LLM대규모 언어 모델
LLM은 large language model(대규모 언어 모델)의 약자로, 방대한 텍스트를 학습해 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델이다.
LLM은 large language model(대규모 언어 모델)의 약자로, 방대한 텍스트를 학습해 자연어를 이해하고 생성하는 AI 모델이다. 입력에 이어질 token(모델이 텍스트를 처리하는 단위)을 차례로 예측하는 방식으로 답변을 만든다. 매개변수 수와 학습 데이터 규모가 이전 언어 모델보다 훨씬 크며, 대부분 2017년 제안된 Transformer 구조를 바탕으로 한다.
GPT, Claude, Gemini 같은 모델이 대표적이며 챗봇, 번역, 요약, 코드 생성 등에 쓰인다. 학습 데이터가 주로 영어 텍스트여서 언어별 성능 차이가 나타나며, 일부 LLM은 개인 컴퓨터에서 직접 실행하는 로컬 방식으로도 쓰인다.
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Collison은 computer use를 기존 소프트웨어 전체에 걸친 '하위 호환 계층'으로 부르며, transformer, LLM(대규모 언어 모델), 강화학습에 이은 다음 큰 도약이 될 것으로 내다봅니다.
여기서도 LLM(대규모 언어 모델) 단독 점수가 의사보다 약 16%포인트 높았습니다.
대규모 언어 모델(LLM, 방대한 텍스트를 학습해 문장을 이해하고 생성하는 AI)은 주로 영어 텍스트로 훈련되어 왔습니다.
LLM이 답변을 만드는 과정은 두 단계로 나뉩니다.