소개

자연어 처리(NLP) 및 언어 모델 분야는 GPT-4, PaLM 및 Llama와 같은 강력한 대형 언어 모델(LLM)의 출현으로 최근 몇 년 동안 놀라운 변화를 경험했다. 대규모 데이터 세트를 기반으로 훈련된 이러한 모델은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 인상적인 능력을 입증하여 다양한 영역에서 새로운 가능성을 열어준다.

 

그러나 AI 애플리케이션이 계속해서 다양한 산업에 침투함에 따라 특정 도메인과 고유한 언어적 뉘앙스에 맞춰진 언어 모델에 대한 필요성이 점점 더 커지고 있다. 특정 산업이나 지식 영역의 맥락 내에서 언어를 이해하고 생성하도록 설계된 새로운 유형의 AI 시스템인 도메인별 언어 모델을 입력하라. 이러한 전문적인 접근 방식은 AI가 다양한 분야와 상호 작용하고 서비스를 제공하는 방식에 혁명을 일으켜 언어 모델의 정확성, 관련성 및 실제 적용을 향상시킬 것을 약속한다.

 

도메인 특정 언어 모델이란 무엇인가?

도메인 특정 언어 모델(DSLM)은 특정 도메인이나 산업의 맥락에서 언어를 이해하고 생성하는 데 특화된 AI 시스템 클래스이다. 다양한 데이터 세트에 대해 훈련된 범용 언어 모델과 달리 DSLM은 도메인별 데이터에 대해 미세 조정되거나 처음부터 훈련되므로 해당 도메인에 널리 퍼져 있는 고유한 용어, 전문 용어 및 언어 패턴에 맞는 언어를 이해하고 생성할 수 있다.

 

이러한 모델은 일반 언어 모델과 법률, 금융, 의료, 과학 연구 등 다양한 산업의 특수 언어 요구 사항 간의 격차를 해소하도록 설계되었다. DSLM은 도메인별 지식과 상황별 이해를 활용하여 보다 정확하고 관련성이 높은 결과를 제공하여 해당 도메인 내에서 AI 기반 솔루션의 효율성과 적용성을 향상시킬 수 있다.

 

 

 

 

DSLM의 배경과 의의

DSLM의 기원은 도메인별 작업에 적용될 때 범용 언어 모델의 한계로 거슬러 올라갈 수 있다. 이러한 모델은 넓은 의미에서 자연어를 이해하고 생성하는 데 탁월하지만 전문 영역의 뉘앙스와 복잡성으로 인해 어려움을 겪어 잠재적인 부정확성이나 오해로 이어지는 경우가 많다.

 

AI 응용 프로그램이 점점 더 다양한 산업에 침투함에 따라 특정 영역 내에서 효과적으로 이해하고 의사소통 할 수 있는 맞춤형 언어 모델에 대한 수요가 기하급수적으로 증가했다. 이러한 요구는 대규모 도메인별 데이터 세트의 가용성 및 자연어 처리 기술의 발전과 결합되어 DSLM 개발의 기반을 마련했다.

 

DSLM의 중요성은 전문 영역 내에서 AI 기반 솔루션의 정확성, 관련성 및 실제 적용을 향상시키는 능력에 있다. 도메인별 언어를 정확하게 해석하고 생성함으로써 이러한 모델은 보다 효과적인 의사소통, 분석 및 의사결정 프로세스를 촉진할 수 있으며 궁극적으로 다양한 산업 전반에서 효율성과 생산성을 향상시킬 수 있다.

 

도메인 특정 언어 모델의 작동 방식

DSLM은 일반적으로 방대한 양의 일반 텍스트 데이터에 대해 사전 훈련된 대규모 언어 모델을 기반으로 구축된다. 그러나 주요 차별화 요소는 미세 조정 또는 재훈련 프로세스에 있다. 여기서 이러한 모델은 특정 산업의 언어 패턴, 용어 및 맥락을 전문화할 수 있도록 도메인별 데이터 세트에 대해 추가로 훈련된다.

 

DSLM 개발에는 두 가지 기본 접근 방식이 있다:

1.기존 언어 모델 미세 조정: 이 접근 방식에서는 사전 훈련된 범용 언어 모델이 도메인별 데이터에 대해 미세 조정된다. 모델의 가중치는 대상 도메인의 언어 패턴과 뉘앙스를 포착하도록 조정되고 최적화된다. 이 방법은 기본 모델의 기존 지식과 기능을 활용하는 동시에 이를 특정 도메인에 적용한다.

