데이터 중심 AI로 마지막 단계를 연결하다
테이블 내용
- 서론
- 요약
- Foundation Model: 근간 모델의 개요
3.1 Foundation Model이란?
3.2 Foundation Model의 한계
- 전문가 팀 구성하기
4.1 데이터 과학자의 역할
4.2 도메인 전문가의 역할
4.3 프로덕트 매니저의 역할
4.4 데이터 엔지니어의 역할
- 데이터 센트릭 개발 단계
5.1 사전 훈련 (Pre-training)
5.2 지시 튜닝 (Instruction Tuning)
5.3 최종 튜닝 (Fine-tuning)
5.4 모델 앙상블 (Model Ensemble)
5.5 샘플링과 필터링 (Sampling and Filtering)
5.6 약한 지도 학습 (Weak Supervision)
- 데이터 센트릭 개발의 이점
- 결론
Foundation Model: 근간 모델의 개요
근간 모델은 최근 AI 분야에서 가장 중요한 발전 중 하나입니다. 이러한 모델은 초대형 언어 모델들을 기반으로 하며, 컴퓨터 과학 지식, 데이터 과학 지식, 도메인 전문성 등 다양한 요소가 필요합니다. 하지만 근간 모델은 특정 작업에 대한 정확도를 보장하지 않으며, 실제 응용 분야에서는 세부 작업을 수행하는 전문 모델의 필요성이 커집니다. 특히 다양한 데이터 센트릭 작업들을 수행하기 위해서는 데이터 과학자, 도메인 전문가, 프로덕트 매니저, 데이터 엔지니어들의 협업이 필수적입니다. 데이터 센트릭 개발 단계에는 사전 훈련, 지시 튜닝, 최종 튜닝, 모델 앙상블, 샘플링과 필터링, 약한 지도 학습 등이 포함됩니다. 이러한 단계들은 데이터 지향적인 접근을 통해 근간 모델을 세밀하게 튜닝하고, 특정 작업에 최적화된 전문 모델로 발전시키는 데 활용됩니다.
테이블 내용
- 서론
- 요약
- Foundation Model: 근간 모델의 개요
3.1 Foundation Model이란?
3.2 Foundation Model의 한계
- 전문가 팀 구성하기
4.1 데이터 과학자의 역할
4.2 도메인 전문가의 역할
4.3 프로덕트 매니저의 역할
4.4 데이터 엔지니어의 역할
- 데이터 센트릭 개발 단계
5.1 사전 훈련 (Pre-training)
5.2 지시 튜닝 (Instruction Tuning)
5.3 최종 튜닝 (Fine-tuning)
5.4 모델 앙상블 (Model Ensemble)
5.5 샘플링과 필터링 (Sampling and Filtering)
5.6 약한 지도 학습 (Weak Supervision)
- 데이터 센트릭 개발의 이점
- 결론
Foundation Model: 근간 모델의 개요
🏢 근간 모델이란?
근간 모델은 AI 분야에서 최근 가장 중요한 발전 중 하나입니다. 이 모델은 초대형 언어 모델로, Stanford에서 개발된 Snorkel 팀과 관련 기관에서 많은 연구와 개발이 이루어져 왔습니다. 하지만 이 모델은 모든 작업에 대해 완벽한 성능을 내지 못하며, 이를 개선하고 실제 응용 분야에 적용하기 위해서는 전문적인 모델의 필요성이 있습니다.
❌ 근간 모델의 한계
근간 모델은 자체적으로 모든 작업을 해결할 수 없으며, 특정 작업에 대한 고도화된 모델의 필요성이 있습니다. 예를 들어, 고도의 정확도가 요구되는 상황에서 기본 모델만으로는 충분하지 않습니다. 따라서 이러한 근간 모델에 대한 제한사항을 이해하고, 실제 응용 분야에 맞게 개선하는 작업이 필요합니다.
전문가 팀 구성하기
💼 데이터 과학자의 역할
데이터 과학자는 데이터 관련 작업에 전문성을 가지고 있는 직군입니다. 근간 모델의 사전 훈련, 지시 튜닝, 최종 튜닝, 모델 앙상블 등의 작업을 수행하며, 데이터의 특성과 분석을 통해 전문적인 지식을 제공합니다.
💡 도메인 전문가의 역할
도메인 전문가는 특정 분야에 대한 전문 지식을 갖춘 사람으로, 특정 작업에 대한 올바른 제안과 해석을 제공합니다. 이들은 근간 모델에 적합한 데이터를 선택하고, 모델의 결과를 실제 응용 분야에 맞게 해석하는 역할을 수행합니다.
