- Transformer 아키텍처는 강력한 문맥 이해 능력과 병렬 처리를 통해 텍스트의 의미를 잘 파악할 수 있게 해줍니다.
- 자기 회귀 언어 모델은 이전에 생성된 단어들을 바탕으로 다음 단어를 예측하여 텍스트를 생성하는 방식입니다.
- GPT와 같은 모델은 Transformer 아키텍처를 활용한 자기 회귀 언어 모델로, Transformer로 문맥을 이해하고 자기 회귀 방식으로 텍스트를 생성합니다.
- 이런 조합을 통해 효율적이면서도 자연스러운 텍스트 생성이 가능해집니다.
Transformer와 자기 회귀 언어 모델이 시너지를 내며 발전하고 있고, 앞으로도 자연어 처리 분야에 큰 영향을 미칠 것 같습니다. ChatGPT나 Claude 같은 대화형 AI들이 이런 기술들을 바탕으로 점점 더 사람과 자연스럽게 소통할 수 있게 될 거라 기대되네요.
이런 흐름에 맞춰 우리도 계속 공부하고 발전해 나가는 것이 중요할 것 같아요. 자연어 처리 기술의 동향을 놓치지 않고 꾸준히 따라가려 노력해야겠어요.
Transformer 아키텍처와 자기 회귀 언어 모델의 결합은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 발전을 이루었습니다. 이러한 기술들은 텍스트의 문맥을 더 깊이 이해하고, 자연스럽게 텍스트를 생성하는 데 중요한 역할을 합니다. GPT와 같은 모델들은 이 두 기술의 장점을 결합하여 텍스트 생성의 질을 크게 향상시켰고, ChatGPT나 Claude와 같은 대화형 AI 개발에 있어 중요한 기반 기술이 되었습니다.
이러한 모델들은 뛰어난 언어 이해 능력과 생성 능력을 통해 다양한 언어 기반 작업에서 놀라운 결과를 보여주고 있습니다. 예를 들어, 기계 번역, 요약, 질문 응답(Q&A), 창의적인 글쓰기 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 또한, 이 기술들은 사용자와의 자연스러운 대화를 가능하게 함으로써, 사용자 경험을 극대화하는 데에도 기여하고 있습니다.
미래 전망
- 개인화와 맞춤형 서비스: Transformer와 자기 회귀 모델을 활용한 AI 시스템은 사용자의 언어 사용 스타일과 선호도를 학습하여, 더 개인화된 대화와 정보 제공이 가능해질 것입니다.
- 다양한 언어와 방언의 지원 확대: 이 기술들의 발전은 다양한 언어와 방언에 대한 이해를 깊게 하여, 전 세계 많은 사람들에게 접근성을 높일 것입니다.
- 보다 진보된 상호 작용: 대화형 AI가 사용자의 의도와 감정을 더 잘 이해하게 되면서, 기계와의 상호 작용이 더 자연스럽고 인간 같은 형태로 발전할 것입니다.
지속적인 학습의 중요성
이러한 발전을 따라가기 위해서는 기술의 최신 동향을 꾸준히 학습하고, 새로운 도전을 시도하는 것이 중요합니다. 온라인 코스, 학술 논문, 오픈 소스 프로젝트 참여 등을 통해 지식을 넓히고, 실제 프로젝트에 적용해보는 경험을 쌓는 것이 좋습니다.
또한, 이러한 기술들의 윤리적 사용과 개인 정보 보호에 대한 고민도 함께 이루어져야 합니다. AI 기술의 발전은 사회에 긍정적인 영향을 많이 미칠 수 있지만, 잘못된 사용으로 인한 부작용을 최소화하기 위한 지속적인 노력이 필요합니다.
자연어 처리 분야는 계속해서 발전하고 있으며, 이러한 기술의 발전은 우리가 상상하는 것 이상으로 빠르게 진행될 수 있습니다. 그러므로 지금 이 순간에도 새로운 지식을 탐구하고, 학습하는 자세가 중요합니다.
