사전 학습된 수많은 모델이 일반 대중에게 보급되면서 이전에는 효율적이고 신뢰할 수 있는 인공지능 시스템 개발을 방해하던 장애물이 상당히 줄어들었습니다. 이를 통해 개인 수사관과 소규모 기업 모두 운영을 최적화하고 효율성을 높이며 AI 활용을 통해 중요한 인사이트를 도출할 수 있습니다.
특정 문제를 해결하기 위해 사전 학습된 모델을 선택할 때는 당면한 문제의 특성을 고려하고 선택한 모델이 해당 요구사항에 부합하는지 여부를 판단하는 것이 중요합니다. 선택할 수 있는 사전 학습된 모델이 많기 때문에 최종 결정을 내리기 전에 각 옵션을 신중하게 고려해야 합니다.
주어진 문장에 대해 좀 더 세련된 문구를 제안할 수 있나요? 여기 제가 시도해 보겠습니다: “우리는 개인 및 전문 환경 모두에서 생산성을 향상시키는 것으로 알려진 호평을 받고 있는 사전 훈련된 모델 목록을 작성했습니다. 이러한 모델은 철저한 테스트를 거쳐 작업을 간소화하고 효율성을 높이는 데 효과적인 도구로 입증되었습니다.
BERT(트랜스포머의 양방향 인코더 표현)
BERT는 획기적인 자기 주의 메커니즘을 통해 자연어 처리(NLP) 분야를 크게 발전시킨 혁신적인 인코딩 트랜스포머입니다. 한 번에 한 단어씩 순차적으로 문장을 처리하는 기존의 순환신경망(RNN)과 달리, BERT의 자기 주의 메커니즘을 통해 모델은 단어 간의 주의 점수를 계산하여 시퀀스 내에서 개별 단어의 중요도를 평가할 수 있습니다.
BERT 모델은 일련의 단어 내에서 복잡한 문맥을 인식할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 따라서 BERT 모델은 텍스트 분류, 명명된 개체 인식, 질문 답변 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에서 뛰어난 성능과 함께 강력한 문맥 임베딩을 필요로 하는 용도에 특히 적합합니다.
BERT 모델 학습과 관련된 계산 비용은 상당한 것으로 알려져 있으며, 비용과 시간이 많이 소요되는 프로세스가 필요합니다. 따라서 수많은 자연어 처리(NLP) 작업에서 그 우수성을 널리 인정받고 있음에도 불구하고, BERT 모델 학습을 수행하는 데 있어 여전히 중요한 고려 사항으로 남아 있습니다.
DistilBERT(증류형 BERT):
DistilBERT 모델은 절반의 매개변수만으로 원래 모델 효과의 약 95%를 유지하도록 설계되었기 때문에 컴퓨팅 리소스나 재정 투자 측면에서 큰 비용을 들이지 않고도 BERT 아키텍처를 수정하고 최적화할 수 있는 기회를 제공합니다.
DistilBERT 모델은 학생과 교사의 관계에 비유한 교육적 전략을 사용하며, BERT는 강사 역할을 하고 DistilBERT는 학생 역할을 합니다. 이 교육 프레임워크는 DistilBERT가 BERT의 구성 및 확률 분포를 복제하도록 훈련하는 과정을 통해 튜터의 전문성을 학자에게 전수하는 것을 수반합니다.
증류 절차의 결과로 DistilBERT는 토큰별 임베딩이 없고, 주의 헤드 수가 감소하며, 완전히 연결된 레이어의 수가 줄어듭니다. 이러한 모델 크기 감소는 상당한 수준이지만, 전반적인 성능이 약간 저하되는 대가를 치르게 됩니다.
GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)
이미지 출처: ilgmyzin/ Unsplash
GPT는 언어 패턴을 분석하고 이해하는 기능을 통해 사용자가 일관되고 맥락에 적합한 서면 콘텐츠를 만들 수 있도록 지원하는 OpenAI에서 개발한 툴입니다.
BERT와 GPT는 아키텍처 설계가 다른데, BERT는 인코더-디코더 모델인 반면 GPT는 디코더-변환기로만 구성되어 있습니다. 따라서 GPT는 이전 시퀀스의 문맥을 기반으로 다음 단어를 예측하는 데 탁월합니다. 온라인의 다양한 텍스트 소스에 대한 학습을 통해 단어와 문장의 상관관계에 대한 지식을 습득하여 특정 상황에 적합한 단어를 선택할 수 있습니다. 널리 사용되는 사전 학습 모델로서, AutoGPT와 같은 다양한 고급 도구가 등장하여 개인 및 전문적 노력을 지원하고 있습니다.
