LLM의 의미 이해: 대규모 언어 모델

최근 몇 년 동안 LLM이라는 용어는 기술 세계에서 새로운 의미를 갖게 되었습니다. 법학 석사 학위를 언급하는 대신 LLM은 이제 종종 대규모 언어 모델을 나타냅니다. 이 블로그 게시물에서는 대규모 언어 모델이 무엇인지, 그 중요성 및 이를 둘러싼 몇 가지 논쟁에 대해 살펴보겠습니다.

LLM

대규모 언어 모델이란

LLM(대형 언어 모델)은 방대한 양의 자연어 데이터를 처리하고 종종 사람이 생성한 텍스트와 구별할 수 없는 응답을 생성할 수 있는 인공 지능 시스템입니다. LLM은 딥 러닝 기술을 사용하여 구축되며 책, 기사 및 온라인 콘텐츠와 같은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 교육을 받습니다.

 

가장 잘 알려진 LLM에는 OpenAI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈와 Google의 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델이 있습니다. 이러한 모델은 언어 번역, 콘텐츠 생성 및 챗봇을 비롯한 다양한 애플리케이션에서 사용되었습니다.

 

대규모 언어 모델의 중요성

LLM은 의료에서 ​​금융, 마케팅에 이르기까지 광범위한 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. LLM의 가장 중요한 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

 

효율성 향상

LLM은 방대한 양의 자연어 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있으므로 언어 ​​번역, 콘텐츠 생성 및 고객 서비스와 같은 작업에 이상적입니다.

향상된 정확도

LLM은 종종 사람이 생성한 텍스트와 구분할 수 없는 응답을 생성하여 언어 번역 및 콘텐츠 생성과 같은 작업의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

개인화

LLM은 특정 데이터 세트에 대해 훈련되어 개별 사용자에게 맞춤화된 응답을 제공하여 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

비용 절감

LLM은 사람의 노동력이 필요한 작업을 자동화할 수 있으므로 기업과 조직에 상당한 비용 절감 효과를 가져옵니다.

 

대규모 언어 모델을 둘러싼 논쟁

LLM의 많은 잠재적 이점에도 불구하고 LLM을 둘러싼 몇 가지 논란이 있습니다. 가장 중요한 문제 중 일부는 다음과 같습니다.

편견

LLM은 편견과 고정관념을 포함할 수 있는 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 교육을 받습니다. 이로 인해 이러한 편견과 고정관념을 영속시키는 LLM 생성 응답이 발생할 수 있습니다.

보안

LLM은 방대한 양의 개인 데이터를 처리할 수 있으므로 개인 정보 보호 및 데이터 보안에 대한 우려가 제기됩니다.

직업의 대체

LLM은 사람의 노동력이 필요한 작업을 자동화할 수 있는 잠재력이 있어 일자리 대체에 대한 우려를 불러일으킵니다.

 

시사점

LLM은 많은 산업을 혁신할 수 있는 잠재력이 있지만 한계와 위험이 없는 것은 아닙니다. LLM을 사용하는 조직과 기업은 이러한 위험을 인식하고 편견에 대한 LLM 생성 응답을 정기적으로 검토 및 모니터링하고 데이터 개인 정보 보호 및 보안 프로토콜이 마련되어 있는지 확인하는 등 위험을 완화하기 위한 조치를 취해야 합니다.

 

대규모 언어 모델은 방대한 양의 자연어 데이터를 처리하고 종종 사람이 생성한 텍스트와 구별할 수 없는 응답을 생성할 수 있는 인공 지능 시스템입니다. LLM은 많은 산업에 혁명을 일으키고 효율성, 정확성 및 개인화를 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 편견, 개인 정보 보호 및 일자리 이동에 대한 우려도 제기됩니다.

 

23.4.13 마틴 파울러의 프로그래밍을 요구하는 LLM 의 예

중국의 Thoughtworks의 기술 책임자 Xu Hao는 자체 테스트 코드 구축을 돕기 위해 ChatGPT를 사용하는 과정을 설명했다.

사용한 프롬프트

현재 시스템은 온라인 화이트보드 시스템입니다. 기술 스택:
typescript, react, redux, konvajs 및 react-konva. 그리고 초대, 반응
모델, 뷰 모델 및 관련 후크, 사이프러스 구성 요소에 대한 테스트 라이브러리
보기 테스트.

모든 코드는 위에서 언급한 기술 스택에 작성되어야 합니다.
요구 사항은 MVVM의 반응 구성 요소로 구현되어야 합니다.
아키텍처 패턴.

2가지 유형이 있습니다.
시스템의 뷰 모델.

1. 공유 보기 모델. 공유 상태를 나타내는 뷰 모델
로컬 및 원격 사용자.

2. 로컬 뷰 모델. 해당하는 상태만 나타내는 뷰 모델
로컬 사용자에게

일반적인 구현 전략은 다음과 같습니다.

1. 공유 뷰 모델은 Redux 스토어 슬라이스로 구현됩니다. 테스트
초대.

2. 로컬 뷰 모델은 React 구성 요소 소품 또는 상태로 구현됩니다(by
useState 후크), 전역 로컬 보기 모델이 아닌 경우
Redux 스토어 슬라이스로 구현되었습니다. 방문 테스트를 거쳤습니다.

3. 후크는 공유에서 데이터를 검색하기 위한 주요 보기 도우미로 사용됩니다.
모델 보기. 대부분의 경우 'createSelector'를 사용하고
암기를 위한 'useSelector'. vitest 및 반응 테스트에서 테스트
도서관.

4. 공유 뷰의 상태를 변경하기 위해 액션을 직접 파견하지 마십시오.
대신 캡슐화된 뷰 모델 인터페이스를 사용하십시오. 인터페이스에서
각 redux 작업은 메서드에 매핑됩니다. 방문 테스트를 거쳤습니다.

5. View는 konva 모양으로 구성되며 다음을 통해 반응 구성 요소로 구현됩니다.
react-konva. Cypress 구성 요소 테스트에서 테스트됨

다음은 구현 및 테스트 시 따라야 하는 특정 패턴입니다.
구성 요소

1. 테스트를 작성할 때 `test` 대신 `describe`를 사용하십시오.

2. 데이터 기반 테스트가 선호됩니다.

3. 뷰 컴포넌트를 테스트할 때 뷰 모델을 통해 가짜 뷰 모델
상호 작용

인식 계층

요구 사항:

다른 사용자의 인식 정보 표시(커서, 이름 및 온라인)
정보) 화이트보드에.

AC1: 로컬 사용자를 표시하지 않음

AC2: 원격 사용자가 커서 위치를 변경하면 변경 사항을
생기.

위에서 언급한 지침에 따라 전반적인 솔루션을 제공합니다.
힌트, 모든 인식 정보를 Konva 레이어에 보관하고 인식
커서 및 이름을 렌더링하는 정보 구성 요소입니다. 코드를 생성하지 마십시오. 설명하다
솔루션을 기반으로 작업 목록으로 솔루션을 분류합니다.
위에서 언급한 안내. 그리고 우리는 이 작업 목록을 우리의 마스터라고 부를 것입니다.
계획.

[정보/chatGPT] - LLM Agents - LLM으로 제어하는 에이전트 제작 라이브러리

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