상위 50개 대형 언어모델(LLM) 면접 질문
Hao Hoang - AI 인사이트는 LinkedIn에서 팔로우하세요!
2025년 5월
AI 애호가와 면접을 준비하는 전문가들을 위해 제작된 이 포괄적인 가이드로 대형 언어모델(LLM)의 핵심 개념, 기술, 그리고 도전과제를 탐구해보세요.
소개
대형 언어모델(LLM)은 인공지능을 혁신하고 있으며, 챗봇부터 자동화된 콘텐츠 생성까지 다양한 애플리케이션을 가능하게 합니다. 이 문서는 LLM에 대한 이해를 깊게 하기 위해 신중하게 선별된 50개의 필수 면접 질문을 정리했습니다. 각 질문은 기술적 통찰과 실용적인 예시를 결합한 상세한 답변과 함께 제공됩니다. AI 커뮤니티에서 의미 있는 토론을 불러일으키기 위해 이 지식을 여러분의 네트워크와 공유하세요!
질문 1: 토큰화란 무엇이며, 왜 LLM에 중요한가요?
토큰화는 텍스트를 단어, 하위단어, 또는 문자와 같은 더 작은 단위인 토큰으로 분해하는 과정입니다. 예를 들어, "artificial"은 "art", "ific", "ial"로 분할될 수 있습니다. 이 과정은 LLM이 원시 텍스트가 아닌 토큰의 수치적 표현을 처리하기 때문에 필수적입니다. 토큰화는 모델이 다양한 언어를 처리하고, 희귀하거나 미지의 단어를 관리하며, 어휘 크기를 최적화하여 계산 효율성과 모델 성능을 향상시킬 수 있게 합니다.
질문 2: 트랜스포머 모델에서 어텐션 메커니즘은 어떻게 작동하나요?
어텐션 메커니즘은 LLM이 텍스트를 생성하거나 해석할 때 시퀀스에서 서로 다른 토큰의 중요도를 가중화할 수 있게 합니다. 쿼리, 키, 값 벡터 간의 유사도 점수를 계산하여 내적과 같은 연산을 사용해 관련 토큰에 집중합니다. 예를 들어, "고양이가 쥐를 쫓았다"에서 어텐션은 모델이 "쥐"를 "쫓았다"와 연결하는데 도움을 줍니다. 이 메커니즘은 맥락 이해를 향상시켜 트랜스포머를 NLP 작업에 매우 효과적으로 만듭니다.
질문 3: LLM에서 컨텍스트 윈도우란 무엇이며, 왜 중요한가요?
컨텍스트 윈도우는 LLM이 한 번에 처리할 수 있는 토큰의 수를 의미하며, 텍스트를 이해하거나 생성하기 위한 모델의 "기억"을 정의합니다. 32,000 토큰과 같은 더 큰 윈도우는 모델이 더 많은 맥락을 고려할 수 있게 하여 요약과 같은 작업에서 일관성을 향상시킵니다. 그러나 계산 비용이 증가합니다. 윈도우 크기와 효율성의 균형을 맞추는 것이 실용적인 LLM 배포에 중요합니다.
질문 4: LLM 파인튜닝에서 LoRA와 QLoRA의 차이점은 무엇인가요?
LoRA(Low-Rank Adaptation)는 모델 레이어에 저순위 행렬을 추가하여 최소한의 메모리 오버헤드로 효율적인 적응을 가능하게 하는 파인튜닝 방법입니다. QLoRA는 양자화(예: 4비트 정밀도)를 추가로 적용하여 정확도를 유지하면서 메모리 사용량을 더욱 줄입니다. 예를 들어, QLoRA는 단일 GPU에서 70B 매개변수 모델을 파인튜닝할 수 있어 자원이 제한된 환경에 이상적입니다.
질문 5: 빔 서치는 어떻게 그리디 디코딩과 비교하여 텍스트 생성을 개선하나요?
빔 서치는 텍스트 생성 중에 여러 단어 시퀀스를 탐색하여 각 단계에서 상위 k개 후보(빔)를 유지하는 반면, 그리디 디코딩은 가장 확률이 높은 단어만 선택합니다. 예를 들어 k=5인 이 방법은 확률과 다양성의 균형을 맞춰 더 일관된 출력을 보장하며, 특히 기계 번역이나 대화 생성과 같은 작업에서 유용합니다.
질문 6: 온도가 LLM 출력 제어에서 어떤 역할을 하나요?
