단순한 참신함이 아니라 중요한 의미를 내포하고 있습니다.
LLM의 고급 텍스트 생성 기능은 콘텐츠 생성에서 고객 서비스 상호 작용에 이르기까지 모든 것을 향상시킬 수 있습니다.
디지털 어시스턴트에게 복잡한 질문을 하고 이치에 맞을 뿐만 아니라 일관되고 적절하며 대화식으로 전달되는 대답을 얻을 수 있다고 상상해 보십시오. 그것이 LLM이 가능하게 하는 것입니다. 보다 직관적이고 매력적인 인간-기계 상호 작용을 촉진하고 사용자 경험을 풍부하게 하며 정보에 대한 액세스를 민주화합니다.
저렴한 컴퓨팅 성능
LLM의 부상은 컴퓨팅 분야의 병렬 개발 없이는 불가능했을 것입니다. 보다 구체적으로 계산 리소스의 민주화는 LLM의 진화 및 채택에 중요한 역할을 했습니다.
클라우드 기반 플랫폼은 고성능 컴퓨팅 리소스에 대한 전례 없는 액세스를 제공합니다. 이러한 방식으로 소규모 조직과 독립적인 연구자도 정교한 기계 학습 모델을 교육할 수 있습니다.
또한 분산 컴퓨팅의 부상과 결합된 처리 장치(예: GPU 및 TPU)의 개선으로 인해 수십억 개의 매개변수로 모델을 훈련할 수 있게 되었습니다. 이렇게 향상된 컴퓨팅 성능의 접근성은 LLM의 성장과 성공을 가능하게 하여 현장에서 더 많은 혁신과 응용 프로그램으로 이어집니다.
소비자 선호도 변화
오늘날의 소비자는 단순히 답을 원하는 것이 아닙니다. 그들은 매력적이고 공감할 수 있는 상호 작용을 원합니다. 더 많은 사람들이 디지털 기술을 사용하여 성장함에 따라 보다 자연스럽고 인간적인 느낌을 주는 기술에 대한 요구가 증가하고 있음이 분명합니다. LLM은 이러한 기대를 충족할 수 있는 최고의 기회를 제공합니다. 인간과 유사한 텍스트를 생성함으로써 이러한 모델은 매력적이고 역동적인 디지털 경험을 생성하여 사용자 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다. 고객 서비스를 제공하는 AI 챗봇이든 뉴스 업데이트를 제공하는 음성 도우미이든, LLM은 우리를 더 잘 이해하는 AI 시대를 열고 있습니다.
구조화되지 않은 데이터 금광
이메일, 소셜 미디어 게시물, 고객 리뷰와 같은 구조화되지 않은 데이터는 인사이트의 보고입니다. 넘은 것으로 추정 80% 의 엔터프라이즈 데이터가 구조화되지 않고 55% 연간. 이 데이터는 적절하게 활용된다면 비즈니스를 위한 금광입니다.
이러한 데이터를 대규모로 처리하고 이해할 수 있는 능력을 갖춘 LLM이 여기에서 역할을 합니다. 감정 분석, 텍스트 분류, 정보 추출 등과 같은 작업을 처리하여 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
소셜 미디어 게시물에서 트렌드를 식별하든 리뷰에서 고객 감정을 측정하든, LLM은 기업이 대량의 비정형 데이터를 탐색하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
확장되는 NLP 시장
LLM의 잠재력은 빠르게 성장하는 자연어 처리(NLP) 시장에 반영됩니다. 분석가들은 NLP 시장이 11년 2020억 달러, 35년까지 2026억 달러 이상. 하지만 확장되고 있는 것은 시장 규모만이 아닙니다. 모델 자체도 물리적 크기와 처리하는 매개변수의 수 모두에서 증가하고 있습니다. 아래 그림(이미지 출처: 링크)에서 볼 수 있듯이 수년에 걸친 LLM의 발전은 복잡성과 용량 증가를 강조합니다.
대규모 언어 모델의 인기 사용 사례
다음은 LLM의 가장 널리 사용되는 주요 사용 사례 중 일부입니다.
- 자연어 텍스트 생성: LLM(Large Language Models)은 인공 지능과 전산 언어학의 힘을 결합하여 자연어로 된 텍스트를 자율적으로 생성합니다. 기사 작성, 노래 제작 또는 사용자와의 대화 참여와 같은 다양한 사용자 요구를 충족시킬 수 있습니다.
