생성의 의미, 인코더 디코더 모델(LLM 역사와 발전3)

생성이란?

• 생성 모델은 새로운 데이터를 만들어내는 모델을 의미합니다.
• 이 모델은 이미 존재하는 데이터의 분포를 학습하여, 그와 비슷한 데이터를 생성할 수 있습니다.
• 각 데이터는 고유한 특징들을 가지고 있으며, 이러한 특징들은 잠재 벡터(latent vector)로 표현됩니다.
• 여러 잠재 벡터가 모여 잠재 공간(latent space)을 형성하며, 생성 모델은 이 잠재 공간을 학습하여 새로운 데이터를 생성합니다.

잠재 벡터(latent vector): 데이터 포인트를 숫자로 표현한 것으로, 데이터의 주요한 특징들을 담고 있습니다.

잠재 공간(Latent Space) 잠재 백터의 의미

• 잠재 공간(Latent Space)은 생성 모델과 같은 딥러닝 모델에서 중요한 개념으로, 데이터를 더 효율적으로 표현하기 위해 고차원의 복잡한 데이터를 저차원의 공간으로 변환한 것입니다. 이 공간에서 데이터의 본질적인 특성이나 패턴이 추출되어 표현됩니다.

1. 데이터의 압축 표현
   • 잠재 공간은 원래 데이터의 중요한 특징들을 요약하여 표현하는 공간입니다. 예를 들어, 얼굴 이미지를 다루는 모델에서는 이 공간이 얼굴의 다양한 특징(예: 눈, 코, 입의 위치, 얼굴의 각도 등)을 숫자로 표현할 수 있습니다.
   • 원래의 고차원 데이터를 압축하여 더 작은 차원의 잠재 벡터로 표현하는 것이며, 이 벡터들은 데이터의 가장 중요한 정보만을 담고 있습니다.
2. 잠재 벡터(Latent Vector)
   • 잠재 벡터는 각 데이터 포인트를 잠재 공간에서 나타내는 좌표입니다. 예를 들어, 하나의 얼굴 이미지는 잠재 공간에서 특정 벡터(숫자들의 집합)로 표현될 수 있습니다.
   • 이 벡터는 원래 데이터의 중요한 특성을 요약한 것이며, 유사한 데이터는 잠재 공간에서 서로 가깝게 위치하게 됩니다.
3. 잠재 공간의 구조
   • 잠재 공간은 데이터 간의 유사성과 관계를 반영합니다. 예를 들어, 잠재 공간에서 두 개의 잠재 벡터가 가깝다면, 이 두 벡터가 나타내는 데이터(예: 두 얼굴 이미지)도 원래 공간에서 유사할 가능성이 높습니다.
   • 모델이 이 잠재 공간을 학습하면, 새로운 데이터를 생성할 때 이 공간에서 벡터를 선택하고, 이를 원래의 데이터 공간으로 변환하여 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.
4. 생성 모델과 잠재 공간
   • 생성 모델, 예를 들어 Variational Autoencoder(VAE)나 Generative Adversarial Network(GAN)와 같은 모델은 데이터를 잠재 공간에 매핑하고, 이 잠재 공간에서 새로운 데이터를 샘플링할 수 있도록 학습합니다.
   • 학습이 끝난 후, 모델은 잠재 공간의 벡터를 기반으로 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 이 과정에서, 잠재 공간에서 샘플링된 벡터는 원래 데이터의 중요한 특징을 반영하고 있기 때문에, 생성된 데이터도 원본 데이터와 유사한 특징을 가지게 됩니다.

• 잠재 공간의 실생활 비유
  • 원래 데이터는 전 세계의 모든 여행지입니다. 이들은 다양한 특징(예: 문화, 음식, 기후 등)을 가지고 있습니다.
  • 잠재 공간은 여행지들의 주요 특징을 기준으로 한 요약된 지도입니다. 예를 들어, "문화"와 "기후"를 기준으로 여행지를 분류하여, 이 두 특징을 기준으로 각 여행지를 잠재 벡터로 표현할 수 있습니다.
  • 이 잠재 공간에서 유사한 기후와 문화를 가진 여행지들은 서로 가까이 위치하게 됩니다. 새로운 여행지를 추천할 때, 이 잠재 공간에서 유사한 지역을 선택하여 추천할 수 있습니다.