온도는 텍스트 생성에서 토큰 선택의 무작위성을 조정하는 하이퍼파라미터입니다. 낮은 온도(예: 0.3)는 높은 확률의 토큰을 선호하여 예측 가능한 출력을 생성합니다. 높은 온도(예: 1.5)는 확률 분포를 평평하게 만들어 다양성을 증가시킵니다. 온도를 0.8로 설정하면 스토리텔링과 같은 작업에서 창의성과 일관성의 균형을 맞출 수 있습니다.
질문 7: 마스크드 언어 모델링이란 무엇이며, 사전 훈련에 어떻게 도움이 되나요?
마스크드 언어 모델링(MLM)은 시퀀스에서 무작위 토큰을 숨기고 모델이 맥락을 기반으로 이를 예측하도록 훈련하는 것입니다. BERT와 같은 모델에서 사용되는 MLM은 언어의 양방향 이해를 촉진하여 모델이 의미적 관계를 파악할 수 있게 합니다. 이러한 사전 훈련 방법은 LLM을 감정 분석이나 질문 답변과 같은 작업에 적합하게 만듭니다.
질문 8: 시퀀스-투-시퀀스 모델이란 무엇이며, 어디에 적용되나요?
시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 모델은 입력 시퀀스를 종종 다른 길이의 출력 시퀀스로 변환합니다. 입력을 처리하는 인코더와 출력을 생성하는 디코더로 구성됩니다. 기계 번역(예: 영어에서 스페인어로), 텍스트 요약, 챗봇 등 가변 길이 입력과 출력이 일반적인 애플리케이션에 사용됩니다.
질문 9: LLM 훈련에서 자기회귀 모델과 마스크드 모델은 어떻게 다른가요?
GPT와 같은 자기회귀 모델은 이전 토큰을 기반으로 토큰을 순차적으로 예측하여 텍스트 완성과 같은 생성 작업에 탁월합니다. BERT와 같은 마스크드 모델은 양방향 맥락을 사용하여 마스크된 토큰을 예측하므로 분류와 같은 이해 작업에 이상적입니다. 이들의 훈련 목표는 생성 대 이해에서의 강점을 형성합니다.
질문 10: 임베딩이란 무엇이며, LLM에서 어떻게 초기화되나요?
임베딩은 의미적 및 구문적 속성을 포착하여 연속 공간에서 토큰을 나타내는 밀집 벡터입니다. 종종 무작위로 초기화되거나 GloVe와 같은 사전 훈련된 모델로 초기화된 후 훈련 중에 파인튜닝됩니다. 예를 들어, "개"에 대한 임베딩은 반려동물 관련 작업에서의 맥락을 반영하도록 진화하여 모델 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
질문 11: 다음 문장 예측이란 무엇이며, LLM을 어떻게 향상시키나요?
다음 문장 예측(NSP)은 두 문장이 연속적인지 관련 없는지를 결정하도록 모델을 훈련시킵니다. 사전 훈련 중에 BERT와 같은 모델은 50%의 긍정적(순차적) 및 50%의 부정적(무작위) 문장 쌍을 분류하는 것을 학습합니다. NSP는 문장 관계를 이해함으로써 대화 시스템이나 문서 요약과 같은 작업에서 일관성을 향상시킵니다.
질문 12: 텍스트 생성에서 top-k와 top-p 샘플링은 어떻게 다른가요?
Top-k 샘플링은 가장 확률이 높은 k개 토큰(예: k=20)을 무작위 샘플링을 위해 선택하여 제어된 다양성을 보장합니다. Top-p(nucleus) 샘플링은 누적 확률이 임계값 p(예: 0.95)를 초과하는 토큰을 선택하여 맥락에 적응합니다. Top-p는 더 많은 유연성을 제공하여 창의적 글쓰기에서 다양하면서도 일관된 출력을 생성합니다.
질문 13: 왜 프롬프트 엔지니어링이 LLM 성능에 중요한가요?
프롬프트 엔지니어링은 원하는 LLM 응답을 이끌어내기 위해 입력을 설계하는 것입니다. "이 기사를 100단어로 요약하세요"와 같은 명확한 프롬프트는 모호한 지침과 비교하여 출력 관련성을 향상시킵니다. 제로샷 또는 퓨샷 설정에서 특히 효과적이며, 광범위한 파인튜닝 없이도 LLM이 번역이나 분류와 같은 작업을 수행할 수 있게 합니다.
질문 14: LLM이 파인튜닝 중 재앙적 망각을 어떻게 피할 수 있나요?