2.처음부터 훈련: 또는 도메인별 데이터 세트를 사용하여 DSLM을 처음부터 완전히 훈련할 수 있다. 이 접근 방식에는 언어 모델 아키텍처를 구축하고 광범위한 도메인별 텍스트 모음에서 이를 교육하여 모델이 데이터에서 직접 도메인 언어의 복잡성을 학습할 수 있도록 하는 작업이 포함된다.

접근 방식에 관계없이 DSLM의 교육 프로세스에는 학술 논문, 법률 문서, 재무 보고서 또는 의료 기록과 같은 대량의 도메인별 텍스트 데이터에 모델을 노출시키는 작업이 포함된다. 전이 학습, 검색 증강 생성, 프롬프트 엔지니어링과 같은 고급 기술을 사용하여 모델 성능을 향상하고 대상 도메인에 적용하는 경우가 많다.

 

도메인 특정 언어 모델의 실제 응용

DSLM의 등장으로 다양한 산업 전반에 걸쳐 다양한 애플리케이션이 출시되었으며, AI가 전문 도메인과 상호 작용하고 서비스를 제공하는 방식에 혁명이 일어났다. 다음은 몇 가지 주목할만한 예이다:

법적 도메인

Law LLM Assistant SaulLM-7B

AI 회사인 Equal.ai는 최근 법적 도메인에 맞게 맞춤화된 최초의 오픈 소스 대규모 언어 모델인 SaulLM-7B를 출시했다.

법학 분야는 복잡한 구문, 전문 어휘 및 도메인별 뉘앙스로 인해 언어 모델에 대한 고유한 과제를 제시한다. 계약서, 법원 판결, 법령 등의 법률 텍스트는 법적 맥락과 용어에 대한 깊은 이해가 필요한 언어학적 복잡성이 특징이다.

 

SaulLM-7B는 법적 언어 장벽을 극복하기 위해 제작된 70억 개의 매개변수 언어 모델이다. 모델의 개발 프로세스에는 합법적인 지속적인 사전 훈련과 법적 교육 미세 조정이라는 두 가지 중요한 단계가 포함된다.

1.법적 지속적인 사전 교육: SaulLM-7B의 기반은 강력한 오픈 소스 언어 모델인 Mistral 7B 아키텍처를 기반으로 구축되었다. 그러나 Equal.ai 팀은 모델의 법적 역량을 강화하기 위해 전문 교육이 필요하다는 점을 인식했다. 이를 달성하기 위해 그들은 미국, 캐나다, 영국, 유럽 및 호주를 포함한 다양한 관할권의 300억 개 이상의 토큰에 걸친 광범위한 법률 텍스트 모음을 큐레이팅했다.

SaulLM-7B는 사전 훈련 단계에서 이 방대하고 다양한 법적 데이터 세트에 모델을 노출함으로써 법적 언어의 뉘앙스와 복잡성에 대한 깊은 이해를 발전시켰다. 이러한 접근 방식을 통해 모델은 법률 영역에서 널리 퍼져 있는 고유한 언어 패턴, 용어 및 맥락을 포착하여 법률 업무에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는 기반을 마련했다.

 

2.법률 교육 미세 조정: 법률 데이터에 대한 사전 교육이 중요하지만 언어 모델에 대한 원활한 상호 작용 및 작업 완료를 지원하는 것만으로는 충분하지 않은 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Equal.ai 팀은 법적 데이터 세트를 활용하여 SaulLM-7B의 기능을 더욱 개선하는 새로운 교육용 미세 조정 방법을 사용했다.

지침 미세 조정 프로세스에는 일반 지침과 법적 지침이라는 두 가지 주요 구성 요소가 포함되었다.

LegalBench-Instruct 벤치마크에서 평가했을 때, 포괄적인 법률 작업 제품군인 SaulLM-7B-Instruct(명령 조정 변형)는 새로운 최첨단 기술을 확립하여 최고의 오픈 소스 명령 모델보다 상대적인 11% 향상된 성능을 발휘한다.

또한 SaulLM-7B-Instruct 성능에 대한 세부적인 분석을 통해 문제 발견, 규칙 회상, 해석 및 수사적 이해라는 4가지 핵심 법률 능력 전반에 걸쳐 뛰어난 역량을 보여주었다. 이러한 영역에서는 법률 전문 지식에 대한 깊은 이해가 필요하며 SaulLM-7B-Instruct가 이러한 영역에서 우위를 점하고 있다는 것은 전문 교육의 힘을 입증하는 것이다.

