안녕하세요, 이번 강의에서는 인코더가 LLM(대형 언어 모델)의 프롬프트 처리를 어떻게 허용하는지 심도 있게 다뤄보겠습니다. 지금까지 Transformer 모델에 대한 여러 강의를 통해 기본적인 이해를 쌓아왔습니다. 이번에는 LLM이 프롬프트를 처리하는 과정을 더 깊이 살펴보겠습니다. 이 강의는 조금 더 기술적인 내용이 포함되어 있어, 만약 깊이 있는 내용을 원하지 않으신다면 건너뛰셔도 됩니다. 하지만 생성 AI를 더 효과적으로 사용하고 싶다면 이 내용을 이해하는 것이 큰 도움이 될 것입니다.
트랜스포머 모델과 어텐션 메커니즘
Google이 2017년에 발표한 논문 “Attention is All You Need“을 보겠습니다.. 이 논문은 어텐션 메커니즘을 수학적으로 정의하여 LLM(대형 언어 모델)이 단어를 이해할 수 있도록 합니다.
트랜스포머 모델이란?
트랜스포머 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 모델로, RNN(순환 신경망)이나 LSTM(장단기 메모리) 모델의 한계를 극복하기 위해 개발되었습니다. 트랜스포머는 병렬 처리가 가능하고, 긴 문맥을 효과적으로 학습할 수 있다는 장점이 있습니다.
어텐션 메커니즘이란?
어텐션 메커니즘은 트랜스포머 모델의 핵심 요소로, 입력 시퀀스의 모든 단어에 대해 중요도를 계산하여 가중치를 부여하는 방법입니다. 이를 통해 모델이 중요한 단어에 더 집중할 수 있게 됩니다.
어텐션 메커니즘의 작동 원리
어텐션 메커니즘은 주로 다음 세 가지 행렬을 사용하여 작동합니다: 쿼리(Query), 키(Key), 밸류(Value).
- 쿼리(Query): 현재 단어의 임베딩 벡터입니다. 모델이 현재 단어에 대해 알아야 할 정보를 담고 있습니다.
- 키(Key): 모든 단어의 임베딩 벡터입니다. 각 단어의 고유한 정보를 나타냅니다.
- 밸류(Value): 키와 매칭되는 값으로, 실제로 참조하고자 하는 정보를 담고 있습니다.
이제 각 단계별로 어텐션 메커니즘이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
- 어텐션 스코어 계산: 쿼리와 키를 사용하여 어텐션 스코어를 계산합니다. 이는 쿼리와 키 간의 유사도를 측정하는 과정입니다. 주로 점곱(dot product)을 사용하여 계산합니다.
- 소프트맥스(Softmax) 적용: 계산된 어텐션 스코어에 소프트맥스를 적용하여 확률 분포로 변환합니다. 이를 통해 각 단어의 중요도가 확률 형태로 표현됩니다.
- 어텐션 가중치 적용: 밸류 행렬에 어텐션 가중치를 적용하여 최종 어텐션 값을 계산합니다. 이는 모델이 중요하다고 판단한 단어에 더 많은 가중치를 부여하여 정보의 중요도를 반영합니다.
이 과정을 통해 트랜스포머 모델은 문맥을 고려한 단어의 중요도를 계산하고, 이를 바탕으로 다음 단어를 예측하거나 텍스트를 생성합니다.
어텐션 가중치와 문맥 이해
“강가의 은행”이라는 문장을 수학적으로 임베딩하면 “은행”은 두 가지 의미를 가질 수 있습니다. 여기서 문맥에 따라 “은행”의 의미가 달라집니다. 문장에 사용된 단어의 의미가 문맥에 따라 완전히 달라지는 것입니다. 이는 매우 중요한 점입니다. 예를 들어, “강가의 은행”에서 “강가”와 “은행”의 관계를 통해 가중치를 조정합니다.
또 다른 예로 “돈이 은행에 있다”라는 문장에서 “돈”과 “은행”은 관련이 있습니다. 이러한 단어들 사이의 관계가 중요하며, 각각의 단어는 다른 가중치를 부여받아야 합니다. 이를 통해 문장의 고유한 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있게 됩니다.
예를 들어, 문장 “강가의 은행에서 낚시를 한다”를 살펴보겠습니다.
어텐션 메커니즘은 “은행”과 문장의 다른 단어들 간의 어텐션 스코어를 계산합니다. “강가”와 “은행”의 스코어가 높게 나와 가중치가 더 부여됩니다. 이를 통해 모델은 “은행”이 금융 기관이 아니라 강가와 관련이 있다는 문맥을 이해합니다.
신경망과 가중치 조정
신경망이란?
신경망(Neural Network)은 인간의 뇌에서 영감을 받아 만들어진 인공지능 모델입니다. 인간의 뇌는 뉴런이라는 신경 세포들로 이루어져 있는데, 신경망도 이와 비슷하게 뉴런(노드)으로 구성되어 있습니다. 신경망의 목적은 입력 데이터를 받아서 원하는 출력을 생성하는 것입니다.