재앙적 망각은 파인튜닝이 이전 지식을 지울 때 발생합니다. 완화 전략은 다음과 같습니다:
• 리허설: 훈련 중 이전 데이터와 새 데이터를 혼합
• 탄성 가중치 통합: 지식을 보존하기 위해 중요한 가중치에 우선순위 부여
• 모듈러 아키텍처: 덮어쓰기를 피하기 위해 작업별 모듈 추가
이러한 방법들은 LLM이 작업 전반에 걸쳐 다양성을 유지하도록 보장합니다.
질문 15: 모델 증류란 무엇이며, LLM에 어떤 이익을 주나요?
모델 증류는 더 작은 "학생" 모델이 하드 레이블이 아닌 소프트 확률을 사용하여 더 큰 "교사" 모델의 출력을 모방하도록 훈련시킵니다. 이는 메모리와 계산 요구사항을 줄여 교사에 가까운 성능을 유지하면서 스마트폰과 같은 기기에서의 배포를 가능하게 하며, 실시간 애플리케이션에 이상적입니다.
질문 16: LLM은 어휘 밖(OOV) 단어를 어떻게 관리하나요?
LLM은 바이트 페어 인코딩(BPE)과 같은 하위단어 토큰화를 사용하여 OOV 단어를 알려진 하위단어 단위로 분해합니다. 예를 들어, "cryptocurrency"는 "crypto"와 "currency"로 분할될 수 있습니다. 이 접근법은 LLM이 희귀하거나 새로운 단어를 처리할 수 있게 하여 견고한 언어 이해와 생성을 보장합니다.
질문 17: 트랜스포머는 전통적인 Seq2Seq 모델을 어떻게 개선하나요?
트랜스포머는 다음을 통해 Seq2Seq 한계를 극복합니다:
• 병렬 처리: 셀프 어텐션이 순차적 RNN과 달리 동시 토큰 처리를 가능하게 함
• 장거리 의존성: 어텐션이 멀리 떨어진 토큰 관계를 포착
• 위치 인코딩: 시퀀스 순서를 보존
이러한 기능들은 번역과 같은 작업에서 확장성과 성능을 향상시킵니다.
질문 18: 과적합이란 무엇이며, LLM에서 어떻게 완화할 수 있나요?
과적합은 모델이 훈련 데이터를 암기하여 일반화에 실패할 때 발생합니다. 완화 방법:
• 정규화: L1/L2 페널티로 모델 단순화
• 드롭아웃: 훈련 중 뉴런을 무작위로 비활성화
• 조기 중단: 검증 성능이 정체될 때 훈련 중단
이러한 기법들은 보지 못한 데이터에 대한 견고한 일반화를 보장합니다.
질문 19: NLP에서 생성 모델과 판별 모델이란 무엇인가요?
GPT와 같은 생성 모델은 결합 확률을 모델링하여 텍스트나 이미지와 같은 새로운 데이터를 생성합니다. 분류를 위한 BERT와 같은 판별 모델은 조건부 확률을 모델링하여 감정 분석과 같은 클래스를 구별합니다. 생성 모델은 창조에 탁월하고, 판별 모델은 정확한 분류에 중점을 둡니다.
질문 20: GPT-4는 기능과 애플리케이션에서 GPT-3와 어떻게 다른가요?
GPT-4는 다음과 같이 GPT-3를 능가합니다:
• 멀티모달 입력: 텍스트와 이미지 처리
• 더 큰 컨텍스트: GPT-3의 4,096 토큰 대비 최대 25,000 토큰 처리
• 향상된 정확도: 더 나은 파인튜닝을 통한 사실 오류 감소
이러한 개선사항은 시각적 질문 답변과 복잡한 대화에서의 활용을 확장합니다.
질문 21: 위치 인코딩이란 무엇이며, 왜 사용되나요?
위치 인코딩은 셀프 어텐션이 고유한 순서 인식이 없기 때문에 트랜스포머 입력에 시퀀스 순서 정보를 추가합니다. 사인파 함수나 학습된 벡터를 사용하여 "왕"과 "왕관"과 같은 토큰이 위치에 따라 올바르게 해석되도록 보장하며, 이는 번역과 같은 작업에 중요합니다.
질문 22: 멀티헤드 어텐션이란 무엇이며, LLM을 어떻게 향상시키나요?
