인공 지능 (AI) 과 관련하여 트랜스포머 아키텍처만큼 영향력 있는 개발은 거의 없습니다.지금은 상징적인 2017년 논문 “Attention Is All You Need”에 소개된 트랜스포머는 AI 산업을 근본적으로 재편하여 다양한 영역에 걸친 수많은 혁신의 기본 구조가 되었습니다.
트랜스포머의 승리: AI의 도약
이야기는 2017년 8명의 구글 연구팀이 “Attention Is All You Need”라는 획기적인 논문을 공동 저술하면서 시작됩니다.이 연구에서는 자연어 처리 (NLP) 에 혁명을 일으킨 딥 러닝 접근 방식인 트랜스포머 아키텍처를 소개했습니다.트랜스포머 이전에는 순환 신경망 (RNN) 이 NLP 환경을 지배했습니다.그러나 RNN은 데이터를 순차적으로 처리하므로 텍스트 내에서 장거리 종속성을 캡처하는 데 방해가 되었습니다.
트랜스포머의 주요 혁신은 주의 메커니즘에 있습니다.RNN과 달리 트랜스포머는 주어진 텍스트 입력의 모든 부분을 동시에 분석할 수 있습니다.이러한 병렬화를 통해 시퀀스에서의 거리에 관계없이 단어 간의 관계를 파악할 수 있으므로 텍스트를 보다 포괄적으로 이해할 수 있습니다.
트랜스포머의 이점은 정확도 향상 외에도 다양합니다.병렬 처리를 통해 RNN보다 계산 효율이 더 높습니다.또한 트랜스포머는 뛰어난 확장성을 자랑합니다. 즉, 훨씬 더 많은 파라미터로 구축할 수 있어 전력 및 일반화가 더욱 향상됩니다.
이러한 장점 덕분에 트랜스포머는 AI의 최전선에 서게 되었습니다.오늘날 GPT-3 및 ChatGPT부터 Bard 및 Bing Chat에 이르기까지 모든 주요 NLP 모델은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다.트랜스포머의 영향력은 NLP를 초월합니다. 트랜스포머는 컴퓨터 비전, 로봇 공학, 심지어 전산 생물학의 발전을 촉진했습니다.
트랜스포머의 공동 제작자 중 한 명인 아시시 바스와니 (Ashish Vaswani) 는 트랜스포머의 중요성을 다음과 같이 적절하게 요약했습니다. “트랜스포머는 모든 입력의 서로 다른 부분 간의 상호 작용을 한 번에 매우 빠르게 캡처할 수 있는 방법입니다.이는 문장 속 부분, 음악 속 음표, 이미지 속 픽셀, 단백질 일부 간의 상호작용을 포착하는 일반적인 방법입니다.어떤 작업에도 사용할 수 있습니다.”
트랜스포머의 아킬레스건: 한계와 도전
확실한 성공에도 불구하고 트랜스포머에 한계가 없는 것은 아닙니다.다음은 새로운 아키텍처의 등장을 위한 기반을 마련하는 몇 가지 주요 단점입니다.
- 높은 컴퓨팅 비용: 최첨단 트랜스포머 모델을 트레이닝하려면 수천 개의 GPU를 장기간 실행해야 하므로 막대한 컴퓨팅 비용이 발생합니다.이로 인해 하드웨어 제조업체가 AI 처리 성능에 대한 계속 증가하는 수요를 따라잡기 위해 고군분투하면서 전 세계적으로 칩 부족 현상이 발생하기도 했습니다.
- 시퀀스 길이를 이용한 2차 스케일링: 변환기의 중요한 단점은 시퀀스 길이에 따른 2차 스케일링입니다.입력 시퀀스의 길이가 길어질수록 입력 시퀀스를 처리하기 위한 계산 요구 사항도 기하급수적으로 증가합니다.따라서 변환기는 전체 교과서나 게놈과 같이 매우 긴 시퀀스를 처리하는 데 적합하지 않습니다.
- 지속적 학습 불가능: 현재 트랜스포머 모델에는 정적 파라미터가 있습니다.일단 교육을 받으면 이러한 파라미터는 고정된 상태로 유지되므로 배포 중에 접하는 새로운 정보를 학습하고 이에 적응하는 데 방해가 됩니다.
- 설명성 부족: 변압기의 복잡한 내부 작동으로 인해 추론 및 의사 결정 프로세스를 이해하기가 어렵습니다.이는 특히 의료 분야에서 높은 수준의 투명성과 안전성을 요구하는 응용 분야의 주요 장애물입니다.
차세대 AI 아키텍처
트랜스포머의 한계로 인해 트랜스포머의 성능을 능가하는 것을 목표로 하는 대체 아키텍처에 대한 연구가 가속화되었습니다.