신경망의 구성 요소
- 입력층(Input Layer): 입력 데이터를 받는 층입니다.
- 은닉층(Hidden Layers): 입력층과 출력층 사이에 위치한 층으로, 입력 데이터를 처리하고 특징을 추출하는 역할을 합니다. 은닉층의 수는 신경망의 깊이에 따라 달라집니다.
- 출력층(Output Layer): 최종 결과를 출력하는 층입니다.
가중치란?
가중치(Weights)는 신경망의 각 연결(엣지)에 할당된 값으로, 입력 데이터의 중요도를 조정하는 역할을 합니다. 신경망은 입력 데이터를 가중치를 통해 조정하여 다음 층으로 전달합니다.
신경망의 학습 과정
신경망의 학습 과정은 다음과 같이 이루어집니다:
- 순전파(Forward Propagation): 입력 데이터를 받아서 출력까지 전달하는 과정입니다. 이 과정에서 각 노드와 엣지의 가중치가 적용됩니다.
- 손실 함수(Loss Function): 예측한 출력과 실제 출력(정답) 간의 차이를 계산하여 손실을 측정하는 함수입니다. 손실 함수의 값이 작을수록 예측이 정확하다는 의미입니다.
- 역전파(Backward Propagation): 손실 함수를 최소화하기 위해 가중치를 조정하는 과정입니다. 이를 통해 신경망의 성능을 향상시킵니다.
가중치 조정 과정
가중치 조정은 주로 경사하강법(Gradient Descent)을 사용합니다. 이 방법은 손실 함수의 기울기를 계산하여 가중치를 조정하는 것입니다.
- 손실 함수의 기울기 계산: 손실 함수의 기울기를 계산하여 현재 가중치가 얼마나 잘못되어 있는지 평가합니다.
- 가중치 업데이트: 기울기를 반영하여 가중치를 업데이트합니다. 학습률(learning rate)을 곱하여 기울기가 너무 커지지 않도록 조정합니다.
예시를 통한 이해
간단한 예를 통해 신경망의 학습 과정을 살펴보겠습니다.
- 초기화: 가중치는 처음에 무작위로 설정됩니다.
- 순전파: 입력 데이터(예: x = 2)를 받아 예측 출력(y)를 계산합니다.
- 손실 계산: 예측 출력(y)과 실제 출력(정답, 예: y_true = 3) 간의 손실을 계산합니다.
- 역전파: 손실 함수의 기울기를 계산하고 가중치를 업데이트합니다.
- 반복: 이 과정을 여러 번 반복하여 가중치를 점진적으로 조정합니다. 이렇게 하면 손실 함수의 값이 최소화되고, 신경망의 예측이 정확해집니다.
인코더와 디코더
트랜스포머 모델의 기본 구성 요소는 인코더와 디코더입니다. 인코더 모델은 입력 텍스트를 사용하여 이를 임베딩으로 변환하고, 디코더 모델은 이를 바탕으로 텍스트를 생성합니다. 디코더는 자동회귀적(autoregressive)으로 작동하며, 이는 출력이 디코더로 다시 입력되어 최종 텍스트가 생성되는 방식입니다.
예를 들어, GPT는 디코더로 작동합니다. 디코더는 입력된 프롬프트를 바탕으로 관련된 텍스트를 생성합니다.
변환기 모델(Transformer Model)은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 텍스트를 받아서 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 변환합니다. 이 변환 과정을 임베딩이라고 부르며, 이 임베딩은 디코더에 입력됩니다. 디코더는 이 임베딩을 사용하여 최종 텍스트 출력을 생성합니다.
인코더의 작동 방식
인코더는 입력된 텍스트를 희소 벡터(sparse vector)로 변환합니다. 이 벡터는 컴퓨터가 텍스트의 의미를 이해할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, “강가의 은행”이라는 문장은 금융 기관의 은행(bank)과 강둑(bank)이라는 두 가지 의미를 가질 수 있습니다. 인코더는 문맥에 따라 단어의 의미를 이해하고 적절한 가중치를 부여합니다.
프롬프트와 임베딩
프롬프트는 컴퓨터가 언어를 이해하도록 돕는 중요한 요소입니다. 프롬프트를 통해 텍스트를 임베딩으로 변환하고, 이는 디코더 모델에 입력되어 관련 텍스트를 출력합니다.
프롬프트란?
프롬프트(Prompt)는 AI 모델에 입력되는 질문이나 문장입니다. 프롬프트는 모델에게 무엇을 해야 하는지 알려주는 역할을 합니다. 예를 들어, “고양이에 대해 설명해줘”라는 문장은 프롬프트가 됩니다.
임베딩이란?
임베딩(Embedding)은 텍스트 데이터를 수치 벡터로 변환하는 과정입니다. 컴퓨터는 텍스트를 직접 이해할 수 없기 때문에, 텍스트를 숫자로 변환하여 처리해야 합니다. 임베딩은 단어를 고정된 크기의 벡터로 변환하여, 컴퓨터가 문맥과 의미를 이해할 수 있도록 돕습니다.