👨💼 프로덕트 매니저의 역할
프로덕트 매니저는 제품 개발과 관련된 많은 책임을 지닌 역할입니다. 이들은 근간 모델의 사용자 요구 사항을 파악하고, 효율적인 모델 성능 향상에 대한 전략을 수립합니다. 또한 팀 간의 의사 소통을 조율하고, 제품의 성공적인 출시를 위해 노력합니다.
🖥️ 데이터 엔지니어의 역할
데이터 엔지니어는 데이터베이스 및 대규모 데이터 처리에 전문적인 지식을 가지고 있으며, 데이터 기반 작업의 효율성과 안정성을 관리합니다. 이들은 데이터 수집, 저장, 처리 등의 다양한 작업을 수행하며, 근간 모델 개발에 필요한 기반 인프라를 구축하는 역할을 수행합니다.
데이터 센트릭 개발 단계
📚 사전 훈련 (Pre-training)
사전 훈련은 모델을 처음으로 학습하는 단계입니다. 이는 미리 학습된 모델을 기반으로 하거나, 제로 샷 학습 방법을 통해 진행될 수 있습니다. 사전 훈련을 통해 모델은 일부 작업에 대해 일정 수준의 정확도를 달성할 수 있으며, 이는 이후의 작업에 활용됩니다.
🎯 지시 튜닝 (Instruction Tuning)
지시 튜닝은 사전 훈련된 모델에 대하여 세부적인 작업 튜닝을 수행하는 단계입니다. 이 과정에서 모델은 일련의 지시문을 통해 정확도를 향상시키고, 특정 작업에 최적화된 형태로 발전됩니다.
🔧 최종 튜닝 (Fine-tuning)
최종 튜닝은 지시 튜닝을 거친 모델을 현실적인 작업에 맞게 미세 조정하는 단계입니다. 이를 통해 모델은 특정 작업에 대한 정확도를 높일 수 있으며, 실제 응용 분야에 적용될 수 있게 됩니다.
📊 모델 앙상블 (Model Ensemble)
모델 앙상블은 여러 모델을 결합하여 최종 결과를 도출하는 방법입니다. 이를 통해 보다 정확하고 견고한 모델을 구축할 수 있으며, 다양한 작업에 대한 성능 향상을 이룰 수 있습니다.
🔍 샘플링과 필터링 (Sampling and Filtering)
샘플링과 필터링은 데이터를 적절하게 선택하고, 품질을 관리하는 과정입니다. 이를 통해 모델이 효과적으로 작동하고, 높은 정확도를 유지할 수 있게 됩니다.
💡 약한 지도 학습 (Weak Supervision)
약한 지도 학습은 정확한 라벨링이 어려운 데이터에 대해 부분적인 지도 정보를 활용하는 방법입니다. 이러한 방식을 통해 데이터 세트의 효율성을 좀 더 높일 수 있으며, 모델의 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.
데이터 센트릭 개발의 이점
🌟 데이터 센트릭 개발은 기존의 모델 중심적인 접근과 비교하여 몇 가지 이점을 제공합니다. 첫째로, 데이터 센트릭 개발은 더 나은 정확도와 성능을 달성할 수 있습니다. 모델을 효과적으로 튜닝하고 데이터를 개선함으로써, 실전에서 더 우수한 결과를 얻을 수 있습니다.
🌟 둘째로, 데이터 센트릭 개발은 빠른 실험과 반복을 가능하게 합니다. 데이터를 더욱 효율적으로 다루고, 프로세스를 자동화하면서 품질과 속도를 동시에 향상시킬 수 있습니다.
🌟 셋째로, 데이터 센트릭 개발은 비용 절감을 도모합니다. 노동 집약적인 작업을 자동화하고, 데이터의 효율성을 향상시킴으로써 비용을 절감할 수 있습니다.
결론
각기 다른 분야에서 Foundation 모델을 활용하여 AI를 개발하고자 할 때, 데이터 과학자, 도메인 전문가, 프로덕트 매니저, 데이터 엔지니어와 같은 전문가 팀의 협업이 매우 중요합니다. 이 팀들은 데이터 센트릭 개발 과정을 진행하며, 모델의 성능을 최적화시키고 특정 작업에 적합하도록 개선합니다. 데이터 센트릭 개발은 데이터 과학 지식과 도메인 지식의 결합을 필요로 하며, 프로덕트 매니저와 데이터 엔지니어의 역할도 중요합니다. 데이터를 기반으로 한 효율적인 개발 방법을 구축하는 것이 성공적인 AI 개발의 핵심입니다.