Gopher: 2800억 매개변수 모델이 GPT-3를 압도한다
목차
- 개요 📖
- Gopher란? 🤖
- Gopher의 아키텍처와 성능 🏗️
- Gopher의 데이터셋 📚
- Gopher의 성능 평가 결과 📊
- Gopher가 학습한 사회적 편견 😮
- Gopher의 학습 통계량 📈
- Gopher의 환경 영향 🌍
- 추가 자료: 언어 모델의 윤리 및 새로운 트랜스포머 모델 📑
- 결론 💡
개요 📖
딥마인드는 GPT-3보다 더 크고 2800억 개의 매개변수로 이루어진 새로운 대형 언어 모델인 Gopher를 공개했습니다. 이 글에서는 딥마인드의 보고서를 요약하여 주요 포인트를 알려드리고 있습니다. Gopher의 아키텍처, 결과, 윤리 검토 등에 대해 자세히 살펴볼 것입니다. 또한 Gopher의 학습을 위해 사용된 데이터셋, 영향력, 성능 평가 결과, 그리고 환경적 영향 등에 대해서도 알아보겠습니다.
Gopher란? 🤖
Gopher는 딥마인드에서 개발한 대규모 언어 모델입니다. GPT-2와 거의 동일한 아키텍처를 가지고 있지만 미세한 변경 사항이 있습니다. Gopher는 2800억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 총 152가지 다른 작업에 대해 학습되었습니다. Gopher는 다양한 유형의 작업에 성능이 우수하며, 최근 기술과 비교했을 때 거의 모든 작업에서 우수한 결과를 보여주고 있습니다.
Gopher의 아키텍처와 성능 🏗️
Gopher는 변형자(transformer) 모델입니다. 이 모델은 텍스트와 같은 연속적인 입력 간의 관계를 모델링하기 위해 자기 주목(self-Attention)을 사용합니다. Gopher의 아키텍처는 GPT-2와 거의 동일하지만 Gopher의 경우 추가적인 미세한 조정이 이루어졌습니다. Gopher를 훈련시키기 위해 딥마인드는 '대규모 텍스트(massive text)'라고 불리는 엄청난 양의 데이터셋을 사용했습니다. Gopher는 다양한 크기의 모델을 훈련시켰으며, 가장 큰 모델은 2800억 개의 매개변수를 가지고 있습니다.
Gopher의 데이터셋 📚
Gopher의 데이터셋은 인터넷의 웹 페이지, 책, 뉴스, GitHub 등으로 구성되어 있습니다. 수많은 언어로 이루어진 이 데이터셋은 약 2.3조 개의 토큰으로 이루어져 있습니다. 그러나 Gopher 모델은 실제로 이 모든 데이터를 접하지는 않으며, 매우 작은 일부 데이터만을 훈련에 사용합니다. 딥마인드는 다양한 크기의 모델을 훈련하여 성능을 비교하고, 특정 크기에서 어떤 지점에서의 성능이 가장 뛰어난지 등을 연구했습니다.
Gopher의 성능 평가 결과 📊
Gopher는 124개의 작업 중 100개 작업에서 최신 기술에 비해 우수한 결과를 보여주고 있습니다. Gopher는 성능이 매우 우수한 반면, 일부 작업에서는 크기와 성능의 관계가 떨어질 수도 있습니다. 특히 인문학, 윤리, 과학, 읽기 이해력 등의 작업은 모델 크기에 따라 성능이 크게 향상되는 반면, 일부 작업은 비교적 크기와 성능의 관계가 약간 차이가 나는 것으로 나타났습니다.
Gopher가 학습한 사회적 편견 😮
Gopher는 다양한 작업을 통해 학습되었으며, 그 과정에서 사회적 편견을 학습했습니다. 예를 들어, 특정 직업에 대한 감정을 평가하는 실험에서 Gopher는 다른 모델들보다 부정적인 결과를 도출했습니다. 이러한 편견은 학습 데이터에 사회적 편견이 반영되어 있는 경우 발생할 수 있습니다.
