LLM(대형 언어 모델)은 자연어 처리 분야에서 큰 성공을 거두었지만 토큰 기반 처리는 긴 텍스트 이해와 다중 언어 및 다중 모드 애플리케이션의 성능을 제한합니다. Meta AI가 제안하는 LCM(Large Concept Model)은 추상 의미 단위(개념)를 고차원 임베딩 공간에서 운영하는 새로운 솔루션을 제공하여 LLM의 한계를 극복합니다. LCM의 혁신은 언어 및 양식에 독립적인 모델링 접근 방식과 계층적 아키텍처 및 확산 기반 생성 메커니즘에 있습니다. 이를 통해 LCM은 강력한 제로샷 일반화 기능을 통해 효율적이고 확장 가능한 언어 모델링을 달성할 수 있습니다.
LLM(대형 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 상당한 발전을 이루었으며 텍스트 생성, 요약, 질문 응답과 같은 응용 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나 LLM이 토큰 수준 처리(한 번에 한 단어 예측)에 의존하는 것도 몇 가지 문제를 야기합니다. 이 접근 방식은 일반적으로 문장이나 아이디어와 같은 더 높은 수준의 추상화에서 작동하는 인간의 의사소통 방식과 대조됩니다.
또한 토큰 수준 모델링은 긴 컨텍스트 이해가 필요한 작업에서는 부족하고 일관성 없는 출력을 생성할 수 있습니다. 또한 이러한 모델을 다국어 및 다중 모드 애플리케이션으로 확장하는 것은 계산 비용이 많이 들고 데이터 집약적입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Meta AI 연구진은 LCM(Large Conceptual Model)이라는 새로운 방법을 제안했습니다.
대규모 개념 모델: 의미론적 이해를 위한 새로운 패러다임
Meta AI의 LCM(대형 개념 모델)은 기존 LLM 아키텍처로부터의 전환을 나타냅니다. LCM은 두 가지 주요 혁신을 도입합니다.
고차원 임베딩 공간 모델링: LCM은 더 이상 개별 토큰에서 작동하지 않고 고차원 임베딩 공간에서 계산을 수행합니다. 이 공간은 문장이나 발화에 해당하는 개념이라는 추상적인 의미 단위를 나타냅니다. SONAR라고 불리는 이 임베딩 공간은 언어 및 양식에 구애받지 않도록 설계되어 텍스트와 음성을 포함한 200개 이상의 언어와 다양한 양식을 지원합니다.
언어 및 양식에 구애받지 않는 모델링: 특정 언어 또는 양식에 연결된 모델과 달리 LCM은 순전히 의미론적 수준에서 콘텐츠를 처리하고 생성합니다. 이 디자인을 사용하면 언어와 양식 간의 원활한 전환이 가능하므로 강력한 제로샷 일반화가 가능합니다.
LCM의 핵심에는 입력 문장을 SONAR의 임베딩 공간에 매핑하고 임베딩을 다시 자연어 또는 기타 양식으로 디코딩하는 개념 인코더 및 디코더가 있습니다. 이러한 구성 요소는 고정되어 있어 모듈성을 보장하고 전체 모델을 재교육하지 않고도 새로운 언어나 양식으로 쉽게 확장할 수 있습니다.
LCM의 기술적 세부 사항 및 장점
LCM은 언어 모델링을 발전시키기 위해 몇 가지 혁신을 도입했습니다.
계층형 아키텍처: LCM은 인간의 추론 과정을 반영하는 계층형 구조를 채택합니다. 이 디자인은 긴 형식의 콘텐츠에 대한 일관성을 향상시키고 더 넓은 맥락을 파괴하지 않고 로컬 편집을 허용합니다.
확산 기반 생성: 확산 모델은 LCM의 가장 효율적인 설계로 간주됩니다. 이러한 모델은 이전 임베딩을 기반으로 다음 SONAR 임베딩을 예측합니다. 두 가지 아키텍처가 탐색되었습니다.
단일 타워: 단일 Transformer 디코더가 컨텍스트 인코딩 및 잡음 제거를 처리합니다.
Twin Towers: 별도의 컨텍스트 인코딩 및 노이즈 제거를 통해 각 작업에 대한 전용 구성 요소를 제공합니다.
확장성 및 효율성: 토큰 수준 처리와 비교하여 개념 수준 모델링은 시퀀스 길이를 줄이고 표준 변환기의 2차 복잡성을 해결하며 긴 컨텍스트를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다.
제로샷 일반화: LCM은 SONAR의 광범위한 다중 언어 및 다중 양식 지원을 활용하여 보이지 않는 언어 및 양식 전반에 걸쳐 강력한 제로샷 일반화 기능을 보여줍니다.
검색 및 중지 기준: "문서 끝"이라는 개념과의 거리를 기반으로 하는 중지 기준을 사용하는 검색 알고리즘으로 미세 조정 없이 일관되고 완전한 생성을 보장합니다.
전체적으로 Meta AI의 LCM(대형 개념 모델)은 자연어 처리 분야에 새로운 아이디어를 제공합니다. 긴 텍스트, 다중 언어 및 다중 모드 데이터를 처리하는 데 있어 장점은 언어 모델의 향후 개발을 위한 중요한 방향을 나타냅니다. . LCM의 출현은 언어 간 및 모달 간 정보 처리에서 인공 지능의 기능을 크게 향상시키고 더 많은 분야에서 응용 프로그램을 확장할 것입니다.