SaulLM-7B 성공의 의미는 학문적 벤치마크를 훨씬 뛰어넘는다. 자연어 처리와 법률 영역 간의 격차를 해소함으로써 이 선구적인 모델은 법률 전문가가 복잡한 법률 자료를 탐색하고 해석하는 방식에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

 

생의학 및 의료

GatorTron, Codex-Med, Galactica, and Med-PaLM LLM

범용 LLM은 자연어를 이해하고 생성하는 데 탁월한 능력을 보여주었지만 의학 용어, 임상 노트, 의료 관련 콘텐츠의 복잡성과 뉘앙스로 인해 관련 데이터에 대해 훈련된 전문 모델이 필요하다.

 

그 선두에는 GatorTron, Codex-Med, Galactica, Med-PaLM과 같은 이니셔티브가 있으며, 이들 각각은 의료 애플리케이션용으로 명시적으로 설계된 LLM을 개발하는 데 상당한 진전을 이루고 있다.

GatorTron: 임상 LLM을 위한 길 개척 의료 LLM 분야의 초기 진입자인 GatorTron은 구조화되지 않은 전자 건강 기록(EHR)을 활용하는 시스템이 수십억 개의 매개변수가 있는 임상 LLM으로부터 어떻게 이점을 얻을 수 있는지 조사하기 위해 개발되었다. 820억 단어 이상의 비식별 임상 텍스트를 포함하여 900억 개가 넘는 토큰에 대해 처음부터 교육을 받은 GatorTron은 다양한 임상 자연어 처리(NLP) 작업에서 상당한 개선을 보여주었다. 여기에는 임상 개념 추출, 의학적 관계 추출, 의미적 텍스트 유사성, 의학적 자연어 추론, 의학적 질문 답변 등이 있다.

Codex-Med: 의료 QA를 위한 GPT-3 탐색 Codex-Med 연구에서는 새로운 LLM을 도입하지 않았지만 실제 의료 질문에 대한 답변과 추론에서 GPT-3.5 모델, 특히 Codex 및 InstructGPT의 효율성을 탐구했다. Codex-Med는 일련의 사고 유도 및 검색 확대와 같은 기술을 활용하여 USMLE, MedMCQA 및 PubMedQA와 같은 벤치마크에서 인간 수준의 성능을 달성했다. 이 연구는 적절한 프롬프트와 강화를 통해 의료 QA 작업에 대한 일반 LLM의 잠재력을 강조했다.

Galactica: 과학적 지식을 위해 의도적으로 설계된 LLM Anthropic에서 개발한 Galactica는 의료를 포함한 과학 지식에 대한 저장, 결합 및 추론을 목표로 의도적으로 설계된 LLM이다. 선별되지 않은 웹 데이터로 훈련된 다른 LLM과 달리 Galactica의 훈련 코퍼스는 논문, 참고 자료, 백과사전과 같은 고품질 소스의 1,060억 개의 토큰으로 구성된다. PubMedQA, MedMCQA 및 USMLE와 같은 작업에서 평가된 Galactica는 여러 벤치마크에서 최첨단 성능을 능가하는 인상적인 결과를 보여주었다.

Med-PaLM: 의료 영역에 언어 모델 정렬 강력한 PaLM LLM의 변형인 Med-PaLM은 지시 프롬프트 조정이라는 새로운 접근 방식을 사용하여 언어 모델을 의료 영역에 정렬한다. Med-PaLM은 초기 접두사로 소프트 프롬프트를 사용하고 작업별 인간 공학 프롬프트와 예시를 사용하여 MultiMedQA와 같은 벤치마크에서 인상적인 결과를 얻었다. 여기에는 LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE 및 HealthSearchQA와 같은 데이터 세트가 포함된다.

 

이러한 노력이 상당한 진전을 이루었지만 의료 LLM의 개발 및 배포에는 몇 가지 과제에 직면해 있다. 데이터 품질을 보장하고 잠재적 편견을 해결하며 민감한 의료 데이터에 대한 엄격한 개인 정보 보호 및 보안 표준을 유지하는 것이 주요 관심사이다.