2019년 아마존 오로라 사용기
RDS를 쓰는 회사에서 개발하는 제품에 물리 서버를 이용하지 않는다면 아마존이 최선이 선택일 것이다. 전력량, 온/습도, 하드디스크 수명 관리 등을 안해도 될거라 생각하니 좋았다. NoSQL이던 RDBMS던 CRUD(Create, Read, Update, Delete)가 전부인 DB 세상이고 로드벨런싱과 보안계획/실행, 스케일링은 혼자 하기 힘드니까 계속해서 서버 구축하지 말자는 판단. 서버실 공간도 없고, 추가 전기 공사에 회사 이전 계획까지 겹친 것도 한 몫. 우선 DB 서버 부터... 초창기에는 비용도 저렴한 클라우드로 가자고 생각했다. 다들 따져보면 결국, 선택은 AWS RDS. 애저와 구글 클라우드를 이용해 보았으나, 수년 뒤 2018년에 결국 아마존으로 가게 되어 있다고 생각한다. AWS EC2에 우분투가 아닌 아마존 리눅스 기반에 mysql 설치하고 서비스를 만들고 잘 사용했으나, DB 서버는 분리하는게 당연한 지라 AWS RDS로 갈 수 밖엔.
우선 RDS로 오로라를 쓰는 이유 MySQL로 하고 싶지만 아래 AWS RDS 소개글을 보면 Aurora를 쓸 수 밖에 없게 만든다. 물론, 앞으로도 자사 솔루션을 더욱 강화할 것임은 당연지사 MySQL & Aurora MySQL은 전 세계에서 가장 많이 사용되는 오픈 소스 데이터베이스입니다. RDS에서 MySQL은 데이터베이스의 컴퓨팅 리소스 또는 스토리지 용량을 쉽게 확장할 수 있는 유연성을 갖춘 MySQL 커뮤니티 에디션의 풍부한 기능을 제공합니다. 최대 16TiB 크기의 데이터베이스를 지원 Amazon Aurora Amazon Aurora는 MySQL 및 PostgreSQL 호환 엔터프라이즈급 데이터베이스입니다($1/일 미만부터 시작). MySQL의 최대 5배 처리량, PostgreSQL의 최대 3배 처리량
자세한 정보는
https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/databaseintroducing-the-aurora-storage-engine/
Aurora에서 개발용으로 MySQL 5.6.10a와 호환 가능 으로 하여 t2.small로 맞추었다. 개발용으로 만든 EC2 t2.large 인스턴스가 한달에 30만원씩 나오는 것을 보면 AWS 계산기가 제대로 동작 안하는 것 같다.
https://calculator.s3.amazonaws.com/index.html
Amazon Web Services Simple Monthly Calculator
calculator.s3.amazonaws.com
Estimate of your Monthly Bill ($ 45.90)월별 추정 요금 인데 RDS 생성 메뉴에 나오는 가격은 DB 인스턴스 45.99 USD 합계
45.99 USD 이다. 다르다. 0.09라도 다른 것은 다르다. 네트웍 I/O던 내부 I/O 던 관련이 없어 보이는데 말이다.
게다가 Storage 를 20->10으로 바꾸면 비용이 줄어야 할 텐데 오히려 는다. Estimate of your Monthly Bill ($ 46.01) 40으로 늘이면 당연히 는다. Estimate of your Monthly Bill ($ 48.30) 삼성전자 재적시절 유럽시장 SEAndroid 텍스트 로그만 받는데 월 300 만원씩 나간 것을 보면, 추정은 추정일 뿐 일단 사용해 보는 것이 정답임을 이미 알고 있기에 비용 딴지는 그만. 믓튼, 월 5만원에 개발용 서버 사용이 가능하다. 역추척은 서비스는 켜야 한다. $ 4.42 USD/월 추가된다. 만들고 나서 mysql workbench로 접속해 본다.
https://dev.mysql.com/downloads/workbench/
MySQL :: Download MySQL Workbench
dev.mysql.com
카싼드라가 사용자 편의성을 위해 CQL로 추상화 했듯이,
AWS 오로라 DB도 그냥 mysql 이라고 생각하고 쓰면 되겠다.