멀티헤드 어텐션은 쿼리, 키, 값을 여러 하위공간으로 분할하여 모델이 입력의 다른 측면에 동시에 집중할 수 있게 합니다. 예를 들어, 문장에서 한 헤드는 구문에, 다른 헤드는 의미에 집중할 수 있습니다. 이는 복잡한 패턴을 포착하는 모델의 능력을 향상시킵니다.
질문 23: 소프트맥스 함수는 어텐션 메커니즘에서 어떻게 적용되나요?
소프트맥스 함수는 어텐션 점수를 확률 분포로 정규화합니다:
softmax(xi) = e^xi / Σj e^xj
어텐션에서는 원시 유사도 점수(쿼리-키 내적에서)를 가중치로 변환하여 관련 토큰을 강조합니다. 이는 모델이 입력에서 맥락적으로 중요한 부분에 집중하도록 보장합니다.
질문 24: 내적이 셀프 어텐션에 어떻게 기여하나요?
셀프 어텐션에서 쿼리(Q)와 키(K) 벡터 간의 내적은 유사도 점수를 계산합니다:
Score = Q · K / √dk
높은 점수는 관련 토큰을 나타냅니다. 효율적이지만 긴 시퀀스에서의 이차 복잡도(O(n²))로 인해 희소 어텐션 대안에 대한 연구가 촉진되었습니다.
질문 25: 왜 언어 모델링에서 교차 엔트로피 손실이 사용되나요?
교차 엔트로피 손실은 예측된 토큰 확률과 실제 토큰 확률 간의 발산을 측정합니다:
L = -Σyi log(ŷi)
잘못된 예측을 벌하여 정확한 토큰 선택을 장려합니다. 언어 모델링에서는 모델이 올바른 다음 토큰에 높은 확률을 할당하도록 보장하여 성능을 최적화합니다.
질문 26: LLM에서 임베딩에 대한 기울기는 어떻게 계산되나요?
임베딩에 대한 기울기는 역전파 중 연쇄 법칙을 사용하여 계산됩니다:
∂E/∂E = ∂L/∂logits · ∂logits/∂E
이러한 기울기는 손실을 최소화하기 위해 임베딩 벡터를 조정하여 더 나은 작업 성능을 위해 의미적 표현을 개선합니다.
질문 27: 야코비안 행렬이 트랜스포머 역전파에서 어떤 역할을 하나요?
야코비안 행렬은 입력에 대한 출력의 편미분을 포착합니다. 트랜스포머에서는 다차원 출력에 대한 기울기를 계산하는 데 도움을 주어 역전파 중 가중치와 임베딩에 대한 정확한 업데이트를 보장하며, 이는 복잡한 모델 최적화에 중요합니다.
질문 28: 고유값과 고유벡터는 차원 축소와 어떤 관련이 있나요?
고유벡터는 데이터의 주요 방향을 정의하고, 고유값은 그 분산을 나타냅니다. PCA와 같은 기법에서 높은 고유값을 가진 고유벡터를 선택하면 대부분의 분산을 유지하면서 차원을 축소하여 LLM 입력 처리를 위한 효율적인 데이터 표현을 가능하게 합니다.
질문 29: KL 발산이란 무엇이며, LLM에서 어떻게 사용되나요?
KL 발산은 두 확률 분포 간의 차이를 정량화합니다:
DKL(P||Q) = ΣP(x)log(P(x)/Q(x))
LLM에서는 모델 예측이 실제 분포와 얼마나 밀접하게 일치하는지 평가하여 출력 품질과 대상 데이터와의 정렬을 개선하기 위한 파인튜닝을 안내합니다.
질문 30: ReLU 함수의 도함수는 무엇이며, 왜 중요한가요?
ReLU 함수 f(x) = max(0, x)의 도함수는:
f'(x) = {1 if x > 0, 0 otherwise}
희소성과 비선형성으로 기울기 소실을 방지하여 ReLU를 계산적으로 효율적으로 만들고 견고한 훈련을 위해 LLM에서 널리 사용되게 합니다.
질문 31: 연쇄 법칙이 LLM에서 기울기 하강에 어떻게 적용되나요?
연쇄 법칙은 합성 함수의 도함수를 계산합니다:
d/dx f(g(x)) = f'(g(x)) · g'(x)
기울기 하강에서는 역전파가 레이어별로 기울기를 계산할 수 있게 하여 깊은 LLM 아키텍처에서 손실을 효율적으로 최소화하기 위해 매개변수를 업데이트합니다.
질문 32: 트랜스포머에서 어텐션 점수는 어떻게 계산되나요?
