위키원
사전학습
사전학습(Pre-training)은 인공지능(AI)과 딥러닝 분야에서 필수적인 기법으로, 모델이 특정 작업을 수행하기 전에 대규모의 일반적인 데이터를 학습하여 기본적인 패턴, 관계, 또는 특징을 이해하도록 하는 과정이다. 이는 모델이 여러 작업에서 더 빠르고 효율적으로 학습하고 성능을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 한다. 사전학습의 개념은 주로 전이학습(Transfer Learning)과 밀접하게 연결되며, 다양한 분야에서 활용되면서 인공지능 모델이 더욱 강력하고 유연한 방식으로 발전할 수 있도록 돕는다.
목차
필요성
모델을 처음부터 학습시키는 것은 막대한 양의 데이터와 계산 자원을 필요로 한다. 특히, 현대의 복잡한 인공지능 모델은 수백만에서 수십억 개의 파라미터를 가지고 있어, 이를 효과적으로 학습시키려면 대규모의 학습 데이터가 필수적이다. 그러나 모든 작업이나 도메인에서 이러한 대규모 데이터를 구하기는 쉽지 않다. 사전학습은 이와 같은 문제를 해결하는 매우 효율적인 방법으로, 모델이 대규모 일반 데이터를 사용하여 기초적인 패턴과 규칙을 먼저 학습하고, 이후 특정 작업에 맞게 미세조정(fine-tuning)할 수 있도록 한다.[1]
처음부터 모든 모델을 학습시키려면 막대한 자원이 소모되기 때문에, 이를 피하기 위해 사전학습은 중요한 대안으로 자리잡고 있다. 사전학습된 모델은 이미 방대한 데이터를 학습한 상태에서 기본적인 패턴을 습득하고 있기 때문에, 특정 작업에 맞춰 미세하게 조정하는 과정에서는 비교적 적은 양의 데이터로도 충분히 높은 성능을 발휘할 수 있다. 이를 통해 학습 시간이 크게 단축되며, 모델 개발의 자원 효율성을 극대화할 수 있다.[2]
전이학습(Transfer Learning)의 개념을 통해 사전학습된 모델은 다양한 작업에 재활용될 수 있다. 이는 특히 도메인 특화 작업에서 효과적이다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP) 모델이 웹 문서나 뉴스 기사와 같은 일반적인 데이터를 학습한 후, 특정 법률 텍스트나 의료 문서를 처리할 때 해당 도메인에서 다시 학습할 필요 없이 사전학습된 모델을 사용하여 빠르게 학습을 마칠 수 있다. 이는 전이 학습이 사전학습과 결합하여 새로운 환경에서도 적응할 수 있는 강력한 도구임을 보여준다.[3]
사전학습의 중요성은 앞으로도 지속적으로 확대될 것으로 보인다. 특히 대규모 데이터와 사전학습된 모델의 결합은 더욱 정교하고 복잡한 작업에서도 높은 성능을 발휘할 수 있게 만들 것이다. 또한, 다양한 도메인에서 특화된 사전학습 모델이 개발되면서, 더욱 세분화된 작업에 대해 최적화된 성능을 제공할 수 있을 것이다. 사전학습은 인공지능의 전반적인 발전에 중요한 역할을 하며, 이는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 생성 모델 등 다양한 분야에서 그 잠재력을 확장시키는 데 기여하고 있다.
과정
사전학습은 크게 두 가지 방식으로 진행될 수 있다. 비지도 학습(Unsupervised Learning)과 자가 지도 학습(Self-supervised Learning)이다. 이러한 학습 방식은 사전학습의 근간을 이루며, 각각의 방식이 모델이 데이터를 처리하는 데 있어서 다른 강점을 제공한다.