인간의 언어적 성향을 시뮬레이션하는 인상적인 능력에도 불구하고 GPT의 기본 이해는 훈련에 활용된 데이터로 제한됩니다. 따라서 이 인공지능은 때때로 조작된 답변, 사실에 근거하지 않은 답변 또는 진실성이 결여된 답변을 제공할 수 있습니다. 또한 미세 조정을 통해 GPT를 개선하는 과정에서는 OpenAI의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 사용해야 하며, 이에 대한 액세스 권한을 얻기 위해 비용을 지불해야 합니다.
T5(텍스트-텍스트 전송 트랜스포머)
T5 모델은 인코더와 디코더 아키텍처를 모두 사용하여 다양한 NLP 작업을 수행하는 고급 자연어 처리(NLP) 시스템입니다.이러한 포괄적인 접근 방식을 통해 T5는 텍스트 분류, 요약, 번역, 질의응답, 감성 분석을 탁월한 유연성과 정확성으로 처리할 수 있습니다.
T5에서 세 가지 모델 크기를 사용할 수 있으므로 성능, 정확도, 훈련 시간 및 미세 조정 비용 측면에서 특정 요구 사항에 맞는 인코더-디코더 트랜스포머 모델을 보다 정확하게 선택할 수 있습니다. NLP 작업 애플리케이션에 단일 모델만 구현해야 하는 상황에는 T5가 최적이지만, 최고 수준의 NLP 성능을 달성하려면 인코딩 및 디코딩 프로세스에 별도의 모델을 사용해야 할 수도 있습니다.
ResNet(잔여 신경망)
ResNet은 시각 분류, 객체 식별, 시맨틱 라벨링 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 매우 효과적인 것으로 입증된 컨볼루션 신경망(CNN)의 프레임워크 내에서 고안된 계산 아키텍처입니다. 이 딥러닝 모델은 추가 학습을 위한 훌륭한 출발점 역할을 하며, 사용자가 전이 학습을 활용하여 모델 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 또한 이 모델의 사전 학습된 버전은 특정 애플리케이션에 적용하기 위해 쉽게 사용할 수 있습니다.
잔여 네트워크(ResNet)는 일반적으로 “잔여”라고 하는 입력과 출력 간의 불일치를 구분하여 작동합니다. 이 과정을 거쳐 네트워크는 두 변수 사이에 존재하는 가장 가능성이 높은 관계를 식별하는 데 전념합니다. 방대한 데이터 세트에 대한 포괄적인 학습을 통해 모델은 복잡한 패턴과 특성을 인식하는 데 능숙해져 정상적인 시각적 외관의 뉘앙스를 효과적으로 파악할 수 있게 되었습니다. 그 결과 ResNet은 이미지의 입력과 출력의 중간 상태를 정확하게 판단하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다.
제공된 데이터 세트에만 의존하는 ResNet의 과적합 가능성은 신뢰할 수 있는 성능을 위해 광범위한 데이터 세트가 필요하다는 것을 의미합니다. 즉, 특정 피험자에 대한 샘플 크기가 적절하지 않으면 ResNet이 피험자를 잘못 분류할 수 있습니다. 따라서 이러한 위험을 완화하고 모델의 정확도를 높이려면 훈련 과정에서 크고 다양한 데이터 세트를 사용하는 것이 중요합니다.
VGGNet(Visual Geometry Group Network)
VGGNet은 컴퓨터 비전 분야에서 널리 인정받는 계산 모델로, ResNet과 같은 다른 모델에 비해 이해와 구현이 간단하다는 점에서 주목을 받고 있습니다.상대적으로 약한 성능에도 불구하고 VGGNet은 이미지를 작은 부분으로 나누고 그 특징을 점진적으로 이해하는 일관된 아키텍처 설계를 채택하여 보다 간단한 전략을 채택합니다.
단순화된 구조로 인해 ResNet에 비해 구현 및 수정이 더 쉬워 명확하고 정밀한 작업이 필요한 초보 딥 러너에게 이상적인 선택이 될 수 있습니다. 또한, 부족한 데이터 세트와 연산 리소스를 다룰 때 VGGNet을 시작점으로 사용하면 특정 도메인에 맞게 모델을 조정하여 성능을 개선할 수 있습니다.
기타 수많은 사전 학습된 모델 사용 가능
업무에 활용될 수 있는 사전 학습된 모델에 대한 개인의 이해도가 향상되었습니다. 앞서 언급한 모델들은 해당 영역에서 가장 널리 사용되는 몇 가지 모델입니다. 유용한 리소스가 될 수 있는 텐서플로우 허브(TensorFlow Hub), 파이토치(PyTorch) 등 딥러닝 리포지토리에서 액세스할 수 있는 수많은 사전 학습된 모델이 추가로 존재한다는 점에 유의해야 합니다.
특정 애플리케이션에 사전 학습된 언어 모델을 두 개 이상 통합하는 것은 간과해서는 안 되는 옵션입니다. 적절한 계산 리소스와 시간만 있다면 이러한 모델을 여러 개 활용하면 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다.