어텐션 점수는 다음과 같이 계산됩니다:
Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T/√dk)V
스케일된 내적은 토큰 관련성을 측정하고, 소프트맥스는 점수를 정규화하여 요약과 같은 작업에서 핵심 토큰에 집중하여 맥락 인식 생성을 향상시킵니다.
질문 33: Gemini는 멀티모달 LLM 훈련을 어떻게 최적화하나요?
Gemini는 다음을 통해 효율성을 향상시킵니다:
• 통합 아키텍처: 매개변수 효율성을 위해 텍스트와 이미지 처리 결합
• 고급 어텐션: 크로스 모달 학습 안정성 향상
• 데이터 효율성: 레이블이 있는 데이터 필요성을 줄이기 위한 자기 지도 기법 사용
이러한 기능들은 Gemini를 GPT-4와 같은 모델보다 더 안정적이고 확장 가능하게 만듭니다.
질문 34: 어떤 유형의 기초 모델들이 존재하나요?
기초 모델에는 다음이 포함됩니다:
• 언어 모델: 텍스트 작업을 위한 BERT, GPT-4
• 비전 모델: 이미지 분류를 위한 ResNet
• 생성 모델: 콘텐츠 생성을 위한 DALL-E
• 멀티모달 모델: 텍스트-이미지 작업을 위한 CLIP
이러한 모델들은 다양한 애플리케이션을 위한 광범위한 사전 훈련을 활용합니다.
질문 35: PEFT는 재앙적 망각을 어떻게 완화하나요?
매개변수 효율적 파인튜닝(PEFT)은 매개변수의 작은 하위집합만 업데이트하고 나머지는 동결하여 사전 훈련된 지식을 보존합니다. LoRA와 같은 기법은 LLM이 핵심 능력을 잃지 않고 새로운 작업에 적응하도록 보장하여 도메인 전반에 걸쳐 성능을 유지합니다.
질문 36: 검색 증강 생성(RAG)의 단계는 무엇인가요?
RAG는 다음을 포함합니다:
- 검색: 쿼리 임베딩을 사용하여 관련 문서 가져오기
- 순위 매기기: 관련성에 따라 문서 정렬
- 생성: 검색된 맥락을 사용하여 정확한 응답 생성
RAG는 질문 답변과 같은 작업에서 사실적 정확성을 향상시킵니다.
질문 37: 전문가 혼합(MoE)이 LLM 확장성을 어떻게 향상시키나요?
MoE는 게이팅 함수를 사용하여 입력당 특정 전문가 하위 네트워크를 활성화하여 계산 부하를 줄입니다. 예를 들어, 쿼리당 모델 매개변수의 10%만 사용될 수 있어 수십억 매개변수 모델이 높은 성능을 유지하면서 효율적으로 작동할 수 있게 합니다.
질문 38: 사고의 사슬(CoT) 프롬프팅이란 무엇이며, 추론을 어떻게 도와주나요?
CoT 프롬프팅은 LLM이 인간의 추론을 모방하여 문제를 단계별로 해결하도록 안내합니다. 예를 들어, 수학 문제에서 계산을 논리적 단계로 분해하여 논리적 추론이나 다단계 쿼리와 같은 복잡한 작업에서 정확성과 해석 가능성을 향상시킵니다.
질문 39: 판별적 AI와 생성적 AI는 어떻게 다른가요?
감정 분류기와 같은 판별적 AI는 입력 특성을 기반으로 레이블을 예측하여 조건부 확률을 모델링합니다. GPT와 같은 생성적 AI는 결합 확률을 모델링하여 새로운 데이터를 생성하며, 텍스트나 이미지 생성과 같은 작업에 적합하여 창의적 유연성을 제공합니다.
질문 40: 지식 그래프 통합이 LLM을 어떻게 개선하나요?
지식 그래프는 구조화된 사실 데이터를 제공하여 다음을 통해 LLM을 향상시킵니다:
• 환각 감소: 그래프에 대한 사실 검증
• 추론 향상: 개체 관계 활용
• 맥락 개선: 더 나은 응답을 위한 구조화된 맥락 제공
이는 질문 답변과 개체 인식에 유용합니다.
질문 41: 제로샷 학습이란 무엇이며, LLM은 이를 어떻게 구현하나요?
제로샷 학습은 LLM이 사전 훈련에서 얻은 일반적 지식을 사용하여 훈련받지 않은 작업을 수행할 수 있게 합니다. 예를 들어, "이 리뷰를 긍정적 또는 부정적으로 분류하세요"라는 프롬프트를 받으면 LLM은 작업별 데이터 없이도 감정을 추론할 수 있어 다양성을 보여줍니다.