비지도 학습
비지도 학습은 라벨이 없는 대규모 데이터를 사용하는 방식이다. 비지도 학습의 가장 큰 특징은 데이터에 별도의 주석이나 라벨이 없이도 모델이 자체적으로 데이터 내에서 패턴을 학습할 수 있다는 것이다. 비지도 학습 방식으로 사전학습된 모델은 데이터의 통계적 구조, 패턴, 관계를 발견하여 학습할 수 있다. 이를 통해 모델은 새로운 작업에 대해 훨씬 더 유연한 방식으로 적응할 수 있다. 비지도 학습은 자연어 처리(NLP)에서 주로 사용된다. 예를 들어, 버트(BERT)나 GPT 모델은 방대한 양의 인터넷 텍스트 데이터를 사용하여 학습하며, 라벨이 없어도 문맥적 관계와 언어 패턴을 학습할 수 있다. 이미지 처리 분야에서는 비지도 학습을 통해 모델이 이미지 내의 패턴을 학습하여, 객체의 경계, 텍스처, 색상 등을 이해하게 된다.[4]
자가지도학습
자가 지도 학습은 비지도 학습의 하위 집합으로, 모델이 스스로 학습 목표를 생성하는 방식이다. 이 방식에서 모델은 데이터의 일부를 가리고, 이를 예측하는 과정을 통해 학습한다. 예를 들어, 언어 모델에서는 특정 문장의 일부 단어를 가리고 그 단어를 예측하도록 학습시킨다. 이러한 방식은 라벨링된 데이터가 없어도 마치 라벨이 있는 것처럼 학습할 수 있는 환경을 만들어준다. 대표적인 자가 지도 학습 기법은 버트(BERT)의 마스킹 언어 모델링(Masked Language Modeling)이다. 이 방식에서 문장의 일부 단어를 마스킹하고, 모델이 그 마스킹된 단어를 예측하게 한다. 이를 통해 모델은 언어의 문법적, 문맥적 관계를 깊이 있게 이해하게 된다. 자가 지도 학습은 비지도 학습과 달리 더 구체적이고 체계적인 학습 목표를 제공하기 때문에, 모델이 데이터를 더 깊이 이해할 수 있게 도와준다.[4]
대규모 데이터 활용
사전학습의 중요한 특징은 대규모 데이터를 사용한다는 점이다. 인공지능 모델이 다양한 상황에서 발생하는 여러 패턴을 학습하기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요하다. 자연어 처리에서는 웹 문서, 뉴스, 책, 소셜 미디어 글 등에서 수집된 텍스트 데이터를 사용하고, 컴퓨터 비전에서는 수백만 장의 이미지가 포함된 데이터셋을 사용하여 사전학습이 이루어진다. 사전학습에 사용되는 데이터는 반드시 다양하고 풍부해야 하며, 이는 모델이 더 다양한 상황에서 적응할 수 있는 일반화 능력을 키우는 데 기여한다. 예를 들어, GPT-3는 수백 기가바이트에 달하는 다양한 텍스트 데이터를 사용해 학습되었으며, 그 결과 매우 다양한 작업에 적용될 수 있는 높은 일반화 성능을 보인다.[5]
다단계 학습 과정
사전학습 과정은 종종 다단계로 진행된다. 이는 모델이 학습하는 특징이 저수준에서 고수준으로 점진적으로 변화하는 방식이다. 예를 들어, 이미지 인식 모델에서는 먼저 낮은 수준의 특징(엣지, 텍스처 등)을 학습한 후, 점점 더 복잡한 고수준 특징(객체, 장면 등)을 학습하게 된다. 자연어 처리 모델에서도 단어 수준의 학습에서 시작하여, 문장 수준, 문단 수준, 나아가 문서 전체의 의미를 이해하는 단계로 나아간다. 이 다단계 학습 과정은 모델이 데이터를 더 깊이 이해하고, 복잡한 관계와 패턴을 학습할 수 있게 해준다. 또한, 이 과정은 모델이 적은 양의 데이터로도 학습을 계속할 수 있도록 도와주며, 사전학습을 통해 얻은 지식을 다양한 작업에 활용할 수 있도록 한다.
유형
사전학습은 학습에 사용되는 데이터나 목적에 따라 여러 유형으로 나눌 수 있다. 이 중에서 일반 사전학습(General Pre-training)과 도메인 특화 사전학습(Domain-specific Pre-training)은 대표적인 두 가지 유형이다.
일반 사전학습
일반 사전학습(General Pre-training)은 매우 광범위하고 다양한 데이터셋을 사용하여 모델을 학습하는 방식이다. 이러한 방식으로 사전학습된 모델은 특정 작업에 국한되지 않고, 다양한 작업에 적용할 수 있는 높은 범용성을 갖는다. 예를 들어, 버트(BERT)와 GPT 같은 자연어 처리 모델은 인터넷에 있는 대규모 텍스트 데이터(뉴스, 웹 문서, 책 등)를 사용해 학습되어, 감정 분석, 질문 답변, 텍스트 생성, 번역 등 여러 작업에 적용된다. 일반 사전학습은 모델이 특정 작업에 의존하지 않기 때문에, 다양한 상황에서 널리 사용할 수 있는 장점이 있다. 이는 사전학습된 모델을 다양한 도메인에 쉽게 적용할 수 있도록 한다.[6]
도메인 특화 사전학습
