마이크로소프트 파이 3: 혁신적인 소형 언어 모델

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Lynn Mikami

Published on 2024. 4. 30.

인공지능의 끊임없이 진화하는 현장에서 마이크로소프트의 파이 3 시리즈는 큰 모델이 본질적으로 우수하다는 개념을 도전하는 놀라운 성과로 떠오르고 있습니다. 이 소형이지만 강력한 언어 모델들은 성능과 효율성 면에서 큰 모델들과 호환이 가능하며 때로는 이를 능가하기도 합니다.

마이크로소프트 파이 3: 아키텍처와 훈련

파이 3 시리즈는 파이-3-mini, 파이-3-small, 파이-3-medium 세 가지 모델로 구성됩니다. 이들 모델은 상대적으로 작지만, 3.3조 개의 토큰을 기반으로 철저하게 훈련되어 놀라운 성능을 발휘할 수 있게 되었습니다.

• 파이-3-mini: 33조 개의 토큰으로 훈련된 38억 파라미터 언어 모델.
• 파이-3-small: 48조 개의 토큰으로 훈련된 70억 파라미터 언어 모델.
• 파이-3-medium: 48조 개의 토큰으로 훈련된 140억 파라미터 언어 모델.

이러한 모델들은 혁신적인 기법과 꼼꼼한 데이터 관리를 통해 훈련되었으며, 이를 통해 복잡한 작업들을 높은 정확도와 효율성으로 해결할 수 있는 언어 모델을 구축하게 되었습니다.

아키텍처 혁신

파이 3의 아키텍처에 있는 주요 혁신 중 하나는 **희박 변환기(sparse transformers)**의 사용입니다. 이 접근 방식은 입력의 관련 부분에 선택적으로 주의를 기울여 전체 시퀀스를 한 번에 처리하는 대신 더 효율적으로 계산 자원을 사용할 수 있게 해줍니다. 이 기법은 계산 부담을 줄일 뿐만 아니라 데이터 내의 장거리 종속성과 세밀한 관계를 더 잘 포착할 수 있는 모델의 능력도 향상시킵니다.

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|       파이 3          |
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|  | 희박 변환기    |  |
|  | (sparse transformers)  |  |
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|  | 다중 작업 학습  |  |
|  | (multi-task learning)  |  |
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위의 그림은 파이 3의 주요 아키텍처 구성요소인 희박 변환기(sparse transformers)와 다중 작업 학습(multi-task learning)을 시각적으로 나타냅니다. 이러한 혁신적인 방법들은 모델의 효율성과 다용도성에 기여하여, 소형 크기를 유지하면서 놀라운 성능을 달성할 수 있게 합니다.

또 다른 주목할 만한 파이 3 아키텍처의 측면은 다중 작업 학습(multi-task learning)의 적용입니다. 이 모델은 다양한 작업들의 데이터를 동시에 훈련함으로써 언어에 대한 견고하고 일반적인 이해력을 개발하게 되어 다양한 응용 분야에서 우수한 성능을 발휘할 수 있게 됩니다.

최적화된 훈련 전략

마이크로소프트의 연구진은 파이 3의 성능을 극대화하면서도 모델의 크기를 작게 유지하기 위해 몇 가지 혁신적인 훈련 전략을 사용하였습니다. 그 중 하나는 progressive model scaling입니다. 이 방법은 훈련 도중에 점진적으로 모델의 크기를 증가시키는 것으로, 작고 효율적인 모델로부터 학습한 후 크기를 늘려나갈 수 있게 합니다.

또한 커리큘럼 학습(curriculum learning) 기법을 사용하여 모델을 처음에는 간단한 작업부터 학습시켜서 점차적으로 복잡한 작업에 노출시킵니다. 이 방식은 모델이 탄탄한 기반을 쌓고 언어에 대한 더 나은 이해를 발전시킬 수 있도록 돕습니다.

마이크로소프트 파이 3: 벤치마크 비교

마이크로소프트 파이 3의 능력은 다양한 벤치마크를 통해 가장 확실하게 확인할 수 있습니다. 이 모델은 Mixtral 8x7B, GPT-3.5, Llama 3 8B와 같은 큰 모델들과 비교하여 우수한 성능을 발휘합니다.

위 표는 파이-3-mini가 Mixtral 8x7B와 GPT-3.5와 같은 큰 모델들과 어깨를 나란히 하고 있음을 보여줍니다. 또한 파이-3-small과 파이-3-medium은 높은 평판을 가진 Llama 3 8B보다 여러 벤치마크에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

벤치마크 상세 정보

• MMLU (Longform Understanding 다중 작업 메트릭): 이 벤치마크는 모델이 질문에 답하거나 공동 참조 해결, 요약 등과 같은 긴 텍스트에 대해 이해하고 추론하는 능력을 평가합니다.

• MT-bench (기계 번역 벤치마크): 이 벤치마크는 모델이 다양한 언어 쌍과 도메인에서 기계 번역 작업을 얼마나 잘 수행하는지를 평가합니다.