서브쿼드라틱 아키텍처
Hyena와 같은 이러한 아키텍처는 트랜스포머를 괴롭히는 2차 스케일링 병목 현상을 극복하기 위해 노력합니다.Hyena는 어텐션 대신 컨벌루션과 요소별 곱셈을 활용하므로 긴 시퀀스를 효율적으로 처리할 수 있습니다.초기 결과는 유망한 것으로, 트랜스포머와 대등한 성능을 보여주면서도 훨씬 적은 계산 능력을 필요로 한다는 것을 보여줍니다.
액체 신경망
C. elegans 벌레의 뇌의 생물학적 구조에서 영감을 받은 액체입니다. 신경망 독특한 이점을 제공합니다.이러한 네트워크는 확률적 가중치가 크고 크기가 작기 때문에 지속적인 학습 기능을 자랑합니다.또한 아키텍처가 단순하기 때문에 변환기에 비해 해석이 더 쉽습니다.현재는 시계열 데이터로 제한되어 있지만 액체 신경망은 로봇 응용 분야에서 가능성을 보여줍니다.
사카나 AI의 접근법
“Attention Is All You Need” 논문의 공동 저자가 설립한 Sakana AI는 AI에 대한 자연에서 영감을 받은 접근 방식을 옹호합니다.이들은 진화와 집단 지성의 원칙에서 영감을 얻어 다양한 협업 모델로 구성된 시스템을 구상하고 있습니다.이 접근 방식은 수작업으로 엔지니어링한 기능에 의존하기보다 데이터를 통한 학습을 우선시하며, 이를 통해 잠재적으로 적응력이 뛰어나고 강력한 AI 시스템을 만들 수 있습니다.
앞으로의 길: AI의 다각적인 미래
트랜스포머 혁명은 AI를 확실히 변화시켰습니다.하지만 훨씬 더 강력하고 다재다능한 AI 아키텍처에 대한 탐색은 계속되고 있습니다.AI 아키텍처의 미래는 현 시점에서 다음 두 가지 방식 중 하나로 실현될 수 있습니다.
- 도메인별 아키텍처: 서로 다른 아키텍처가 특정 영역을 지배하는 경우 전문화 분야로 돌아갈 수 있습니다.트랜스포머는 계속해서 언어 처리 분야에서 최고의 자리를 차지할 수 있는 반면, 하이에나와 같은 하위 2차 아키텍처는 단백질 모델링이나 비디오 이해와 같이 긴 시퀀스 분석이 필요한 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다.지속적인 학습과 설명 가능성에 초점을 맞춘 액체 신경망은 자율주행차와 같이 안전이 중요한 응용 분야에서 특히 유용할 수 있습니다.
- 범용 후계자: 또는 모든 영역에서 트랜스포머를 능가하는 단일 우수한 아키텍처가 등장할 수도 있습니다.이 아키텍처는 트랜스포머의 전체 성능을 유지하거나 능가하는 동시에 하위 2차 아키텍처의 효율성, 액체 신경망의 지속적 학습 기능, 안전이 중요한 애플리케이션에 필요한 설명 가능성 등 현재 경쟁 제품의 강점을 이상적으로 결합할 수 있습니다.
향후 몇 년은 AI 아키텍처의 궤적을 결정하는 데 절대적으로 중요할 것입니다.연구가 진행되고 이러한 새로운 아키텍처가 성숙해짐에 따라 트랜스포머가 지배력을 유지할 것인지 아니면 차세대 AI 모델에 굴복할지 목격하게 될 것입니다.
트랜스포머 아키텍처의 기술적 뉘앙스
트랜스포머는 일반적으로 인코더-디코더 아키텍처를 사용하여 구축됩니다.인코더는 입력 시퀀스의 의미와 단어 간의 관계를 캡처하여 입력 시퀀스를 처리합니다.그런 다음 디코더는 인코딩된 정보를 활용하여 출력 시퀀스를 생성하고 의미를 새로운 형식 (예: 번역, 요약) 으로 변환합니다.
트랜스포머의 핵심 혁신은 주의 메커니즘에 있습니다.이 메커니즘을 통해 모델은 현재 처리 단계와 가장 관련이 있는 입력 시퀀스의 특정 부분에 초점을 맞출 수 있습니다.각 입력 요소의 중요도를 정량화하기 위해 주의 가중치를 계산하여 모델이 당면한 작업에 중요한 정보에 선택적으로 주의를 기울일 수 있도록 합니다.
트랜스포머에 사용되는 주의에는 두 가지 주요 형태가 있습니다. 바로 자기 주의와 마스크 주의입니다.셀프 어텐션을 사용하면 모델이 입력 시퀀스의 모든 요소에 동시에 주의를 기울일 수 있어 문장 내 단어 간의 관계를 더 깊이 이해할 수 있습니다.반면 마스크 어텐션은 기계 번역과 같은 작업에서 사용됩니다. 기계 번역에서는 모델이 미래의 단어를 미리 보지 않고도 시퀀스의 다음 단어를 예측해야 합니다.이는 디코딩 과정에서 후속 단어를 마스킹하여 모델이 이전에 처리된 정보에만 의존하도록 함으로써 가능합니다.
