모델 특화의 혁명: 프롬프트 튜닝의 힘

채팅GPT와 같은 대규모 언어 모델은 기반 모델의 예시입니다. 이는 방대한 양의 인터넷 지식을 학습한 대규모 재사용 가능한 모델입니다. 이러한 모델은 매우 유연하여 법률 문서를 분석하거나 축구 팀에 대한 시를 쓸 수 있습니다.

그러나 사전 학습된 대규모 언어 모델의 성능을 특정 작업에 맞게 개선하기 위해 더 간단하고 에너지 효율적인 기술인 프롬프트 튜닝이 등장했습니다. 프롬프트 튜닝을 통해 데이터가 제한된 기업도 대규모 모델을 세부 작업에 맞게 조정할 수 있으며, 미세 조정에 필요한 수천 개의 레이블된 예제를 수집할 필요가 없습니다.

프롬프트 튜닝에서는 AI 모델에 최적의 단서 또는 프론트엔드 프롬프트를 제공하여 작업별 컨텍스트를 제공합니다. 이러한 프롬프트는 사람이 추가한 추가 단어 또는 모델의 임베딩 레이어에 도입된 AI 생성 숫자 임베딩일 수 있으며, 모델이 원하는 결정 또는 예측을 내리도록 안내합니다.

프롬프트 엔지니어링, 즉 대규모 언어 모델이 특수 작업을 수행하도록 안내하는 프롬프트를 개발하는 작업은 흥미로운 분야입니다. 그러나 AI 생성 "소프트" 프롬프트가 사람이 만든 "하드" 프롬프트를 능가하는 것으로 나타났는데, 이는 더 큰 모델의 지식을 추출하고 추가 학습 데이터의 대체품 역할을 할 수 있기 때문입니다.

미세 조정은 사전 학습된 모델에 대상 작업에 특화된 많은 레이블된 예제를 추가하는 방법입니다. 이를 통해 모델이 해당 작업에 맞게 적응하고 전문화할 수 있습니다. 반면 프롬프트 튜닝은 광범위한 레이블된 데이터 없이도 프롬프트를 통해 작업별 컨텍스트를 도입하는 더 간단하고 효율적인 기술입니다.

프롬프트 엔지니어링은 사전 학습된 모델이 특수 작업을 수행하도록 안내하는 프롬프트를 수동으로 만드는 작업입니다. 이러한 "하드 프롬프트"는 효과적일 수 있지만 인간의 노력과 전문성이 필요합니다. 반면 소프트 프롬프트는 AI가 생성한 임베딩으로, 모델이 원하는 출력을 내도록 최적화됩니다. 소프트 프롬프트는 사람이 만든 프롬프트를 능가하는 것으로 나타나, 프롬프트 튜닝이 더 강력하고 확장 가능한 접근법이 되게 합니다.

프롬프트 튜닝의 핵심 장점은 효율성입니다. 사전 학습된 모델에 이미 포함된 지식을 활용하고 프롬프트만 미세 조정하면 되므로, 전통적인 미세 조정보다 훨씬 빠르고 적은 리소스로 모델을 특수 작업에 적응시킬 수 있습니다. 이는 멀티태스크 학습이나 지속 학습과 같이 빠른 적응이 필요한 작업에 특히 유용합니다.

프롬프트 엔지니어링은 대규모 언어 모델(LLM)이 특수 작업을 수행하도록 안내하는 프롬프트를 개발하는 작업입니다. 미세 조정과 달리 프롬프트 엔지니어링은 대규모 데이터세트를 수집하고 레이블링할 필요가 없어, 데이터가 제한된 기업도 거대 모델을 특정 작업에 맞게 조정할 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링의 핵심은 적절한 프롬프트를 만드는 것입니다. 이러한 프롬프트는 몇 단어로 구성될 수도 있고 여러 문장의 지침일 수도 있습니다. 프롬프트는 작업별 컨텍스트를 제공하여 LLM이 방대한 메모리에서 적절한 응답을 검색하도록 안내합니다.

예를 들어 LLM을 영어-프랑스어 번역기로 훈련하려면 "다음 영어 단어를 프랑스어로 번역하세요:"로 시작하는 프롬프트와 몇 가지 번역 예시를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 원하는 작업을 수행하도록 준비시킬 수 있습니다.