- 기계를 통한 번역: LLM은 모든 언어 쌍 간에 텍스트를 번역하는 데 효과적으로 사용될 수 있습니다. 이러한 모델은 반복 신경망과 같은 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 원본 언어와 대상 언어의 언어 구조를 이해하므로 원본 텍스트를 원하는 언어로 쉽게 번역할 수 있습니다.
- 오리지널 콘텐츠 제작: LLM은 기계가 응집력 있고 논리적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 길을 열었습니다. 이 콘텐츠는 블로그 게시물, 기사 및 기타 유형의 콘텐츠를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 모델은 심오한 딥 러닝 경험을 활용하여 참신하고 사용자 친화적인 방식으로 콘텐츠의 형식을 지정하고 구성합니다.
- 감정 분석: 대규모 언어 모델의 흥미로운 응용 프로그램 중 하나는 감정 분석입니다. 여기에서 모델은 주석이 달린 텍스트에 있는 감정 상태와 감정을 인식하고 분류하도록 훈련됩니다. 이 소프트웨어는 긍정, 부정, 중립 및 기타 복잡한 감정과 같은 감정을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 제품 및 서비스에 대한 고객 피드백 및 견해에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 텍스트 이해, 요약 및 분류: LLM은 AI 소프트웨어가 텍스트와 해당 컨텍스트를 해석할 수 있는 실행 가능한 구조를 설정합니다. 방대한 양의 데이터를 이해하고 면밀히 조사하도록 모델에 지시함으로써 LLM은 AI 모델이 다양한 형식과 패턴으로 텍스트를 이해, 요약 및 분류할 수 있도록 합니다.
- 질문에 답하기: 대규모 언어 모델은 QA(질문 응답) 시스템에 사용자의 자연어 쿼리를 정확하게 인식하고 응답하는 기능을 갖추고 있습니다. 이 사용 사례의 인기 있는 예로는 쿼리의 컨텍스트를 검사하고 방대한 텍스트 모음을 선별하여 사용자 질문에 대한 적절한 응답을 제공하는 ChatGPT 및 BERT가 있습니다.
LLM 데이터 전략에 보안 및 규정 준수 통합
LLM 데이터 수집 및 처리 프레임워크 내에 강력한 보안 및 규정 준수 조치를 포함하면 데이터의 투명하고 안전하며 윤리적인 사용을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 접근 방식에는 다음과 같은 몇 가지 주요 작업이 포함됩니다.
- 강력한 암호화 구현: 강력한 암호화 방법을 사용하여 저장 데이터와 전송 중인 데이터를 보호합니다. 이 단계는 무단 액세스 및 위반으로부터 정보를 보호합니다.
- 액세스 제어 및 인증 설정: 사용자 신원을 확인하고 데이터에 대한 접근을 제한하는 시스템을 설정합니다. 승인된 직원만 민감한 정보와 상호 작용할 수 있도록 보장합니다.
- 로깅 및 모니터링 시스템 통합: 데이터 사용량을 추적하고 잠재적인 보안 위협을 식별하는 시스템을 배포합니다. 이러한 사전 모니터링은 데이터 생태계의 무결성과 안전성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
- 규정 준수 표준 준수: 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 적용되는 GDPR, HIPAA, PCI DSS 등 관련 규정을 따르세요. 정기적인 감사 및 점검을 통해 규정 준수 여부를 확인하고 관행이 산업별 법적, 윤리적 표준을 충족하는지 확인합니다.
- 윤리적인 데이터 사용 지침 설정: 공정하고 투명하며 책임 있는 데이터 사용을 규정하는 정책을 개발하고 시행합니다. 이러한 지침은 이해관계자의 신뢰를 유지하고 LLM을 위한 안전한 교육 환경을 지원하는 데 도움이 됩니다.
이러한 조치는 LLM 교육을 위한 데이터 관리 관행을 종합적으로 강화합니다. 이는 관련된 모든 이해관계자에게 이익이 되는 신뢰와 보안의 기반을 구축합니다.
대규모 언어 모델 미세 조정
대규모 언어 모델을 미세 조정하려면 세심한 주석 프로세스가 필요합니다. Shaip은 이 분야의 전문성을 바탕으로 이러한 노력을 크게 지원할 수 있습니다. 다음은 ChatGPT와 같은 모델을 교육하는 데 사용되는 몇 가지 주석 방법입니다.
품사(POS) 태깅
문장의 단어는 동사, 명사, 형용사 등과 같은 문법적 기능으로 태그가 지정됩니다. 이 프로세스는 모델이 문법과 단어 간의 연결을 이해하는 데 도움이 됩니다.
