[LLM] 왜 대부분의 대형 언어 모델(LLM)은 디코더 전용일까? 🤔

안녕하세요 여러분! 오늘은 대형 언어 모델(LLM)에 대한 흥미로운 주제를 다루어 보려고 합니다. "왜 대부분의 LLM은 디코더 전용일까?"라는 질문에 대해 깊이 파헤쳐 보겠습니다. 이 질문을 해결하기 위해 다양한 자료를 조사했고, 그 과정에서 얻은 통찰을 공유하고자 합니다. 🚀

[LLM] 왜 대부분의 대형 언어 모델(LLM)은 디코더 전용일까? 🤔

언어 모델 아키텍처 개요 🏗️

먼저 언어 모델의 주요 아키텍처에 대해 알아보겠습니다.

인코더와 디코더

• 인코더(Encoder): 입력 데이터를 처리하고 핵심 정보를 포착하여 압축된 표현으로 변환합니다. 예를 들어, 번역 작업에서 인코더는 영어 문장을 받아 그 언어적 특징과 의미를 나타내는 벡터로 변환합니다.
• 디코더(Decoder): 인코더가 변환한 표현을 받아 출력, 종종 다른 형태로 생성합니다. 예를 들어, 인코더가 영어 문장의 표현을 생성하면 디코더는 이를 프랑스어로 변환합니다.

인코더 전용 모델 (Encoder-Only Models)

• 예시: BERT 기반 모델
• 사전 학습 방식: Masked Language Modelling (MLM)
• 사용 사례: 분류, 감성 분석, 정보 추출 등 입력 데이터를 깊이 이해해야 하는 작업에 효과적입니다.

디코더 전용 모델 (Decoder-Only Models)

• 예시: GPT, XLNet
• 사전 학습 방식: Next Token Prediction
• 사용 사례: 주어진 문맥을 바탕으로 후속 텍스트를 예측하는 생성 작업에 적합합니다.

인코더-디코더 모델 (Encoder-Decoder Models)

• 예시: T5, BART, Google Gemini
• 사전 학습: 작업 의존적
• 사용 사례: 데이터를 이해하고 생성해야 하는 작업에 적합합니다. 입력 시퀀스를 내부 표현으로 인코딩하고 이를 출력 시퀀스로 디코딩합니다.

디코더 전용 vs 인코더-디코더 아키텍처 비교 🤖

1. 훈련 효율성 💸

디코더 전용 모델은 자가 회귀 방식으로 훈련되어 강력한 제로샷 일반화를 보여줍니다. 이는 대규모 코퍼스에서 자가지도 학습을 통해 효율적으로 훈련할 수 있기 때문에 비용 측면에서도 유리합니다. 반면, 인코더-디코더 모델은 다중 작업 미세 조정을 통해 최적의 성능을 발휘하지만, 라벨이 있는 데이터를 사용해야 하므로 훈련 비용이 높아질 수 있습니다.

2. 발생 능력 🌟

대형 언어 모델의 발생 능력은 모델이 크기와 복잡성이 증가하면서 자연스럽게 나타나는 새로운 능력을 의미합니다. 예를 들어, 비구조화된 텍스트에서 구조화된 지식을 추출하는 능력 등이 있습니다. 발생 능력은 디코더 전용 모델과 인코더-디코더 모델 모두에 적용될 수 있으며, 성능 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다.

3. 인컨텍스트 학습 🎯

프롬프트 엔지니어링을 통해 LLM이 문맥이나 작업을 이해하도록 돕는 것이 가능합니다. 프롬프트를 통해 제공된 정보는 제로샷 학습 입력과 유사한 효과를 가지며, 디코더 전용 모델에서 더 직관적으로 작동할 수 있습니다. 인코더-디코더 아키텍처에서도 효과가 있지만, 인코더를 최적화하는 데 더 많은 조정이 필요할 수 있습니다.

4. 효율성 최적화 ⚡

디코더 전용 모델에서는 이전 토큰의 Key(K) 및 Value(V) 행렬을 재사용할 수 있습니다. 이는 캐싱 메커니즘을 통해 효율성을 높이고, 빠른 생성과 낮은 계산 비용을 가능하게 합니다. 인코더-디코더 모델은 양방향 주의를 사용하여 학습 속도를 높이지만, 디코더 전용 모델이 더 효율적인 경우가 많습니다.

자가회귀 vs 양방향 주의 메커니즘 🔍

자가회귀 주의 메커니즘은 미래 토큰을 보지 못하도록 제한되며, 이는 이론적으로 강력한 표현 능력을 유지합니다. 반면 양방향 주의 메커니즘은 빠른 학습을 도와주지만 깊은 예측 패턴을 학습하는 데 방해가 될 수 있습니다.

결론 🎓

디코더 전용 아키텍처의 인기는 그 단순성, 좋은 제로샷 일반화, 저렴한 훈련 비용에서 비롯됩니다. 충분한 훈련과 모델 크기가 주어진다면, 디코더 전용 아키텍처와 인코더-디코더 아키텍처 간에 최종 성능 면에서 큰 차이는 없음을 여러 연구에서 확인할 수 있습니다. 앞으로의 LLM 연구에서 어떤 혁신이 나올지 기대됩니다! 😊

 

 

 

이상으로 디코더 전용 LLM의 인기 이유와 그 배경을 알아보았습니다. 더 궁금한 점이 있거나 추가로 논의하고 싶은 주제가 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요! 감사합니다! 🙌