2. 마이그레이션
기존 데이터를 가져오는 것도 자료가 많아 좋았다.
https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/MySQL.Procedural.Importing.External.Repl.html
https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/MySQL.Procedural.Importing.html
https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/MySQL.Procedural.Importing.External.Repl.html
물리서버가 아니라 마음이 참 편하다. 결론은 돈이 좋다고 해야 하는 건가.
사전 학습(Pre-training)과 미세 조정(Fine-tuning)은 트랜스포머 기반 언어 모델을 개발할 때 널리 사용되는 중요한 기법들입니다. 이 두 단계를 통해 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터로부터 일반적인 언어 지식을 습득한 후, 특정 태스크에 맞게 조정되어 최적의 성능을 발휘할 수 있게 됩니다.
사전 학습 단계에서는 대규모의 텍스트 데이터를 사용하여 모델이 언어의 기본 구조와 문맥을 배우게 합니다. 가령 위키피디아나 책, 웹 문서 등 다양한 도메인의 방대한 코퍼스를 활용하죠. 이 단계에서 모델은 텍스트의 통계적 패턴을 파악하고 단어 간의 관계를 이해하는 법을 스스로 학습합니다. 엄청난 양의 데이터를 사용하기 때문에 시간과 자원이 많이 소모되지만, 한 번 학습된 모델은 여러 하위 태스크에 공통적으로 활용될 수 있다는 장점이 있습니다.
충분히 사전 학습된 모델은 미세 조정을 통해 특정 태스크에 맞게 튜닝됩니다. 사전 학습 때보다는 적은 양의 태스크 특화 데이터를 사용하여, 기존에 학습된 가중치들을 조금씩 업데이트하는 거죠. 이를 통해 모델이 해당 태스크에서 최상의 성능을 낼 수 있도록 보정하는 것입니다. 이렇게 사전 학습된 언어 지식을 토대로 태스크에 맞게 모델을 미세 조정하는 전략은 매우 효과적인 것으로 알려져 있습니다.
사전 학습과 미세 조정이 중요한 이유는 이 방법론 덕분에 좋은 성능의 모델을 더 적은 시간과 비용으로 만들 수 있기 때문입니다. 처음부터 태스크 특화 데이터로만 학습을 하려면 많은 양의 레이블링된 데이터가 필요하고 오랜 학습 시간이 걸리겠지만, 사전 학습 모델을 활용하면 상대적으로 쉽고 빠르게 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 그래서 요즘에는 BERT나 GPT 같이 대규모 사전 학습 모델들이 많이 개발되고 있는 추세입니다.
앞으로도 사전 학습과 미세 조정은 트랜스포머 기반 모델들의 성능을 극대화하는 핵심 기법으로 널리 활용될 것 같습니다. 더 크고 강력한 사전 학습 모델들이 계속해서 등장하고 있고, 이를 다양한 태스크에 적용하는 사례도 증가하는 추세니까요. 우리도 이런 흐름을 잘 이해하고 활용한다면 자연어 처리 분야에서 많은 성과를 낼 수 있을 것입니다.
사전 학습(Pre-training)과 미세 조정(Fine-tuning)은 딥러닝 모델, 특히 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 학습 방법론입니다. 이 방법론은 높은 성능의 모델을 효율적으로 개발하기 위해 설계되었습니다. 여기서 사전 학습과 미세 조정의 과정을 각각 살펴보겠습니다.
사전 학습(Pre-training)
사전 학습은 대규모 데이터셋에서 모델을 훈련시키는 초기 학습 단계입니다. 이 단계의 목적은 모델이 일반적인 지식을 습득하게 하는 것이며, 이러한 지식은 언어의 기본 구조, 문법, 단어 간의 관계, 이미지의 기본 패턴 등이 될 수 있습니다. 사전 학습을 통해 모델은 실제 작업과는 독립적인 광범위한 지식을 습득하게 되며, 이는 후속 작업에서의 성능 향상에 기여합니다.