또한 의료 지식의 복잡성과 의료 애플리케이션과 관련된 높은 이해관계로 인해 엄격한 평가 프레임워크와 인간 평가 프로세스가 필요하다. Med-PaLM 연구에서는 과학적 합의, 올바른 추론의 증거, 피해 가능성과 같은 측면을 평가하는 포괄적인 인간 평가 프레임워크를 도입하여 안전하고 신뢰할 수 있는 LLM을 만들기 위한 프레임워크의 중요성을 강조했다.

 

금융 및 은행

 

Finance LLM

정확성과 정보에 기반한 의사 결정이 중요한 금융 세계에서 금융 LLM(대형 언어 모델)의 출현은 변혁의 시대를 예고한다. 재무 관련 콘텐츠를 이해하고 생성하도록 설계된 이러한 모델은 감정 분석부터 복잡한 재무 보고에 이르기까지 다양한 작업에 맞게 맞춤화되었다.

 

BloombergGPT, FinBERT 및 FinGPT와 같은 금융 LLM은 광범위한 금융 관련 데이터 세트에 대한 전문 교육을 활용하여 금융 텍스트 분석, 데이터 처리 및 전문가 분석을 반영하는 통찰력 제공에 있어 놀라운 정확성을 달성한다. 예를 들어, 500억 개의 매개변수 크기를 갖춘 BloombergGPT는 독점 재무 데이터를 혼합하여 미세 조정되어 금융 NLP 작업의 정점을 구현한다.

 

이러한 모델은 일상적인 재무 분석 및 보고를 자동화하는 것뿐만 아니라 사기 탐지, 위험 관리, 알고리즘 거래와 같은 복잡한 작업을 발전시키는 데에도 중추적인 역할을 한다. RAG(검색 증강 생성 Retrieval-Augmented Generation)를 이러한 모델과 통합하면 추가 재무 데이터 소스를 가져올 수 있는 능력이 향상되어 분석 능력이 향상된다.

 

그러나 도메인별 전문성을 달성하기 위해 이러한 금융 LLM을 만들고 미세 조정하려면 상당한 투자가 필요하며, 이는 시장에서 그러한 모델이 상대적으로 드물다는 점을 반영한다. 비용과 희소성에도 불구하고 대중이 사용할 수 있는 FinBERT 및 FinGPT와 같은 모델은 금융 분야에서 AI를 민주화하는 데 중요한 단계로 작용한다.

 

표준 및 교육 방법과 같은 세부 조정 전략을 통해 재무 LLM은 재무 자문, 예측 분석 및 규정 준수 모니터링을 혁신할 수 있는 정확하고 상황에 맞는 결과를 제공하는 데 점점 더 능숙해지고 있다. 미세 조정된 모델의 성능은 일반 모델을 능가하여 비교할 수 없는 도메인별 유틸리티를 나타낸다.

 

FinGPT, BloombergGPT에 대한 통찰력과 업계에 미치는 영향을 포함하여 금융에서 생성적 AI의 혁신적인 역할에 대한 포괄적인 개요를 보려면 "금융에서의 생성적 AI: FinGPT, BloombergGPT 및 Beyond"에서 제공된 자세한 분석 기사를 살펴보라.

 

소프트웨어 엔지니어링 및 프로그래밍

Software and programming LLM

소프트웨어 개발 및 프로그래밍 환경에서 OpenAI의 Codex 및 Tabnine과 같은 LLM(대형 언어 모델)이 혁신적인 도구로 등장했다. 이러한 모델은 개발자에게 자연어 인터페이스와 다국어 능숙도를 제공하므로 전례 없는 효율성으로 코드를 작성하고 번역할 수 있다.

 

OpenAI Codex는 자연어 인터페이스와 다양한 프로그래밍 언어에 대한 다국어 능숙도를 자랑하며 향상된 코드 이해를 제공한다. 구독 모델을 통해 유연한 사용이 가능하다.

Tabnine은 지능형 코드 완성으로 코딩 프로세스를 향상시켜 개인 사용자를 위한 무료 버전과 전문가 및 기업 요구에 맞게 확장 가능한 구독 옵션을 제공한다.

 

오프라인 사용의 경우 Mistral AI 모델은 Llama 모델에 비해 코딩 작업에서 탁월한 성능을 자랑하며 특히 특정 성능 및 하드웨어 리소스를 고려한 사용자에게 로컬 LLM 배포를 위한 최적의 선택을 제시한다.