파이 3가 이러한 벤치마크에서 탁월한 성능을 발휘하는 것은 이 모델의 다용도성과 높은 정확도를 강조합니다.

마이크로소프트 파이 3: 기타 LLM 모델과의 비교

마이크로소프트 파이 3 시리즈는 소형 크기와 뛰어난 성능으로 다른 큰 언어 모델들과 차별되는 모델로 주목받고 있습니다. 다음은 파이 3와 가장 잘 알려진 언어 모델들 간의 비교입니다:

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)

• OpenAI에서 개발
• 가장 큰 버전은 1750억 개의 파라미터를 가지고 있음
• 인터넷 데이터의 방대한 양으로 훈련됨
• 자연어 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하지만 편향될 수 있고 독성이 있는 콘텐츠를 생성할 수 있음

Llama

• Meta AI에서 개발
• 가장 큰 버전은 650억 개의 파라미터를 가지고 있음
• 인터넷 데이터의 필터링된 일부분으로 훈련됨
• 다양한 언어 작업에서 우수한 성능을 발휘하지만 여전히 편향을 보일 수 있음

PaLM

• Google에서 개발됨
• 최대 버전은 5400억 개의 매개변수를 가지고 있음
• 안전성과 진실성에 중점을 둔 선별된 데이터셋으로 교육을 받음
• 편향과 유해성을 완화시키면서 언어 작업에서 뛰어난 성과를 거두고 있음

Phi 3

• Microsoft에서 개발됨
• 최대 버전(Phi-3-medium)은 140억 개의 매개변수를 가지고 있음
• "교과서 수준" 데이터로 신중하게 선별된 데이터셋으로 교육을 받음
• 다른 LLM보다 훨씬 작은 크기를 가지면서 놀라운 성능을 달성함
• 인터넷 데이터를 피하므로 독성과 편향 문제를 해결함

Phi 3의 주요 장점은 다른 LLM보다 작은 크기로 최첨단 성능을 달성할 수 있다는 능력에 있습니다. 이로써 효율적이고 접근성이 좋아져 스마트폰 및 태블릿 등 다양한 기기에 배포할 수 있는 가능성이 열립니다.

편향과 독성에 대처하기

대형 언어 모델이 직면하는 중요한 도전 중 하나는 편향적이거나 독성이 있는 콘텐츠를 생성할 수 있는 가능성입니다. 이러한 모델 중 많은 수가 유해한 편향과 오류 정보가 포함된 인터넷 데이터에 교육을 받기 때문입니다.

Microsoft의 Phi 3는 교육 데이터가 "교과서 수준"임을 확실히하기 위해 신중하게 데이터를 운영합니다. 인터넷 데이터 사용을 피함으로써 Phi 3는 편향을 지속시키거나 독성 내용을 생성할 가능성이 적어지므로 다양한 응용 프로그램에 대해 더 신뢰할 수 있는 언어 모델이 됩니다.

효율성과 접근성

Phi 3의 장점은 놀라운 성능뿐만 아니라 작은 크기로 인해 효율성과 접근성이 크게 향상되었다는 점에도 있습니다. 작은 모델은 더 적은 컴퓨팅 자원을 필요로 하므로 에너지 효율적이고 비용 효율적인 배포와 운영이 가능해집니다.

이런 효율성은 스마트폰, 임베디드 시스템, 엣지 컴퓨팅 기기와 같은 자원이 제한된 기기에 고급 언어 모델을 배포하는 새로운 가능성을 엽니다. Phi 3가 언어 모델의 능력을 최종 사용자에게 더 가깝게 전달함으로써, 지능형 가상 어시스턴트부터 실시간 언어 번역 및 콘텐츠 생성 등 다양한 혁신적인 애플리케이션을 가능하게 합니다.

또한, Phi 3의 접근성은 Microsoft의 인공지능 더불어 민주화된(?) 넓게 보다 포함하는 비전과 일치합니다. 강력한 언어 모델을 보다 접근 가능하고 효율적으로 만들어서, Microsoft은 보다 폭넓은 조직과 개인들이 인공지능의 변형력있는 잠재력에서 혜택을 얻을 수 있도록 돕고 있습니다.

잠재적인 응용 및 사용 사례

Phi 3의 다재다능성과 효율성은 다양한 산업과 분야에서 다양한 응용 프로그램에 적합한 유망한 후보가 됩니다. 일부 잠재적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 자연어 처리 (NLP): Phi 3는 텍스트 분류, 감성 분석, 개체명 인식, 언어 이해 등과 같은 작업에 활용될 수 있으며, 자연어 데이터의 정확하고 효율적인 처리를 가능하게 합니다.

• 콘텐츠 생성: 강력한 언어 생성 능력을 갖춘 Phi 3는 텍스트 요약, 창작 글쓰기, 콘텐츠 생성 등과 같은 작업에 사용될 수 있으며, 작가, 언론인 및 콘텐츠 제작자가 고품질이고 매력적인 콘텐츠를 생산하는 데 도움을 줍니다.

