사전 훈련을 통한 AI 혁신을 말하다: BERT 그리고 GPT, 연구 동향까지

사전 훈련은 인공 지능(AI)과 기계 학습 분야, 특히 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전을 다룰 때 근본적인 아이디어입니다. 사전 훈련은 특정 작업을 향해 미세 조정하기 전에 방대한 데이터 세트를 사용하여 모델을 훈련하는 것을 포함합니다. 이 새로운 접근 방식은 모델 개발에 완전히 혁신을 가져왔고, 모델이 더 나은 성능과 일반화 기능을 용이하게 하는 대량의 데이터에 노출될 수 있게 해주었습니다. 어렵게 말했지만, 거칠게 요약하여 사전 훈련은 대규모 데이터 세트에서 모델을 먼저 훈련하여 나중에 많은 작업에 도움이 될 수 있는 일반적인 패턴, 표현 및 기능을 파악할 수 있도록 하는 독창적 개념입니다. 사전 훈련을 거친 모델은 이후 해당 특정 작업에 특화하기 위해 더 작은 작업별 데이터 세트에서 다시 훈련(미세 조정)할 수 있습니다. 사전 훈련에 이어 미세 조정이 뒤따르는 이 두 가지 접근 방식은 이제 다양한 AI 설정에서 일반적인 관행이 되었습니다. 종종 더 나은 성능의 사후 비용 이점 분석으로 비용 효율적이기 때문에 필요와 가용 리소스를 기반으로 상황에 따라 사용됩니다.

 

 

 

 

사전 훈련은 오랜 역사 아래에서 연구되어 왔습니다. 1980년대와 1990년대 초반에는 지도 훈련 전에 가중치를 설정하는 데 도움이 되는 오토인코더와 같은 원시 신경망에서 비지도 사전 훈련 기술이 유행했습니다. 딥 러닝이 현실화되고 거대한 데이터 세트와 계산 자원을 쉽게 이용할 수 있는 등, 지금과 같은 사전 훈련의 재탄생이 다시 시작되어야 할 때였어야 합니다. 사전 훈련의 기본은 전이 학습, 표현 학습, 신경망의 계층 구조 이해와 같은 원리를 포함합니다. 이는 한 작업에서 획득한 지식을 관련된 다른 작업으로 전달하는 것을 의미합니다. 사전 학습의 개념은 모델이 방대한 데이터 풀에서 일반적인 특징을 수집할 수 있도록 하는 것입니다. 이 정보는 특정 작업에 대한 미세 조정 프로세스에서 사용됩니다. 이 방법론은 비용을 절감하고 일반화 기능을 향상시키는 데 유용할 수 있으며, 특히 대상 작업에 필요한 레이블이 지정된 데이터가 제한된 경우 유용합니다. 결국 사전 훈련에 관한 여러 논의를 통해 다양한 분야에 걸쳐 다양한 응용 분야에서 다재다능한 알고리즘과 프레임워크가 탄생할 수 있었습니다. 이는 모델이 문장에서 다음에 무엇이 필요한지 예측하거나 누락된 단어로 빈칸을 채우는 방식으로 모델을 훈련하는 것을 포함합니다. 특히나, NLP 사업의 영역 내에서 언어 모델링은 사전 훈련의 전조로서의 역할 때문에 최우선 순위로 간주됩니다. 이 방법론을 사용하여 개발된 모델은 순서대로 어떤 단어가 다음에 올지 예측하거나 누락된 단어를 채우도록 설계되었으며, 이를 통해 언어의 구문 및 의미 요소를 모두 접기로 모을 수 있습니다.

BERT(Transformers로부터의 양방향 인코더 표현)와 GPT: 사전훈련 모델의 장점

 