NER (Named Entity Recognition)
문장 내의 조직, 위치 및 사람과 같은 명명된 엔터티가 표시됩니다. 이 연습은 모델이 단어와 구의 의미론적 의미를 해석하는 데 도움이 되며 보다 정확한 응답을 제공합니다.
감정 분석
텍스트 데이터에는 긍정, 중립 또는 부정과 같은 감정 레이블이 할당되어 모델이 문장의 감정적 의미를 파악하는 데 도움이 됩니다. 감정과 의견이 관련된 질문에 응답하는 데 특히 유용합니다.
상호 참조 해상도
동일한 엔터티가 텍스트의 다른 부분에서 언급되는 인스턴스를 식별하고 해결합니다. 이 단계는 모델이 문장의 맥락을 이해하는 데 도움이 되므로 일관된 응답으로 이어집니다.
텍스트 분류
텍스트 데이터는 제품 리뷰 또는 뉴스 기사와 같은 미리 정의된 그룹으로 분류됩니다. 이는 모델이 텍스트의 장르나 주제를 식별하는 데 도움이 되어 더 적절한 응답을 생성합니다.
샤이프 은행, 보험, 소매 및 통신과 같은 다양한 부문에서 웹 크롤링을 통해 교육 데이터를 수집할 수 있습니다. 텍스트 주석(NER, 감정 분석 등)을 제공하고 다국어 LLM(번역)을 용이하게 하며 분류 생성, 추출/즉시 엔지니어링을 지원할 수 있습니다.
Shaip은 기성품 데이터 세트의 광범위한 저장소를 보유하고 있습니다. 당사의 의료 데이터 카탈로그는 AI 이니셔티브, 기계 학습 모델 및 자연어 처리에 적합한 비식별화되고 안전한 고품질 데이터의 광범위한 컬렉션을 자랑합니다.
마찬가지로 당사의 음성 데이터 카탈로그는 음성 인식 제품에 적합한 고품질 데이터의 보물창고로, AI/ML 모델을 효율적으로 교육할 수 있습니다. 또한 다양한 애플리케이션을 위한 광범위한 이미지 및 비디오 데이터가 포함된 인상적인 컴퓨터 비전 데이터 카탈로그를 보유하고 있습니다.
AI 및 ML 프로젝트에서 사용할 수 있도록 수정 가능하고 편리한 형식의 개방형 데이터 세트도 무료로 제공합니다. 이 방대한 AI 데이터 라이브러리를 통해 AI 및 ML 모델을 보다 효율적이고 정확하게 개발할 수 있습니다.
Shaip의 데이터 수집 및 주석 프로세스
데이터 수집 및 주석에 관한 한, 샤이프 간소화된 워크플로우를 따릅니다. 데이터 수집 프로세스는 다음과 같습니다.
출처 웹사이트 식별
처음에는 필요한 데이터와 관련된 선택된 소스 및 키워드를 사용하여 웹 사이트를 정확히 찾아냅니다.
웹 스크랩 핑
관련 웹 사이트가 식별되면 Shaip은 독점 도구를 사용하여 이러한 사이트에서 데이터를 스크랩합니다.
텍스트 전처리
수집된 데이터는 문장 분할 및 구문 분석을 포함하는 초기 처리를 거쳐 추가 단계에 적합합니다.
주석
사전 처리된 데이터는 명명된 엔터티 추출을 위해 주석이 추가됩니다. 이 프로세스에는 사람, 조직, 위치 등과 같은 텍스트 내의 중요한 요소를 식별하고 레이블을 지정하는 작업이 포함됩니다.
관계 추출
마지막 단계에서는 식별된 엔터티 간의 관계 유형이 결정되고 그에 따라 주석이 추가됩니다. 이는 텍스트의 서로 다른 구성 요소 간의 의미론적 연결을 이해하는 데 도움이 됩니다.
샤이프의 제안
샤이프 조직이 데이터를 관리, 분석 및 최대한 활용할 수 있도록 다양한 서비스를 제공합니다.
데이터 웹 스크래핑
Shaip이 제공하는 핵심 서비스 중 하나는 데이터 스크래핑입니다. 여기에는 도메인별 URL에서 데이터를 추출하는 작업이 포함됩니다. Shaip은 자동화된 도구와 기술을 활용하여 다양한 웹사이트, 제품 설명서, 기술 문서, 온라인 포럼, 온라인 리뷰, 고객 서비스 데이터, 산업 규정 문서 등에서 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 스크랩할 수 있습니다. 이 프로세스는 비즈니스에 매우 중요할 수 있습니다. 다양한 소스에서 관련성 있고 구체적인 데이터를 수집합니다.