도메인 특화 사전학습(Domain-specific Pre-training)은 특정 분야나 도메인에 특화된 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방식이다. 이는 특정 작업에 더 높은 성능을 발휘할 수 있도록 모델을 최적화하는 데 사용된다. 예를 들어, 의료 분야에서 사전학습된 모델은 의료 기록, 논문 등과 같은 특정 텍스트 데이터를 사용해 학습되며, 이를 통해 의료 텍스트에서 사용되는 용어와 문맥을 더 정확하게 이해할 수 있다. 또한 법률, 금융, 공학 등 다양한 전문 도메인에서도 특화된 사전학습이 사용된다. 이러한 도메인 특화 사전학습된 모델은 일반 사전학습된 모델보다 해당 분야의 작업에서 더 높은 성능을 발휘할 수 있으며, 특정 산업이나 연구에서 유용하게 활용된다.[7]
특징
장점
사전학습은 여러 장점을 가지고 있다. 첫째, 학습 속도를 크게 개선할 수 있다. 사전학습된 모델은 이미 대규모 데이터를 통해 기본적인 패턴과 규칙을 학습한 상태이므로, 새로운 작업에서 적은 양의 데이터로도 빠르게 학습을 완료할 수 있다. 이를 통해 시간과 자원이 절약된다. 둘째, 사전학습된 모델은 다양한 작업에서 높은 성능을 발휘한다. 대규모 데이터를 학습한 덕분에 복잡한 작업에서도 높은 정확도와 정밀도를 제공하며, 여러 작업에 유연하게 적용될 수 있는 장점이 있다. 셋째, 사전학습된 모델은 데이터 절약 측면에서 효율적이다. 특히 데이터가 제한된 도메인에서도 적은 양의 데이터로 높은 성능을 유지할 수 있다. 이는 의료, 법률과 같은 특수 분야에서 매우 유용하다.[8]
도전 과제
사전학습에는 몇 가지 도전 과제도 존재한다. 첫 번째 도전 과제는 데이터 편향 문제이다. 모델이 학습한 데이터가 특정한 문화, 언어, 성별, 인종 등에 편향되어 있다면, 모델도 그 편향을 그대로 학습하게 되어 실제 사용 시 잘못된 예측이나 차별적인 결과를 초래할 수 있다. 따라서 모델이 편향되지 않도록 다양하고 균형 잡힌 데이터를 사용하는 것이 중요하다. 두 번째 도전 과제는 높은 계산 비용이다. 사전학습된 모델, 특히 대규모 데이터를 사용한 모델은 수백만 개의 파라미터를 가지고 있어 이를 학습시키기 위해 많은 연산 자원이 필요하다. 이로 인해 학습에 필요한 비용이 매우 높아질 수 있으며, 이는 자원이 제한된 연구 기관이나 기업에게는 큰 부담이 될 수 있다.[9]
각주
- ↑ 〈파인튜닝(Fine-tuning)이란? – LLM 구축 방법〉, 《아펜》
- ↑ Marcus_bot, 〈Fine-tuning과 RAG에 대해 알아보자.〉, 《티스토리》, 2024-05-14
- ↑ SKJun, 〈(딥러닝) 전이학습(Transfer Learning) 원리, 응용, 예시 + 왜 해야할까?〉, 《티스토리》, 2024-02-14
- ↑ 4.0 4.1 Dave Bergmann, 〈자기 지도 학습이란 무엇인가요?〉, 《IBM》, 2023-12-05
- ↑ HYUNHP, 〈(딥러닝) 전이 학습 (Transfer Learning) 해설, 정리, 요약〉, 《티스토리》, 2023-02-13
- ↑ alankim, 〈Instruction tuning : LLM이 사람 말을 알아 듣는 방법〉, 《데보션》, 2024-04-08
- ↑ 김란영, 〈도메인 특화 LLM 성능을 높이는 AI 기술 트렌드〉, 《마키나락스》, 2024-06-10
- ↑ 조피디, 〈딥러닝 사전학습 언어모델 기술 동향〉, 《네이버 블로그》, 2020-07-30
- ↑ 강민구, 〈● AI의 학습ㆍ작동 원리, 그 한계에 대하여〉, 《네이버 블로그》, 2024-05-19
참고자료
- 〈파인튜닝(Fine-tuning)이란? – LLM 구축 방법〉, 《아펜》
- 조피디, 〈딥러닝 사전학습 언어모델 기술 동향〉, 《네이버 블로그》, 2020-07-30
- HYUNHP, 〈(딥러닝) 전이 학습 (Transfer Learning) 해설, 정리, 요약〉, 《티스토리》, 2023-02-13
- Dave Bergmann, 〈자기 지도 학습이란 무엇인가요?〉, 《IBM》, 2023-12-05
- SKJun, 〈(딥러닝) 전이학습(Transfer Learning) 원리, 응용, 예시 + 왜 해야할까?〉, 《티스토리》, 2024-02-14
- alankim, 〈Instruction tuning : LLM이 사람 말을 알아 듣는 방법〉, 《데보션》, 2024-04-08
- Marcus_bot, 〈Fine-tuning과 RAG에 대해 알아보자.〉, 《티스토리》, 2024-05-14
- 강민구, 〈● AI의 학습ㆍ작동 원리, 그 한계에 대하여〉, 《네이버 블로그》, 2024-05-19
- 김란영, 〈도메인 특화 LLM 성능을 높이는 AI 기술 트렌드〉, 《마키나락스》, 2024-06-10
같이 보기
