[AI 부트캠프] DAY 73 - 딥러닝 9

오늘의 일지]

딥러닝 실시간 강의 - LLM, Hugging Face

[상세 내용]

LLM

- Large Language Model(LLM)은 딥러닝 기반의 자연어 처리 모델로, 대규모의 텍스트 데이터를 사용하여 학습되고, 텍스트에 대한 이해와 생성 능력을 갖춘 모델을 가리킵니다. LLM은 컴퓨터가 자연어를 처리하고 이해하는 데 사용되며, 텍스트 생성, 번역, 질문 응답, 감정 분석 등 다양한 자연어 처리 작업에서 활용됩니다.

• 대규모 데이터 학습: LLM은 대량의 텍스트 데이터로 사전 훈련됩니다. 이 데이터는 웹 문서, 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물, 책 등 다양한 출처에서 수집됩니다.
• Transformer 아키텍처: LLM은 주로 "Transformer"라고 불리는 딥러닝 아키텍처를 사용합니다. Transformer는 언어 모델링 작업에 효과적이며, 문맥을 이해하고 다음 단어를 예측하는 데 사용됩니다.
• 대규모 파라미터: LLM은 수백만에서 수십억 개의 모델 파라미터를 가질 수 있습니다. 이러한 대규모 파라미터는 모델이 텍스트 데이터의 다양한 패턴과 문맥을 학습하고 표현할 수 있도록 합니다.
• 사전 훈련과 파인 튜닝: LLM은 사전 훈련된 모델로 시작하여 특정 작업에 맞게 파인 튜닝됩니다. 이러한 파인 튜닝을 통해 모델은 특정 작업을 수행하는 데 더 잘 맞도록 조정됩니다.
• 다양한 응용 분야: LLM은 자연어 처리 작업의 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, GPT (Generative Pre-trained Transformer) 및 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 대화형 AI, 문장 생성, 번역, 질문 응답, 감정 분석 및 다양한 자연어 처리 작업에 적용됩니다.

 

Hugging Face

- 허깅페이스(Hugging Face)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)와 딥러닝 모델 관련 프로젝트와 리소스를 개발하고 제공하는 회사 및 오픈소스 커뮤니티입니다. 허깅페이스는 NLP 모델 및 도구를 개발하고 공유하여 연구 및 응용 분야에서 다양한 NLP 작업을 지원하며, 머신 러닝 및 딥러닝을 기반으로 한 자연어 처리에 관심 있는 개발자와 연구자들을 위한 자원을 제공합니다.

• 모델과 토큰라이저: 허깅페이스는 다양한 사전 훈련된 딥러닝 NLP 모델과 그에 해당하는 토큰라이저를 제공합니다. 이러한 모델에는 GPT, BERT, T5, RoBERTa 등이 포함됩니다. 이 모델들은 텍스트 생성, 분류, 번역, 질문 응답, 감정 분석, 개체명 인식 및 기타 다양한 작업을 수행하는데 사용됩니다.
• 허깅페이스 허브: 허깅페이스 허브(Hugging Face Hub)는 모델, 토큰라이저, 학습된 가중치 및 구성 파일을 공유하고 공동으로 사용할 수 있는 온라인 플랫폼입니다. 이 허브를 통해 모델과 관련된 리소스를 다운로드하고 업로드할 수 있습니다.
• Transformers 라이브러리: 허깅페이스는 Transformers라는 파이썬 라이브러리를 제공하며, 이 라이브러리는 NLP 모델과 토큰라이저를 손쉽게 활용할 수 있게 도와줍니다. 이 라이브러리를 사용하면 다양한 NLP 작업을 빠르게 구현할 수 있습니다.
• 모델 훈련 및 파인 튜닝: 허깅페이스는 자신의 NLP 모델을 훈련하고 파인 튜닝하는 데 필요한 도구와 자료도 제공합니다.
• 허깅페이스 커뮤니티: 허깅페이스는 활발한 오픈소스 커뮤니티를 지원하며, NLP와 딥러닝에 관심 있는 사람들이 모델과 도구를 공유하고 협력하는 플랫폼을 제공합니다.

 

[마무리]

 오늘로써 딥러닝에 대한 기본 이론 수업이 마무리되었습니다. 기본적인 부분만 배워서 아직 부족한 점이 많지만 딥러닝 미니 프로젝트에서 지금까지 배웠던 파이토치 코드를 짜는 과정을 실습하면서 관련 내용들에 익숙해지도록 노력해 봐야 될 거 같습니다.