GPT 매개변수 숫자가 갖는 의미 (GPT parameters)

목차

1. 서론
2. LLM이란
3. GPT개요
4. GPT의 매개변수 개수 증가

본문내용

서론
GPT-2, GPT-3, GPT-4는 모두 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자입니다. GPT-2는 15억개(1.5B), GPT-3는 1750억개(175B), GPT-4는 1조개(1T)의 매개변수를 가지고 있습니다. 매개변수 수는 LLM의 크기와 복잡성을 나타낸다고 보면 됩니다.

LLM이란
대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 자연어 처리 및 인공 지능 분야에서 중요한 역할을 하는 기술입니다. LLM은 많은 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해, 생성, 번역 등의 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 모델은 주로 딥 러닝 알고리즘과 큰 규모의 컴퓨팅 자원을 사용하여 학습됩니다.
LLM은 주로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 구성됩니다. 트랜스포머는 여러 개의 인코더와 디코더 레이어로 구성되며, 이러한 레이어는 자연어의 문맥을 이해하고 생성하는 데 사용됩니다. LLM은 입력 문장을 토큰화하여 각 토큰의 임베딩을 생성하고, 이를 인코더에 주입하여 문장을 의미 벡터로 변환합니다. 그런 다음 디코더는 의미 벡터를 사용하여 출력 문장을 생성합니다.

LLM은 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다. 몇 가지 대표적인 분야는 다음과 같습니다:

자연어 이해(Natural Language Understanding): LLM은 텍스트 분류, 개체명 인식, 감성 분석 등과 같은 자연어 이해 작업에 사용될 수 있습니다.

참고 자료

없음