질문 42: 적응적 소프트맥스가 LLM을 어떻게 최적화하나요?
적응적 소프트맥스는 단어를 빈도별로 그룹화하여 희귀 단어에 대한 계산을 줄입니다. 이는 큰 어휘를 처리하는 비용을 낮춰 정확도를 유지하면서 훈련과 추론을 가속화하며, 특히 자원이 제한된 설정에서 유용합니다.
질문 43: 트랜스포머는 기울기 소실 문제를 어떻게 해결하나요?
트랜스포머는 다음을 통해 기울기 소실을 완화합니다:
• 셀프 어텐션: 순차적 의존성 회피
• 잔여 연결: 직접적인 기울기 흐름 허용
• 레이어 정규화: 업데이트 안정화
이러한 것들은 RNN과 달리 깊은 모델의 효과적인 훈련을 보장합니다.
질문 44: 퓨샷 학습이란 무엇이며, 그 이점은 무엇인가요?
퓨샷 학습은 LLM이 사전 훈련된 지식을 활용하여 최소한의 예시로 작업을 수행할 수 있게 합니다. 이점으로는 데이터 필요성 감소, 빠른 적응, 비용 효율성이 있어 전문 텍스트 분류와 같은 틈새 작업에 이상적입니다.
질문 45: 편향되거나 잘못된 출력을 생성하는 LLM을 어떻게 수정하겠습니까?
편향되거나 잘못된 출력을 해결하기 위해:
- 패턴 분석: 데이터나 프롬프트에서 편향 소스 식별
- 데이터 개선: 균형 잡힌 데이터셋과 편향 제거 기법 사용
- 파인튜닝: 큐레이션된 데이터나 적대적 방법으로 재훈련
이러한 단계들은 공정성과 정확성을 향상시킵니다.
질문 46: 트랜스포머에서 인코더와 디코더는 어떻게 다른가요?
인코더는 입력 시퀀스를 추상적 표현으로 처리하여 맥락을 포착합니다. 디코더는 인코더 출력과 이전 토큰을 사용하여 출력을 생성합니다. 번역에서 인코더는 소스를 이해하고 디코더는 대상 언어를 생성하여 효과적인 Seq2Seq 작업을 가능하게 합니다.
질문 47: LLM은 전통적인 통계적 언어 모델과 어떻게 다른가요?
LLM은 트랜스포머 아키텍처, 대규모 데이터셋, 비지도 사전 훈련을 사용하는 반면, 통계적 모델(예: N-gram)은 더 간단하고 지도된 방법에 의존합니다. LLM은 장거리 의존성, 맥락적 임베딩, 다양한 작업을 처리하지만 상당한 계산 자원이 필요합니다.
질문 48: 하이퍼파라미터란 무엇이며, 왜 중요한가요?
하이퍼파라미터는 학습률이나 배치 크기와 같은 모델 훈련을 제어하는 사전 설정된 값입니다. 수렴과 성능에 영향을 미치며, 예를 들어 높은 학습률은 불안정성을 야기할 수 있습니다. 하이퍼파라미터 조정은 LLM 효율성과 정확성을 최적화합니다.
질문 49: 대형 언어모델(LLM)을 정의하는 것은 무엇인가요?
LLM은 인간과 같은 언어를 이해하고 생성하기 위해 방대한 텍스트 말뭉치에서 훈련된 AI 시스템입니다. 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 번역, 요약, 질문 답변과 같은 작업에서 탁월하여 광범위한 적용 가능성을 위한 맥락적 학습을 활용합니다.
질문 50: LLM이 배포에서 직면하는 도전과제는 무엇인가요?
LLM 도전과제는 다음과 같습니다:
• 자원 집약성: 높은 계산 요구사항
• 편향: 훈련 데이터 편향을 지속시킬 위험
• 해석 가능성: 복잡한 모델은 설명하기 어려움
• 프라이버시: 잠재적 데이터 보안 우려
이러한 문제들을 해결하면 윤리적이고 효과적인 LLM 사용을 보장합니다.
결론
이 가이드는 핵심 개념부터 고급 기법까지 LLM에 대한 심층적인 지식을 제공합니다. 유망한 AI 전문가들에게 영감을 주고 교육하기 위해 LinkedIn 커뮤니티와 공유하세요. 더 많은 AI/ML 인사이트를 위해서는 제 LinkedIn 프로필에서 연결하세요.
