언어모델2 오픈소스의 힘: 언어 모델에서의 협업 혁신 I. 서론 오픈소스의 등장은 언어 모델(LLM)에 큰 영향을 미쳤습니다. 오픈소스란 다른 사람들이 자유롭게 보고, 사용하고, 수정하고, 배포할 수 있도록 소스 코드를 공개하는 것을 말합니다. 언어 모델과 관련해서는 이러한 모델을 학습하고 개발하는 데 사용되는 코드, 아키텍처 및 데이터를 대중이 공개적으로 액세스할 수 있다는 것을 의미합니다. 오픈소스는 여러 가지 면에서 언어 모델 분야에 혁신을 가져왔습니다. 첫째, 고급 언어 처리 기능에 대한 액세스를 대중화했습니다. 이전에는 정교한 언어 모델 개발은 주로 상당한 자원을 보유한 대기업과 연구 기관에만 국한되어 있었습니다. 오픈소스를 통해 개인과 소규모 조직도 최첨단 언어 모델을 활용하고 기여할 수 있게 되었습니다. 또한 오픈소스는 협업과 지식 공유의 문화.. 2023. 5. 12. 언어 모델에서 문맥 내 학습(In-context learning)의 힘: 시맨틱 선행, 입력-라벨 매핑, 모델 스케일의 영향 I. 소개 최근 몇 년 동안 GPT-3와 같은 언어 모델은 사전 학습을 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에서 학습할 수 있는 능력 덕분에 자연어 처리 작업에서 놀라운 성능을 보여 왔습니다. 그러나 추론 시점에 제시되는 문맥 내 예제에서 학습하는 능력, 즉 문맥 내 학습(ICL)은 여전히 진행 중인 연구 분야입니다. 이 연구에서는 시맨틱 선행과 입력-라벨 매핑이 언어 모델에서 ICL에 어떤 영향을 미치는지 조사합니다. 특히, 다양한 모델 제품군에서 레이블이 뒤집힌 ICL과 의미적으로 관련이 없는 레이블이 있는 ICL이라는 두 가지 설정을 살펴봅니다. 이러한 연구 결과는 언어 모델이 새로운 컨텍스트에 적응하고 제한된 데이터로부터 학습하는 방법을 조명하며, 이는 실제 애플리케이션에서 언어 모델을 사용하는 데 중.. 2023. 3. 9. 이전 1 다음