• 가상 어시스턴트 및 챗봇: Phi 3의 인간과 유사한 언어 이해와 생성 능력은 지능형 가상 어시스턴트와 챗봇의 기능을 구현하는 데 적합하며, 사용자와 더 자연스럽고 맥락에 맞는 상호작용을 가능하게 합니다.

• 기계 번역: 모델이 기계 번역 벤치마크에서 높은 성능을 보여주는 것은 교차 언어 커뮤니케이션과 협업을 원활하게 하는 더 정확하고 효율적인 번역 시스템 개발의 잠재력을 시사합니다.

• 의사 결정 지원 시스템: Phi 3의 추론 및 언어 이해 능력을 활용하여 의료, 금융, 법률 등 다양한 분야의 전문가들이 복잡한 데이터와 정보에 기반한 통찰력있는 결정을 내릴 수 있도록 의사 결정 지원 시스템을 개발할 수 있습니다.

이는 Phi 3의 잠재적인 응용 사례 중 일부에 불과하며, 모델의 탐색과 개선이 계속됨에 따라 새로운 혁신적인 사용 사례들이 출현할 가능성이 있습니다.

Microsoft Phi 3: 언어 모델에서의 패러다임 변화

Microsoft의 Phi 3 시리즈는 언어 모델 분야에서 패러다임 변화를 대표합니다. 작은 모델이 더 큰 모델보다 뛰어난 성능을 발휘할 수 있다는 것을 입증함으로써, Phi 3는 다수의 AI 연구소가 방대한 자원을 투입해야만 최첨단 언어 모델을 만들 수 있다는 일반적인 믿음에 도전합니다.

이 진보는 더 다양하고 포괄적인 AI 생태계를 조성하는데 심한 영향을 미칩니다. Phi 3의 작은 크기와 놀라운 성능을 통해 개발자와 연구자는 비싼 고퍼포먼스 하드웨어 없이 고급 언어 모델의 능력을 탐색하고 활용할 수 있습니다.

AI 민주화

Phi 3의 개발은 Microsoft의 인공지능을 민주화시키는 넓고 포괄적인 비전과 일치합니다. 강력한 언어 모델을 더 접근 가능하고 효율적으로 만들어서 Microsoft은 자연어 처리, 콘텐츠 생성, 의사 결정 지원 등과 같은 작업을 위해 고급 언어 모델의 능력을 활용할 수 있는 이해관계자들의 범위를 확장하고 있습니다.

인공지능의 민주화는 다양한 산업과 분야에서 혁신을 촉진할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이는 더 많은 이해관계자들이 자연어 처리, 콘텐츠 생성, 의사 결정 지원 등과 같은 작업을 위해 고급 언어 모델의 능력을 활용할 수 있기 때문입니다.

향후 발전과 의의

AI 커뮤니티가 Phi 3의 가중치 및 추가 발표의 공개를 열심히 기다리는 가운데, 올해 말에 7B 모델이 GPT-4의 성능을 능가하는 가능성은 매력적인 전망이다. 이는 언어 모델 분야에서의 진전 속도를 강조하며, 더 효율적이고 강력한 언어 모델을 위한 새로운 접근 방식과 훈련 방법을 탐구하도록 다른 AI 연구소와 연구자들에게 영감을 줄 수도 있다.

또한, Phi 3의 의미는 언어 모델의 영역을 넘어선다. 그의 소형 사이즈와 높은 성능은 컴퓨터 비전 및 로봇 공학과 같은 다른 분야에서 작고 더 효율적인 모델의 개발을 가능케 할 수 있으며, 더 다양한 디바이스와 플랫폼에서 AI를 더욱 보급함으로써 AI를 더욱 민주화할 수 있다.

결론

Microsoft의 Phi 3 시리즈는 언어 모델 분야에서의 중요한 이정표로, 우수한 성능을 발휘하면서 작고 효율적인 모델의 가능성과 기존의 관행을 도전하고 있다. 혁신적인 아키텍처 접근, 철저한 데이터 정리, 편견과 유해성에 대한 대응에 대한 헌신을 통해 Phi 3는 작은 모델이 탁월한 성능을 달성하면서 더욱 효율적이고 접근성이 높다는 것을 보여주고 있다.

AI 커뮤니티가 Phi 3의 가능성과 의의를 탐구함에 따라 언어 모델의 미래는 급속하게 진화하고 있으며, Microsoft의 뛰어난 작업은 보다 다채롭고 포용적인 AI 생태계를 위한 무대를 마련하며, 언어 모델의 혁신적인 힘을 보다 폭넓은 이해 관계자들에게 제공할 수 있는 기반을 마련해놓았다.

소형 사이즈, 우수한 성능, 윤리적 AI에 대한 헌신을 바탕으로 Phi 3은 인공지능의 민주화에 큰 한 걸음을 내딛게 되어, 개발자, 연구자, 기업 등 다양한 규모의 조직들이 고급 언어 모델의 힘을 활용하고 다양한 분야에서 혁신을 이끌 수 있도록 돕는다.