Autoencoding Model - Encoder Only

Autoencoding Model 중 인코더만(Encoder Only) 사용하는 구조는 주로 텍스트의 중요한 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 분석하는 작업에 활용됩니다. 이 구조는 입력 데이터를 더 간결하고 의미 있는 벡터로 변환하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

예시: BERT와 같은 모델들

• BERT는 대표적인 인코더만 사용하는 모델로, 텍스트의 앞뒤 문맥을 모두 고려하여 단어의 의미를 이해할 수 있습니다. 이 때문에 문장이나 단어의 깊이 있는 이해가 필요한 작업에 매우 효과적입니다.

사용 사례:

• Classification (분류): 텍스트를 특정 범주로 분류하는 작업에서 인코더가 텍스트의 의미를 추출하고, 이를 바탕으로 분류합니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 데 사용될 수 있습니다.
• Sentiment Analysis (감정 분석): 문장의 감정(긍정적, 부정적, 중립적)을 파악하는 작업에서, 인코더가 문맥을 분석하여 그 감정을 추출합니다.
• Named Entity Recognition (명명된 개체 인식): 텍스트에서 사람, 장소, 조직 등의 중요한 개체를 식별하는 작업에 사용됩니다. 예를 들어, "Apple"이 회사인지 과일인지를 문맥을 통해 인식할 수 있습니다.
• Masked Prediction (마스크된 예측): BERT는 문장 중 일부 단어를 마스킹한 후, 그 단어를 예측하는 방식으로 훈련됩니다. 이를 통해 단어의 의미를 더 깊이 이해할 수 있습니다.

추가 특징:

• Bi-Directional 구조: BERT는 문장의 앞뒤 문맥을 모두 고려하는 양방향 구조를 사용합니다. 이는 문장의 의미를 더 정확하게 파악하게 도와줍니다.

쉽게 말하면: 인코더만 사용하는 모델들은 텍스트의 의미를 깊이 있게 분석하고 이해하는 데 최적화되어 있어, 특정 주제에 맞게 텍스트를 분류하거나, 문장의 감정을 분석하거나, 중요한 단어들을 식별하는 작업에 매우 적합합니다. BERT와 같은 모델들이 이 구조를 사용하며, 문장 전체를 이해할 수 있는 능력을 제공합니다.

Autoregressive Model - Decoder Only

Autoregressive Model 중 디코더만(Decoder Only) 사용하는 구조는 주로 텍스트 생성과 관련된 작업에 특화되어 있습니다. 이 모델들은 입력된 데이터를 바탕으로 새로운 텍스트를 만들어내는 데 매우 효과적입니다.

예시: GPT와 같은 모델들

• GPT (Generative Pre-trained Transformer)는 대표적인 디코더만 사용하는 모델로, 주어진 텍스트 시퀀스에서 다음에 올 단어를 예측하면서 문장을 이어 나가는 방식으로 텍스트를 생성합니다.

사용 사례:

• Text Generation (텍스트 생성): GPT는 이전에 생성된 텍스트를 기반으로, 다음 단어를 순차적으로 예측하여 자연스러운 문장을 생성합니다. 예를 들어, 주어진 주제에 대해 이야기를 쓰거나, 질문에 대한 답변을 생성하는 작업에 사용됩니다.
• Next Token Prediction (다음 토큰 예측): 모델은 현재까지 입력된 텍스트의 흐름을 바탕으로 다음에 올 단어(또는 토큰)를 예측합니다. 이 예측을 반복하여 문장 전체를 생성합니다.

추가 특징:

• 구조적으로 디코더만 사용: 이 모델은 디코더만을 사용하여 입력된 텍스트의 앞부분을 기반으로 다음 단어를 예측하고 생성하는 데 최적화되어 있습니다. 인코더 없이도 순차적인 텍스트 생성을 할 수 있어, 자연스러운 언어 생성 작업에 매우 적합합니다.
• Masked Multi-Head Attention 모듈: GPT는 Masked Multi-Head Attention을 사용하여, 현재 위치 이후의 단어를 보지 않고 이전 단어들만을 고려하여 다음 단어를 예측합니다. 이는 문장을 순차적으로 생성하는 데 최적화된 방식입니다.

쉽게 말하면: 디코더만 사용하는 Autoregressive 모델들은 텍스트를 생성하는 데 최적화되어 있습니다. 예를 들어, GPT는 주어진 문장이나 단어를 기반으로 이어지는 문장을 자연스럽게 만들어내는 데 매우 뛰어납니다. 이 구조는 다음에 올 단어를 예측하며 문장을 이어가는 방식으로, 대화 생성, 스토리 작성, 번역 등 다양한 텍스트 생성 작업에 적합합니다.