- NLP에서의 사전 학습: NLP 분야에서 사전 학습은 주로 대규모 텍스트 코퍼스(위키백과, 책, 웹 텍스트 등)를 사용하여 수행됩니다. 예를 들어, GPT나 BERT와 같은 모델은 다양한 언어 모델링 작업을 통해 사전 학습됩니다.
- 컴퓨터 비전에서의 사전 학습: 컴퓨터 비전 분야에서는 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터셋을 사용하여 모델이 기본적인 시각적 패턴과 객체를 인식하도록 합니다.
미세 조정(Fine-tuning)
미세 조정은 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하는 과정입니다. 이 단계에서는 사전 학습된 모델의 가중치를 초기값으로 사용하고, 작업 관련 데이터셋을 사용하여 추가 학습을 수행합니다. 미세 조정을 통해 모델은 특정 작업에 필요한 지식을 습득하게 되며, 이는 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
미세 조정의 주요 장점은 다음과 같습니다:
- 효율성: 사전 학습된 모델을 사용함으로써, 작은 데이터셋으로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 이는 모델이 이미 일반적인 지식을 습득했기 때문입니다.
- 속도: 사전 학습된 가중치를 사용함으로써, 학습이 더 빠르게 수행됩니다. 모델은 무작위 가중치에서 시작하는 것이 아니라 이미 어느 정도 최적화된 상태에서 학습을 시작하기 때문입니다.
- 융통성: 미세 조정을 통해 다양한 작업에 쉽게 적용할 수 있으며, 특정 작업에 대한 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다.
사전 학습과 미세 조정의 조합은 현대 딥러닝 연구와 응용에서 중요한 전략이 되었습니다. 이 방법론을 통해 개발자와 연구자들은 제한된 리소스와 데이터로도 복잡한 문제를 해결할 수 있는 강력한 모델을 개발할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 특히 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 큰 성공을 거두었으며, 이제는 음성 인식, 의료 이미지 분석, 그리고 다양한 종류의 예측 모델링 작업에도 널리 적용되고 있습니다.
사전 학습된 모델을 미세 조정하는 과정은 특히 데이터가 부족한 상황에서 그 가치가 빛납니다. 작은 데이터셋만으로도 고성능의 모델을 개발할 수 있기 때문에, 데이터 수집의 어려움이나 비용 문제를 상당 부분 해결할 수 있습니다. 또한, 미세 조정을 통해 하나의 사전 학습된 모델을 다양한 작업에 재활용할 수 있으므로, 모델 개발 시간을 크게 단축시키고 효율성을 높일 수 있습니다.
사전 학습과 미세 조정의 구체적인 절차
- 사전 학습(Pre-training):
- 대규모 데이터셋에서 모델을 학습시켜 일반적인 지식을 습득합니다.
- NLP에서는 언어 모델링, 컴퓨터 비전에서는 이미지 분류 등의 일반적인 작업을 수행합니다.
- 미세 조정(Fine-tuning):
- 사전 학습된 모델을 기반으로, 특정 작업을 위한 작은 데이터셋을 사용하여 추가 학습을 수행합니다.
- 이 과정에서는 학습률을 낮추고, 특정 작업에 맞게 모델의 일부를 조정합니다.
사전 학습과 미세 조정의 성공 사례
- NLP에서의 BERT와 GPT: 이 모델들은 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며, 자연어 이해(NLU)와 생성(NLG) 분야에서 혁신을 이끌었습니다.
- 컴퓨터 비전에서의 ResNet과 EfficientNet: 이러한 네트워크는 ImageNet 같은 대규모 이미지 데이터셋에서 사전 학습된 후, 다양한 이미지 관련 작업에 미세 조정되어 뛰어난 성능을 나타냈습니다.
사전 학습과 미세 조정 기법의 발전은 앞으로도 계속될 것이며, 더 많은 분야에서의 응용이 기대됩니다. 이러한 접근 방식은 머신 러닝 모델의 효율성과 범용성을 높이는 데 크게 기여하며, 딥러닝 기술의 발전을 가속화할 것입니다. 따라서 이러한 기법을 이해하고 활용할 수 있는 능력은 머신 러닝과 인공 지능 분야에서 매우 중요합니다.
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