Gopher의 학습 통계량 📈
Gopher 모델을 학습하는 데는 총 920시간, 약 38일이 소요되었습니다. 딥마인드는 4,000개 이상의 TPU를 사용하여 Gopher를 훈련시켰습니다. Gopher의 학습에는 약 3.7백만 달러가 필요한 것으로 계산되며, 이는 전력비용 등을 고려한 가격입니다. Gopher의 훈련 과정에서 약 380톤의 이산화탄소 배출이 있었으며, 대략 런던에서 뉴욕까지 왕복 비행하는 것과 비슷한 환경 영향을 가진다고 할 수 있습니다.
추가 자료: 언어 모델의 윤리 및 새로운 트랜스포머 모델 📑
Gopher 공개에 덧붙여, 딥마인드는 언어 모델의 윤리와 이에 대한 고민 사항, 그리고 Gopher보다 25배 더 효율적인 새로운 트랜스포머 모델 '레트로'에 대한 보고서도 공개했습니다. 이러한 추가 자료에 관심이 있다면 제작자에게 알려주시면 따로 다룰 수 있을 것입니다.
결론 💡
Gopher는 딥마인드에서 개발한 대형 언어 모델로, 고품질의 성능과 다양한 작업에 대한 우수한 결과를 보여줍니다. 그러나 이러한 모델은 데이터에 내재된 사회적 편견을 학습할 수 있다는 점과 환경에 미치는 영향이 상당하다는 점을 염두에 두어야 합니다. 딥마인드는 이에 대한 윤리 고민과 함께 새로운 효율적인 모델에 대한 연구를 진행하고 있습니다. Gopher가 언어 모델 연구의 한 부분임에도 불구하고, 우리는 그에 대한 신중한 평가와 적절한 사용을 지속적으로 진행해야 할 것입니다.
Highlights (중요 포인트)
- Gopher는 2800억 개의 매개변수를 가진 대형 언어 모델이다.
- Gopher는 152가지 다른 작업에 대해 훈련되었으며, 대부분의 작업에서 최신 기술을 압도했다.
- Gopher는 인문학, 윤리, 과학, 읽기 이해력 작업 등에서 특히 성능이 우수했다.
- Gopher는 데이터에 내재된 사회적 편견을 학습할 수 있다는 결과가 나타났다.
- Gopher를 훈련시키기 위해 약 920시간이 소요되고, 380톤의 이산화탄소가 배출되었다.
- 딥마인드는 언어 모델의 윤리적인 측면을 다룬 보고서와 새로운 효율적인 트랜스포머 모델을 발표했다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: Gopher의 성능은 어떤 작업에서 가장 우수한가요?
A: Gopher는 대부분의 작업에서 최신 기술을 압도해 우수한 성능을 보입니다. 특히 인문학, 윤리, 과학, 읽기 이해력 작업 등에서 성능이 탁월하게 나타납니다.
Q: Gopher 학습에 얼마나 많은 시간이 소요되었나요?
A: Gopher 모델을 훈련시키는 데에는 약 920시간, 즉 약 38일이 걸렸습니다.
Q: Gopher의 환경 영향은 어떻게 평가되었나요?
A: Gopher의 훈련 과정에서 약 380톤의 이산화탄소 배출이 있었습니다. 이는 런던에서 뉴욕까지의 왕복 비행에 해당하는 환경 영향을 가집니다.
Q: Gopher는 어떤 종류의 작업을 수행할 수 있나요?
A: Gopher는 언어 모델로 다양한 작업, 예를 들어 읽기 이해력, 질문 답변, 공통 감각 등을 수행할 수 있습니다.
자료 참고:
- 딥마인드(Gopher 관련 보고서): [링크]
- 딥마인드(Gopher 윤리 관련 보고서): [링크]
- 딥마인드(새로운 트랜스포머 모델 관련 보고서): [링크]