기계 번역
다양한 언어로 텍스트를 번역하기 위해 해당 필사본과 쌍을 이루는 광범위한 다국어 데이터 세트를 사용하여 모델을 개발합니다. 이 프로세스는 언어적 장애물을 제거하고 정보의 접근성을 높이는 데 도움이 됩니다.
분류법 추출 및 생성
Shaip은 분류법 추출 및 생성에 도움을 줄 수 있습니다. 여기에는 서로 다른 데이터 요소 간의 관계를 반영하는 구조화된 형식으로 데이터를 분류하고 범주화하는 작업이 포함됩니다. 이는 비즈니스가 데이터를 구성하는 데 특히 유용할 수 있으므로 데이터에 더 쉽게 액세스하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어 전자 상거래 비즈니스에서 제품 데이터는 제품 유형, 브랜드, 가격 등에 따라 분류되어 고객이 제품 카탈로그를 쉽게 탐색할 수 있습니다.
데이터 수집
당사의 데이터 수집 서비스는 생성 AI 알고리즘을 교육하고 모델의 정확성과 효율성을 개선하는 데 필요한 중요한 실제 또는 합성 데이터를 제공합니다. 데이터는 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 염두에 두고 공정하고 윤리적이며 책임감 있게 공급됩니다.
질문 및 답변
질문 답변(QA)은 인간 언어로 질문에 자동으로 답변하는 데 중점을 둔 자연어 처리의 하위 분야입니다. QA 시스템은 광범위한 텍스트 및 코드에 대해 교육을 받았기 때문에 사실, 정의 및 의견 기반 질문을 포함하여 다양한 유형의 질문을 처리할 수 있습니다. 도메인 지식은 고객 지원, 의료 또는 공급망과 같은 특정 분야에 맞는 QA 모델을 개발하는 데 매우 중요합니다. 그러나 생성적 QA 접근 방식을 사용하면 모델이 도메인 지식 없이 컨텍스트에만 의존하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
우리의 전문가 팀은 포괄적인 문서 또는 매뉴얼을 세심하게 연구하여 질문-답변 쌍을 생성하여 기업용 제너레이티브 AI 생성을 촉진할 수 있습니다. 이 접근 방식은 광범위한 말뭉치에서 관련 정보를 마이닝하여 사용자 문의를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 당사의 인증된 전문가는 다양한 주제와 영역에 걸쳐 최고 품질의 Q&A 쌍을 생성하도록 보장합니다.
텍스트 요약
당사의 전문가는 포괄적인 대화 또는 긴 대화를 추출하여 광범위한 텍스트 데이터에서 간결하고 통찰력 있는 요약을 제공할 수 있습니다.
텍스트 생성
뉴스 기사, 소설, 시와 같은 다양한 스타일의 광범위한 텍스트 데이터 세트를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 그런 다음 이러한 모델은 뉴스 기사, 블로그 항목 또는 소셜 미디어 게시물을 비롯한 다양한 유형의 콘텐츠를 생성하여 콘텐츠 생성을 위한 비용 효율적이고 시간을 절약할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
음성 인식
다양한 애플리케이션을 위해 음성 언어를 이해할 수 있는 모델을 개발합니다. 여기에는 음성 활성화 도우미, 받아쓰기 소프트웨어 및 실시간 번역 도구가 포함됩니다. 이 프로세스에는 음성 언어의 오디오 녹음으로 구성된 포괄적인 데이터 세트를 해당 대본과 함께 사용하는 것이 포함됩니다.
제품 추천
고객이 구매할 의향이 있는 제품을 가리키는 레이블을 포함하여 광범위한 고객 구매 이력 데이터 세트를 사용하여 모델을 개발합니다. 목표는 고객에게 정확한 제안을 제공하여 매출을 높이고 고객 만족도를 높이는 것입니다.
이미지 캡션
최첨단 AI 기반 이미지 캡션 서비스로 이미지 해석 프로세스를 혁신하십시오. 정확하고 맥락에 맞는 설명을 만들어 그림에 활력을 불어넣습니다. 이것은 청중을 위한 시각적 콘텐츠와의 혁신적인 참여 및 상호 작용 가능성을 위한 길을 열어줍니다.