사람이 만든 프롬프트("하드 프롬프트")도 효과적일 수 있지만, AI가 생성한 "소프트 프롬프트"가 이를 능가하는 것으로 나타났습니다. 이러한 소프트 프롬프트는 숫자 임베딩 또는 숫자 문자열의 형태로, 더 큰 모델의 지식을 추출합니다.

프롬프트 튜닝은 데이터가 제한된 기업이 거대 언어 모델을 특수 작업에 맞게 조정할 수 있게 해주는 강력한 기술입니다. 미세 조정과 달리 프롬프트 튜닝은 AI 생성 "소프트 프롬프트"를 사용하여 모델의 출력을 안내합니다.

이러한 소프트 프롬프트는 숫자 임베딩의 형태로, 사람의 눈에는 알아볼 수 없습니다. 그러나 이는 더 큰 모델의 지식을 추출하여 추가 학습 데이터의 대체품 역할을 하며, 모델이 원하는 출력을 효과적으로 안내할 수 있습니다.

소프트 프롬프트의 주요 장점은 사람이 만든 "하드 프롬프트"를 능가한다는 점입니다. 하드 프롬프트는 수동 프롬프트 엔지니어링이 필요하지만, 소프트 프롬프트는 AI가 자동으로 생성하여 주어진 작업에 최적화됩니다.

그러나 소프트 프롬프트의 단점은 해석 가능성이 낮다는 것입니다. 사람이 만든 프롬프트와 달리 AI 생성 임베딩은 불투명하여 모델이 특정 프롬프트를 선택한 이유를 이해하기 어렵습니다. 이러한 성능과 해석 가능성 사이의 trade-off는 딥러닝 모델의 일반적인 문제입니다.

프롬프트 튜닝은 멀티태스크 학습과 지속 학습 등 다양한 분야에서 혁신적인 기술로 부상했습니다.

멀티태스크 학습에서는 모델이 빠르게 작업을 전환해야 하므로, 범용 프롬프트를 만들어 재사용하는 방법이 연구되고 있습니다. 멀티태스크 프롬프트 튜닝과 같은 기술을 통해 모델을 신속하고 비용 효율적으로 적응시킬 수 있습니다.

프롬프트 튜닝은 또한 AI 모델이 새로운 작업과 개념을 학습하면서도 이전 것을 잊지 않는 지속 학습 분야에서도 유망합니다. 프롬프트 튜닝을 통해 미세 조정이나 프롬프트 엔지니어링보다 더 빠르게 모델을 특수 작업에 적응시킬 수 있어, 문제를 찾고 해결하기 쉬워집니다.

프롬프트 튜닝의 핵심 장점은 사전 학습된 대규모 언어 모델의 강력함을 활용하면서도 특정 작업에 맞게 조정할 수 있다는 점입니다. AI 생성 소프트 프롬프트를 도입하면 추가 미세 조정이나 수동 프롬프트 엔지니어링 없이도 모델을 원하는 출력으로 안내할 수 있습니다.

프롬프트 튜닝이 미세 조정 및 프롬프트 엔지니어링의 대안으로 등장한 것은 대규모 언어 모델 분야에 중요한 의미를 갖습니다. 프롬프트 튜닝을 통해 데이터가 제한된 기업도 수천 개의 레이블된 예제를 수집할 필요 없이 거대 모델을 특수 작업에 맞게 조정할 수 있습니다.

프롬프트 튜닝의 핵심 장점은 AI 생성 "소프트 프롬프트"를 사용한다는 점입니다. 이러한 소프트 프롬프트는 임베딩 또는 숫자 문자열의 형태로, 사람이 만든 "하드 프롬프트"를 능가하여 모델을 원하는 출력으로 안내할 수 있습니다.

프롬프트 튜닝은 사람 설계 프롬프트의 해석 가능성이 낮다는 단점이 있지만, 여러 가지 이점을 제공합니다. 새로운 작업에 대한 모델 적응 속도를 높여 멀티태스크 학습과 지속 학습에 유용하며, 처음부터 모델을 재학습하는 것보다 비용 효율적입니다.

프롬프트 기반 학습 분야가 계속 발전함에 따라 AI 생성 소프트 프롬프트가 점점 더 정교해지고 효과적이 되면서 프롬프트 엔지니어의 역할이 줄어들 수 있습니다. 그러나 프롬프트를 통해 모델 행동을 안내하는 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리는 여전히 가치 있으며, 고급 언어 모델 개발에 계속 기여할 것입니다.