트랜스포머는 멀티 헤드 어텐션이라는 강력한 기술을 사용합니다.이 접근 방식은 각각 입력 시퀀스의 다양한 측면에 초점을 맞춘 여러 개의 독립적인 어텐션 헤드를 활용합니다.그런 다음 이러한 헤드의 출력을 결합하여 입력을 더욱 풍부하게 표현합니다.
변환기에는 시퀀스의 단어 순서를 캡처하는 내장 메커니즘이 없기 때문에 위치 인코딩이 도입되었습니다.이 기법은 각 단어의 위치에 대한 정보를 입력 임베딩에 추가하여 모델이 문장 내 단어의 상대적 순서를 이해할 수 있도록 합니다.
트랜스포머 에코시스템: 툴 및 리소스
BERT, RoberTA 및 T5와 같이 사전 학습된 수많은 트랜스포머 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다.이러한 모델은 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트를 기반으로 학습되므로 특정 애플리케이션에서 미세 조정하면 다양한 NLP 작업을 높은 정확도로 수행할 수 있습니다.
TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformer와 같은 오픈 소스 라이브러리는 트랜스포머 모델을 빌드하고 배포하기 위한 사용자 친화적인 도구를 제공합니다.이러한 라이브러리는 사전 학습된 모델, 미세 조정을 위한 기능, 핵심 트랜스포머 아키텍처의 효율적인 구현을 제공합니다.
구글 클라우드 AI 플랫폼, 아마존 세이지메이커, 마이크로소프트 애저와 같은 주요 클라우드 제공업체는 트랜스포머 모델의 교육 및 배포를 위한 클라우드 기반 솔루션을 제공합니다.이러한 플랫폼은 강력한 GPU 및 TPU에 대한 액세스를 제공하므로 사용자는 대규모 하드웨어 투자 없이도 대규모 모델을 트레이닝할 수 있습니다.
Sapien을 사용한 트랜스포머 기반 모델 미세 조정
트랜스포머 혁명은 다양한 산업에 혁명을 일으킬 대규모 언어 모델 (LLM) 의 엄청난 잠재력을 강조했습니다.하지만 아무리 강력한 LLM이라도 편향이나 편견에 의해 제약을 받을 수 있습니다. 환각 학습 데이터 내에 있고 설명성이 부족합니다.사피엔의 핵심 전문 기술인 HIL (Human In-the-Loop) 라벨링이 필요한 이유가 바로 여기에 있습니다.
사용자 지정 데이터에 대한 LLM 교육 모든 모델의 초석입니다.Sapien의 데이터 레이블링 서비스를 사용하면 전문가의 피드백을 받아 사전 학습된 트랜스포머 모델 또는 맞춤형 LLM을 미세 조정할 수 있습니다.당사의 포괄적인 라벨링 솔루션은 LLM 개발과 관련된 주요 문제를 해결합니다.
- 편향 완화: 대규모 데이터 세트를 기반으로 학습된 트랜스포머 모델은 사회적 편견을 계승하고 증폭시킬 수 있습니다.Sapien의 다양한 라벨링 인력은 다층적 접근 방식을 통해 편향을 완화하여 LLM이 균형 잡힌 대표 데이터세트를 기반으로 교육을 받을 수 있도록 합니다.
- 설명 가능성 및 투명성: LLM, 특히 트랜스포머는 추론이 불투명할 수 있습니다.Sapien은 인간의 피드백을 교육 과정에 통합함으로써 설명성이 향상된 LLM을 구축할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 LLM의 의사 결정 프로세스를 이해하고 결과물에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다.
- 분야별 전문성: LLM의 진정한 힘은 특정 영역에 적응하는 능력에 있습니다.Sapien의 글로벌 라벨러 네트워크에는 의료 및 금융에서 법률 및 교육에 이르기까지 다양한 산업 분야의 주제 전문가가 포함됩니다.이러한 전문 지식을 바탕으로 LLM을 영역별 데이터와 뉘앙스로 미세 조정하여 고유한 사용 사례 내에서 성능을 극대화할 수 있습니다.
Sapien의 데이터 라벨링 플랫폼은 LLM 개발 프로세스의 진화하는 요구 사항을 해결할 수 있는 확장 가능하고 유연한 솔루션을 제공합니다.챗봇 프로젝트를 위해 스페인어를 구사하는 라벨러로 구성된 전담 팀이 필요하거나 북유럽 야생동물 전문가를 활용하여 이미지 인식 모델을 미세 조정해야 하는 경우 Sapien은 제공할 수 있는 리소스와 전문 지식을 제공합니다.
트랜스포머 기반 LLM의 잠재력을 최대한 활용할 준비가 되셨나요?
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