텍스트 음성 변환 서비스 교육
우리는 AI 모델 교육에 이상적인 사람의 음성 오디오 녹음으로 구성된 광범위한 데이터 세트를 제공합니다. 이러한 모델은 애플리케이션을 위한 자연스럽고 매력적인 음성을 생성할 수 있으므로 사용자에게 독특하고 몰입감 있는 사운드 경험을 제공합니다.
당사의 다양한 데이터 카탈로그는 수많은 생성 AI 사용 사례를 충족하도록 설계되었습니다.
기성 의료 데이터 카탈로그 및 라이선스:
- 5개 전문 분야의 31백만 개 이상의 기록 및 의사 오디오 파일
- 방사선 및 기타 전문 분야의 2백만 개 이상의 의료 이미지(MRI, CT, USG, XR)
- 부가 가치 엔티티 및 관계 주석이 포함된 30개 이상의 임상 텍스트 문서
기성품 음성 데이터 카탈로그 및 라이선스:
- 40시간 이상의 음성 데이터(50개 이상의 언어/100개 이상의 방언)
- 55개 이상의 주제가 다루어짐
- 샘플링 속도 – 8/16/44/48kHz
- 오디오 유형 -자발적, 스크립트, 독백, 깨우기 단어
- 인간-인간 대화, 인간-봇, 인간-에이전트 콜 센터 대화, 독백, 연설, 팟캐스트 등을 위해 여러 언어로 완전히 전사된 오디오 데이터 세트
이미지 및 비디오 데이터 카탈로그 및 라이선스:
- 음식/문서 이미지 수집
- 홈 보안 비디오 컬렉션
- 얼굴 이미지/동영상 수집
- 송장, PO, OCR에 대한 영수증 문서 수집
- 차량 손상 감지를 위한 이미지 수집
- 차량 번호판 이미지 수집
- 자동차 인테리어 이미지 모음
- 자동차 운전자가 초점을 맞춘 이미지 수집
- 패션 관련 이미지 컬렉션
이야기합시다
자주 묻는 질문 (FAQ)
DL은 데이터의 복잡한 패턴을 학습하기 위해 여러 계층이 있는 인공 신경망을 활용하는 ML의 하위 분야입니다. ML은 머신이 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 알고리즘 및 모델에 중점을 둔 AI의 하위 집합입니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 딥 러닝의 하위 집합이며 생성 AI와 공통 기반을 공유합니다. 둘 다 더 넓은 딥 러닝 분야의 구성 요소이기 때문입니다.
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 언어의 기본 측면을 파악하기 위해 처음에 광범위한 텍스트 데이터에 대해 사전 훈련된 광범위하고 다재다능한 언어 모델입니다. 그런 다음 특정 응용 프로그램이나 작업에 맞게 미세 조정되어 특정 목적에 맞게 조정하고 최적화할 수 있습니다.
첫째, 대규모 언어 모델은 방대한 양의 데이터와 수십억 개의 매개 변수를 사용한 광범위한 교육으로 인해 광범위한 작업을 처리할 수 있는 기능을 가지고 있습니다.
둘째, 이러한 모델은 최소한의 특정 현장 훈련 데이터로 미세 조정할 수 있으므로 적응성을 나타냅니다.
마지막으로 LLM의 성능은 추가 데이터와 매개변수가 통합될 때 지속적으로 개선되어 시간이 지남에 따라 효율성이 향상됩니다.
프롬프트 디자인에는 번역 작업에서 원하는 출력 언어를 지정하는 것과 같이 특정 작업에 맞는 프롬프트를 만드는 작업이 포함됩니다. 반면에 신속한 엔지니어링은 도메인 지식을 통합하거나 출력 예제를 제공하거나 효과적인 키워드를 사용하여 성능을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 신속한 설계는 일반적인 개념인 반면 신속한 엔지니어링은 전문화된 접근 방식입니다. 신속한 설계는 모든 시스템에 필수적이지만 신속한 엔지니어링은 높은 정확도나 성능이 요구되는 시스템에 중요합니다.
큰 언어 모델에는 세 가지 유형이 있습니다. 각 유형에는 승격에 대한 다른 접근 방식이 필요합니다.
- 일반 언어 모델은 학습 데이터의 언어를 기반으로 다음 단어를 예측합니다.
- 명령 조정 모델은 입력에 제공된 명령에 대한 응답을 예측하도록 훈련됩니다.
- 대화 조정 모델은 다음 응답을 생성하여 대화와 같은 대화를 하도록 훈련됩니다.