임베딩의 예
예를 들어, “고양이”와 “개”는 서로 다른 단어이지만, 둘 다 동물이라는 점에서 유사한 의미를 가집니다. 임베딩 벡터로 변환하면, 두 단어는 벡터 공간에서 가까운 거리에 위치하게 됩니다.
- 고양이: [1.2, 0.9, 0.4, …]
- 개: [1.1, 0.8, 0.5, …]
프롬프트 처리와 임베딩 생성
프롬프트 처리 과정에서 AI 모델은 입력된 텍스트를 임베딩으로 변환합니다. 이 과정을 통해 텍스트의 의미를 벡터 형태로 이해하게 됩니다.
- 프롬프트 입력: 사용자가 “고양이는 무엇을 먹나요?”라는 질문을 입력합니다.
- 토큰화(Tokenization): 프롬프트를 단어 단위로 나누는 과정입니다. 예: [“고양이”, “는”, “무엇”, “을”, “먹나요?”]
- 임베딩 생성: 각 단어를 고차원 벡터로 변환합니다.
임베딩 벡터 조합: 각 단어의 임베딩 벡터를 조합하여 전체 문장의 임베딩 벡터를 만듭니다. 이 벡터는 문장의 의미를 담고 있습니다.예: [1.2, 0.9, 0.4, …, 0.9, 1.0, 0.8]
임베딩 벡터를 이용한 작업
AI 모델은 생성된 임베딩 벡터를 사용하여 텍스트의 의미를 이해하고 적절한 응답을 생성합니다. 임베딩 벡터는 문맥을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.
- 문맥 이해: AI 모델은 임베딩 벡터를 통해 문장의 의미와 문맥을 이해합니다. 예를 들어, “고양이는 무엇을 먹나요?”라는 질문을 이해하고, “고양이는 주로 고기를 먹습니다.”라는 응답을 생성합니다.
- 유사도 계산: AI 모델은 임베딩 벡터 간의 유사도를 계산하여 관련성이 높은 정보를 찾아냅니다. 예를 들어, “고양이”와 관련된 정보를 검색할 때 “개”와 “동물”도 연관된 정보를 찾을 수 있습니다.
임베딩의 활용 예시
- 자연어 처리(NLP): 텍스트 분류, 감정 분석, 번역 등 다양한 NLP 작업에 임베딩이 사용됩니다. 예를 들어, 감정 분석에서는 텍스트의 감정 상태(긍정, 부정, 중립 등)를 분석합니다.
- 추천 시스템: 사용자 행동 데이터를 임베딩으로 변환하여 비슷한 취향의 사용자에게 맞춤형 추천을 제공합니다. 예를 들어, 영화 추천 시스템에서 사용자의 시청 기록을 분석하여 비슷한 영화를 추천합니다.
- 검색 엔진: 검색어와 문서 간의 유사도를 계산하여 관련성이 높은 결과를 제공합니다. 예를 들어, 사용자가 “고양이 사료”를 검색하면 관련 제품을 보여줍니다.
다중 모드 임베딩
다중 모드 임베딩(Multi-Modal Embedding)은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 벡터로 변환하여 하나의 통합된 공간에서 처리하는 기술입니다. 이를 통해 서로 다른 종류의 데이터를 결합하고, 더 깊은 이해와 분석을 할 수 있게 됩니다.
다중 모드 임베딩이란?
다중 모드 임베딩은 여러 가지 유형의 데이터를 동일한 벡터 공간에 임베딩하여, 각 데이터 유형 간의 연관성을 이해하고 분석할 수 있게 합니다. 예를 들어, 텍스트 데이터와 이미지 데이터를 같은 공간에 임베딩하여 텍스트와 이미지 간의 유사성을 계산할 수 있습니다.
다중 모드 임베딩의 필요성
현실 세계의 데이터는 여러 형태로 존재합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터를 다루기 위해서는 각기 다른 형식의 데이터를 통합적으로 처리할 필요가 있습니다. 다중 모드 임베딩은 이러한 다양한 데이터를 하나의 모델에서 효과적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다.
다중 모드 임베딩의 장점
- 다양한 데이터 통합: 서로 다른 형식의 데이터를 통합적으로 처리하여 더 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다.
- 효율적인 검색 및 추천: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형 간의 유사성을 계산하여 더 정확한 검색 결과와 추천을 제공합니다.
- 강화된 이해력: 다중 모드 임베딩을 통해 AI 모델은 다양한 데이터 유형의 연관성을 이해하고, 더 깊은 분석과 예측을 할 수 있습니다.
이 강의에서는 인코더와 디코더 모델, 프롬프트 처리, 신경망의 가중치 조정, 그리고 다중 모드 임베딩에 대해 다루었습니다. 이 모든 요소들은 AI가 인간의 언어를 이해하고 텍스트를 생성하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델이 더 효과적으로 작동할 수 있습니다.
다음 강의에서는 이러한 개념을 실제로 적용하는 방법에 대해 더 자세히 알아보겠습니다. 계속 지켜봐 주세요!🚀
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