언어 모델을 사전 훈련하는 분야에서 눈에 띄는 구글의 걸작이 있는데 바로 BERT입니다. 그것은 트랜스포머 아키텍처를 사용하고 두 가지 다른 메커니즘인 마스킹 언어 모델링(MLM)과 다음 문장 예측(NSP)을 통해 훈련됩니다. MLM에서 일부 단어는 모델이 예측해야 하는 문장에서 무작위로 비워집니다. 반면 NSP는 두 문장이 서로를 따르는지 아닌지를 식별하는 것입니다. OpenAI에 의한 GPT 시리즈의 모델 (GPT-2 및 GPT-3)은 자기회귀식입니다. 그들은 다음 단어를 한 줄 또는 열로 예측함으로써 텍스트를 생성하는 이 작업을 달성합니다. 양방향인 BERT와는 달리, GPT는 단방향으로 수행됩니다; 그것은 문맥에서 단어들을 그들 앞에 무엇이 있는지에 따라 단어들을 예측합니다. 한편, T5는 자연어 처리의 모든 작업을 간단한 텍스트 간 문제로 취급하는 구글의 접근 방식으로, 번역, 요약 및 질문 답변과 같은 광범위한 작업에 대한 보편적인 사전 교육으로 이어집니다. 따라서 이러한 광범위한 다양화는 모델이 이 대규모 NLP 우산 부문의 일부로서 모든 산업에 걸쳐 보다 일반화할 수 있도록 도와줍니다. ResNet이라고도 하는 잔차 네트워크는 단축 연결을 도입하여 극도로 심층적인 네트워크를 교육할 때 사라지는 기울기 문제를 해결하는 일종의 컨볼루션 신경망 설계를 나타냅니다. 이러한 단축 연결을 통해 ImageNet과 같은 데이터 세트의 이미지를 사용하여 ResNet을 학습할 수 있으므로 낮은 수준의 기능(엣지 및 텍스처 포함)을 높은 수준의 기능으로 학습하는 과정이 용이합니다. ResNet의 도입은 잔차 학습의 개념을 낳았고, 이는 훨씬 더 깊은 수준에서 훈련 네트워크를 크게 완화했습니다. 복원력과 고성능을 기반으로 한 비전 작업에 대한 업계 벤치마크인 ViT(Vision Transformers)는 이미지넷에서 사전 교육을 받은 후 다양한 부문에서 즉시 사용할 수 있는 모델로 떠올랐습니다. ViT는 기존 방식에서 한 걸음 떨어져 NLP에 뿌리를 둔 트랜스포머 아키텍처를 시각적 데이터와 결합합니다. 특정 작업에 대한 모델 아키텍처를 조정하는 대신 대규모 이미지 데이터 세트에 대해 ViT를 사전 교육하여 모델이 글로벌 이미지 구조를 자연스럽게 학습할 수 있도록 합니다. 이는 이미지 컨텍스트를 캡처하기 위해 대규모 계산 오버헤드가 필요한 기존 픽셀-패치 인코딩 체계에서 벗어난 것입니다.

 

이러한 사전 훈련 모델의 장점은 엄청납니다. 사전 훈련된 모델은 사전 훈련 단계에서 이미 많은 양의 다양한 데이터에 노출되었기 때문에 새로운 작업을 더 효과적으로 학습할 수 있습니다. 이는 특정 작업을 위한 충분한 데이터가 부족하여 과적합이라는 공통된 문제에 직면하지 않고 기술을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 더 중요한 장점은 모델 학습을 처음부터 시작하는 대신 사전에 훈련된 모델을 조정하는 것입니다. 계산 리소스와 시간 할당에 대한 부담이 덜합니다. 실제로 이러한 검소함은 성능이 중요한 실제 상황에서 특히 가치가 있음을 알 수 있습니다. 상당한 수의 벤치마크가 사전 학습된 모델이 최첨단 성능을 달성하여 대규모 데이터 세트에서 학습하고 지식을 상속한다는 것을 보여줍니다. 이를 통해 모델은 작업별 모델이 놓칠 수 있는 복잡한 패턴을 포착할 수 있습니다. 위와 같은 넘쳐나는 이점들은 다양한 분야에서 달성할 수 있는 것의 한계를 재정의했습니다. 이러한 세부 사항을 자세히 살펴봅시다. 사전 훈련된 모델의 가장 큰 장점은 다양한 작업과 데이터 세트에 걸쳐 잘 일반화할 수 있다는 것입니다. 이 전이 학습은 초기에 훈련된 광범위하고 다양한 데이터에서 비롯되며, 사전 훈련 중에 광범위한 기능과 패턴을 획득하여 나중에 미세 조정할 때 신선하거나 보이지 않는 정보에 더 쉽게 적응할 수 있습니다. 물론, 다양한 분야를 탐색하는 것은 상당히 어려울 수 있습니다. 공원을 산책하는 것처럼 간단한 일은 절대 아닙니다. 사전에 훈련된 모델은 그들이 유래한 특정 영역에 국한되지 않습니다.

 

 

사전훈련의 최신 연구 동향

 

