ChatGPT에 사용되는 LLM이 기존 자연어처리(NLP)와 다른 점

ChatGPT에게 물어봤습니다. 그 차이가 뭐냐고.. 다음과 같이 말해줍니다. 

 

LLM(대규모 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 이전 접근 방식에 비해 크게 발전한 방식입니다. LLM과 이전 NLP 접근 방식의 주요 차이점은 다음과 같습니다:

규모: LLM은 일반적으로 수십억 개의 단어로 구성된 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습되어 왔으며, 이는 이전 NLP 데이터 세트보다 훨씬 더 큰 규모입니다. 이러한 대규모의 학습 데이터 덕분에 LLM은 소규모 데이터 세트에서는 불가능했던 언어의 패턴과 뉘앙스를 학습할 수 있습니다.

비지도 학습: 비지도 학습은 모델에 무엇을 예측하거나 학습할지에 대한 레이블이 지정된 예시가 명시적으로 제공되지 않는 비지도 학습을 사용하여 학습합니다. 대신, 모델은 문장의 다음 단어나 구를 예측하는 방법을 학습하여 언어의 구조와 의미를 학습하게 됩니다.

일반화: LLM은 대규모의 다양한 데이터 세트에서 학습되기 때문에 텍스트 분류, 질문 답변, 기계 번역 등 다양한 언어 작업에 일반화할 수 있습니다. 즉, 작업별 모델이나 기능 엔지니어링 없이도 단일 모델이 여러 NLP 작업에서 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다.

성능: LLM은 언어 모델링, 텍스트 완성, 텍스트 생성 등의 영역에서 이전의 최첨단 성능을 능가하는 인상적인 성능을 보여주며 많은 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보여 왔습니다. 또한 LLM은 사람이 쓴 텍스트와 구별하기 어려운 일관성 있고 의미론적으로 의미 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다.

전반적으로 LLM은 NLP 분야에서 상당한 발전을 이루었으며, 그 규모, 비지도 학습, 일반화 및 성능으로 인해 다양한 언어 작업에 강력한 도구가 될 수 있습니다.