인공 지능(AI)과 기계 학습이 계속 발전함에 따라 인간의 언어를 처리하고 이해하는 능력도 발전합니다. 이 분야에서 가장 중요한 발전 중 하나는 고객 서비스에서 콘텐츠 생성에 이르기까지 모든 것을 혁신할 수 있는 잠재력을 가진 기술인 LLM(Large Language Model)입니다.
이 블로그에서는 LLM이 무엇인지 살펴보고 LLM 응용 프로그램의 몇 가지 예를 논의하며 향후 영향을 고려할 것입니다.
"Large Language Model"(LLM)은 무엇을 의미합니까?
LLM(Large Language Models)은 인간과 유사한 텍스트를 처리하고 생성하는 일종의 심층 학습 알고리즘입니다. 이 모델들은 훈련 된 책, 기사, 웹 사이트, 고객 피드백, 소셜 미디어 게시물 및 제품 리뷰와 같은 다양한 소스의 텍스트를 포함하는 방대한 데이터 세트에 있습니다.
LLM의 주요 목표는 인간 언어의 패턴을 이해하고 예측하여 일관되고 상황에 맞는 텍스트를 생성할 수 있도록 하는 것입니다.
LLM 교육 과정에는 다음이 포함됩니다.
- 모델을 수십억 또는 수조 개의 문장에 노출합니다.
- 문법, 구문 및 의미 체계를 학습할 수 있습니다.
- 사실 정보를 배우십시오.
결과적으로 이러한 모델은 질문에 답하고, 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고, 기타 많은 언어 관련 작업을 높은 정확도로 수행할 수 있습니다.
예 1: Google 번역
Google 번역은 가장 널리 사용되는 LLM(Large Language Model) 예제 중 하나입니다. 2006년에 출시되어 130개 이상의 언어를 지원하고 매일 500억 명 이상의 사용자에게 서비스를 제공할 정도로 성장했습니다. 이 시스템은 신경망 기계 번역(NMT)이라는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 텍스트를 처리하고 번역합니다.
초기에 Google 번역은 통계적인 기계 번역 방법에 의존했습니다. 단어 시퀀스의 확률을 기반으로 가장 가능성이 높은 번역에 입력 텍스트를 일치시켰습니다. 하지만, 2016년 Google은 NMT를 도입했습니다., 전체 문장을 동시에 처리하고 단어 간의 문맥과 관계를 고려하여 번역함으로써 번역 품질을 크게 향상시켰습니다.
Google의 NMT 알고리즘은 방대한 양의 이중 언어 텍스트 데이터에 대해 학습되며 인코더-디코더 아키텍처를 활용합니다.
- 인코더는 입력 텍스트를 처리하고 디코더는 번역을 생성합니다.
- 이 모델은 임베딩이라는 연속적인 공간에서 문장의 의미를 나타내는 방법을 학습하여 복잡한 언어 구조를 이해하고 번역할 수 있습니다.
NewYorkTimes에 따르면, Google의 신경망 기계 번역(NMT) 시스템은 140억 명 이상의 사용자를 위해 매일 500억 개 이상의 단어를 번역합니다. 이 놀라운 수치는 언어 장벽을 허물고 글로벌 커뮤니케이션을 촉진하는 LLM의 영향과 잠재력을 강조합니다.
Google 번역은 지속적으로 개선 및 업데이트되어 번역 품질이 향상되고 언어 지원이 확대되었습니다. 이 서비스는 언어 장벽을 넘어 원활한 커뮤니케이션과 정보 액세스를 가능하게 하여 전 세계 수백만 명의 필수 불가결한 서비스가 되었습니다.
예 2: OpenAI의 GPT
또 다른 유명한 LLM(대형 언어 모델)의 예는 OpenAI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈입니다. 가장 최근 버전인 GPT-4는 이전 버전보다 크게 개선되었으며 현재 사용 가능한 가장 진보된 LLM 중 하나로 간주됩니다. 100조 개의 매개변수.
GPT-4는 다양한 소스에서 다양한 데이터 수집, 책, 기사 및 웹 페이지를 포함하여 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성합니다. 이러한 다재다능함 덕분에 GPT-4는 다음과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
- 질문 및 답변: ChatGPT는 사실에 입각한 질문부터 의견 기반 질문에 이르기까지 정확한 질문에 답할 수 있습니다. 이 기능은 연구 및 지식 발견을 위한 귀중한 도구입니다.
- 제품 리뷰: ChatGPT는 사용자 생성 콘텐츠를 기반으로 제품 리뷰 또는 요약을 생성할 수 있습니다. 잠재 고객에게 유용한 통찰력을 제공하고 정보에 입각한 구매 결정을 용이하게 합니다.
- 고객 피드백 및 소셜 미디어 게시물: 기업은 GPT-4를 사용하여 고객 피드백 및 소셜 미디어 게시물을 분석하고 제품 및 서비스를 개선하기 위한 추세 및 패턴을 식별할 수 있습니다.
- 콘텐츠 생성: ChatGPT는 블로그 포스트, 기사, 창작 글쓰기 등 다양한 목적을 위해 중간/고품질의 문맥 관련 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 매력적인 내러티브로 청중의 참여를 유도하려는 콘텐츠 제작자, 마케터 및 기업의 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
- 챗봇 및 가상 도우미: ChatGPT는 정교한 챗봇과 가상 도우미를 지원하여 자연스럽고 사람과 같은 대화에 참여할 수 있습니다. 이를 통해 고객 서비스에 혁신을 일으켜 사용자에게 즉각적이고 개인화된 지원 및 지침을 제공할 수 있습니다.
GPT-4와 같은 LLM이 계속 발전함에 따라 응용 프로그램은 더욱 다양하고 강력해질 것입니다. 그들은 우리가 기술 및 언어와 상호 작용하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 이러한 고급 AI 모델의 잠재력을 수용함으로써 광범위한 산업 및 분야에서 혁신, 효율성 및 창의성을 위한 새로운 기회를 열 수 있습니다.
결론
LLM(Large Language Models)은 인간 언어를 처리하고 이해하는 능력이 크게 향상되었음을 나타냅니다. Google 번역과 같은 번역 서비스로 언어 장벽을 허물고 OpenAI의 GPT-4로 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 질문에 답하는 것까지 잠재적인 응용 분야는 방대합니다.
AI와 기계 학습이 발전함에 따라 정확도가 향상되고 응용 범위가 더 넓어지는 훨씬 더 정교한 LLM을 기대할 수 있습니다.
그러나 오용 가능성 및 고용 시장에 미치는 영향과 같은 이러한 기술의 윤리적 의미를 고려하는 것이 중요합니다. 이러한 문제를 해결함으로써 LLM을 책임감 있게 사용하여 커뮤니케이션을 개선하고 이해를 높이며 다양한 산업에서 혁신을 추진할 수 있습니다.