조금 딴 소리 같겠지만, 일반적인 지식의 바다에 빠져 있다가 나중에 약간의 조정만 거친 후에 의학이나 법률 영역에 쉽게 적용되는 모델을 상상해 보세요. 사전 학습된 모델을 개발할 때, 모델이 크고 다양한 데이터 세트를 기반으로 개발되면 데이터의 다양한 불규칙성과 차이에 대한 저항을 얻는 경향이 있으며, 이는 때때로 사소한 편차 또는 상당한 편차로 간주될 수 있습니다. 이러한 저항은 조직이 보유한 데이터의 품질과 양을 고려할 때 일관성이 다를 수 있고, 종종 딥 러닝을 위한 자체 모델을 충분히 개발할 수 있는 실제 애플리케이션에서 많은 시간과 다른 리소스(인적 또는 재정적)가 필요한 모델보다 더 신뢰할 수 있도록 합니다. 대부분 사전 훈련 없이 심층 신경망을 구축하는 것은 계산과 시간 측면에서 모두 어렵습니다. 그러나 사전 훈련은 특정 작업에 맞게 조정하는 데 상당한 시간과 리소스가 필요하지 않은 강력한 초기화를 제공함으로써 이 문제를 크게 해결합니다. 미세 조정 효율성은 모델이 사전 훈련 후에 공통 기능을 학습했다는 아이디어에 뿌리를 두고 있습니다. 이는 특정 작업을 훈련하는 데 필요한 에포크 수가 적으며 계산 리소스도 적기 때문에 매우 유리할 수 있음을 의미합니다. 리소스가 부족하거나 시간 제약이 있는 상황에서 도움이 됩니다. 기업은 처음부터 구축하는 것이 아니라 사전에 훈련된 모델을 활용할 수 있으며, 이를 통해 대용량 데이터 세트와 컴퓨팅 리소스의 높은 소비와 관련된 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 충분한 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스가 준비되지 않았지만 최첨단 모델을 활용하고자 하는 중소기업에게 특히 중요합니다. 사전 학습된 모델은 일반적으로 이미 풍부한 일반 지식을 보유하고 있는 지점에서 학습을 시작하기 때문에 특정 작업에서 탁월한 성능을 발휘하는 강력한 기반 역할을 합니다.

더군다나 최근 연구와 혁신을 촉진하기 위한 사전학습 전략에서는 멀티태스킹 학습이 주목받고 있습니다. 사전 훈련된 모델은 여러 작업에 동시에 조정되어 모델 간에 공유 표현이 존재하는 경우 관련된 모든 작업에서 성능을 향상시킬 수 있습니다. 모델이 훈련된 다양한 작업 중 공통 패턴이나 특징을 식별하여 데이터와 계산 리소스를 최적으로 활용할 수 있기 때문에 이는 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다. 연구 및 혁신 영역은 사전 훈련된 모델이 제작의 시험 및 검증을 위한 견고하고 균일한 지점을 제공하기 때문에 매우 유용하다고 생각합니다. 연구원들은 사전 훈련된 모델을 사용하여 새로운 개념과 아이디어를 가지고 놀 수 있는 기반으로 사용할 수 있습니다. 이것은 처음부터 시작할 필요가 없으므로 진화 인공지능 연구 노력에 대한 진입 장벽을 급진적인 방식으로 줄입니다. 개발자들은 미리 구축된 모델을 적용함으로써 AI 프로토타입을 빠르게 만들 수 있습니다. 본질적으로, 이것은 그들이 이러한 기성품의 사전 훈련된 모델을 그들의 요구 사항에 맞게 조정할 수 있다는 것을 의미합니다. 결과적으로, 애플리케이션은 빠르게 개발될 수 있고 시장 출시까지의 더 짧은 주기로 시장에 소개될 수 있습니다. 즉, 고급 AI 혁신적인 애플리케이션이 시장에 더 빨리 도달한다는 것을 의미합니다.

사전 훈련된 모델에 대한 관찰 이 모델들은 탐색적 연구의 영역에서 중심을 잡습니다. 이 모델들은 초기 단계부터 모델을 훈련하는 고된 작업에 휘말리지 않고 연구자들이 자신의 개념을 검증하고 새로운 알고리즘을 만드는 데 도움이 됩니다. 이는 발견이 이루어지고 혁신적인 접근 방식이 개발되는 속도를 크게 향상시킵니다. 사전 훈련된 모델을 활용하면 더 윤리적으로 해석 가능한 인공지능 시스템으로 이어질 수 있습니다. 비록 그러한 모델은 본질적으로 방대한 훈련 데이터 내에 편향을 캡슐화하지만, 편향 완화를 위한 기회도 제공합니다. 연구자들은 이러한 모델을 분석하고 편향의 수준을 줄이기 위해 조정할 수 있으며, 이를 통해 시스템으로부터 더 공평한 결과를 보장할 수 있습니다. 이는 딥 러닝 사전 훈련된 모델의 이점이며, 이는 더 해석 가능하게 만들 수 있습니다. 주의 메커니즘과 특징 시각화와 같은 일부 기술은 연구자들이 의사 결정 과정이 이러한 모델에 의해 수행되는 방법을 이해할 수 있도록 하여 더 투명하고 책임감 있는 인공 지능 시스템으로 이어집니다. 결과론적으로, 사전 훈련된 모델의 등장은 인공 지능에 혁명을 일으켜 일반화, 효율성 및 성능에 걸쳐 이점을 제공하는 전례 없는 혁신의 시대를 열었습니다. 사전 훈련된 모델은 대규모 사전 훈련을 통해 견고한 기반을 다지고 미세 조정되면 다양한 전문 작업에 탁월하여 최첨단 결과를 제공하는 동시에 리소스 집약적인 훈련 시간과 노력을 최소화하고 있습니다.