 

Gemini Pro 및 GPT-4와 같은 클라우드 기반 LLM은 다양한 기능을 제공하며 Gemini Pro는 다중 모드 기능을 제공하고 GPT-4는 복잡한 작업에 탁월하다. 로컬 배포와 클라우드 배포 사이의 선택은 확장성 요구 사항, 데이터 개인 정보 보호 요구 사항, 비용 제약, 사용 용이성과 같은 요소에 따라 달라진다.

 

Pieces Copilot은 클라우드 기반 및 로컬 모두에서 다양한 LLM 런타임에 대한 액세스를 제공함으로써 이러한 유연성을 캡슐화하여 개발자가 프로젝트 요구 사항에 관계없이 코딩 작업을 지원할 수 있는 올바른 도구를 갖도록 보장한다. 여기에는 소프트웨어 개발 및 프로그래밍의 특정 측면에 맞게 각각 맞춤화된 OpenAI 및 Google Gemini 모델의 최신 제품이 포함된다.

 

과제 및 모범 사례

DSLM의 잠재력은 광대하지만, DSLM의 개발 및 배포에는 성공적이고 책임감 있는 구현을 보장하기 위해 해결해야 하는 고유한 과제가 있다.

1.데이터 가용성 및 품질: 정확하고 안정적인 DSLM을 교육하려면 고품질의 도메인별 데이터 세트를 얻는 것이 중요하다. 데이터 부족, 편향, 노이즈와 같은 문제는 모델 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다.

2.계산 리소스: 특히 처음부터 대규모 언어 모델을 훈련하는 것은 계산 집약적일 수 있으며 상당한 계산 리소스와 특수 하드웨어가 필요하다.

3.도메인 전문성: DSLM을 개발하려면 도메인별 지식과 언어 패턴을 정확하게 표현하기 위해 AI 전문가와 도메인 전문가 간의 협력이 필요하다.

4.윤리적 고려 사항: 모든 AI 시스템과 마찬가지로 DSLM은 엄격한 윤리 지침에 따라 개발 및 배포되어 편견, 개인정보 보호, 투명성과 같은 문제를 해결해야 한다.

 

이러한 문제를 완화하고 책임 있는 DSLM 개발 및 배포를 보장하려면 다음을 포함한 모범 사례를 채택하는 것이 필수적이다.

●고품질의 도메인별 데이터 세트를 선별하고 데이터 확대 및 전이 학습과 같은 기술을 사용하여 데이터 부족을 극복한다.

●분산 컴퓨팅 및 클라우드 리소스를 활용하여 대규모 언어 모델 학습에 필요한 컴퓨팅 요구 사항을 처리한다.

●AI 연구자, 도메인 전문가, 이해관계자 간의 학제간 협업을 촉진하여 도메인 지식을 정확하게 표현하고 업계 요구 사항에 부합하도록 한다.

●강력한 평가 프레임워크와 지속적인 모니터링을 구현하여 모델 성능을 평가하고 편견을 식별하며 윤리적이고 책임감 있는 배포를 보장한다.

●규정 준수를 보장하고 민감한 정보를 보호하기 위해 의료 분야의 HIPAA, 데이터 개인 정보 보호 분야의 GDPR 등 업계별 규정 및 지침을 준수한다.

 

결론

도메인별 언어 모델의 등장은 AI의 진화와 전문 도메인으로의 통합에 있어서 중요한 이정표를 나타낸다. DSLM은 다양한 산업의 고유한 언어 패턴과 상황에 맞게 언어 모델을 조정함으로써 AI가 이러한 영역과 상호 작용하고 서비스를 제공하는 방식을 혁신하여 정확성, 관련성 및 실제 적용을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

 

AI가 계속해서 다양한 분야에 침투함에 따라 DSLM에 대한 수요는 계속 증가하여 이 분야의 발전과 혁신을 더욱 촉진할 것이다. 문제를 해결하고 모범 사례를 채택함으로써 조직과 연구자는 이러한 특수 언어 모델의 잠재력을 최대한 활용하여 도메인별 AI 애플리케이션의 새로운 지평을 열 수 있다.

 

AI의 미래는 전문 도메인의 미묘한 차이 내에서 이해하고 의사소통 하는 능력에 있으며, 도메인별 언어 모델은 산업 전반에 걸쳐 AI를 보다 상황에 맞게, 정확하고 영향력 있게 통합할 수 있는 길을 열어주고 있다.