대규모 언어 모델

생성형 AI의 작동 방식을 이해하면 교육자가 교육 분야의 기술 발전에 앞장서도록 도울 수 있습니다. AI 어휘에 대해 자세히 알아보겠습니다.

대규모 언어 모델이란?

LLM(대규모 언어 모델)은 OpenAI의 GPT-4.5(및 이후 버전)와 같은 AI 모델을 의미하며, 대량의 텍스트에 대해 학습되고 퍼즐을 함께 만드는 것과 같이 구문에서 다음에 나오는 단어를 예측하여 그 자리에서 대화형 응답을 생성할 수 있습니다. 큰 언어 모델은 다음과 같은 다양한 자연어 작업을 수행할 수 있습니다.

• 분류
• 요약
• 번역
• 콘텐츠 생성
• 대화 상자(예: 가상 도우미)

대규모 언어 모델은 책, 기사, 웹사이트 등 다양한 출처의 수십억 개의 언어 예시를 학습하여 사실, 문법적으로 정확한 텍스트, 논증, 창의성을 갖춘 답변을 할 수 있도록 도와줍니다.

OpenAI의 인기 있는 ChatGPT 시스템은 이러한 유형의 생성형 AI의 예입니다. ChatGPT GPT-4.5(생성 미리 학습된 변환기) 모델을 기반으로 OpenAI에서 발명된 대규모 언어 모델에 의해 구동됩니다. ChatGPT 대화형 채팅을 위해 미세 조정된 대규모 언어 모델을 기반으로 구축된 애플리케이션이라고 생각합니다.

큰 언어 모델에서 제공하는 앱을 사용하는 사람 앱의 인터페이스에 입력하는 텍스트인 프롬프트를 통해 모델의 출력을 지시할 수 있습니다. 프롬프트는 자연어 문장이나 질문, 코드 조각이나 명령어, 텍스트나 코드의 조합 등 무엇이든 될 수 있습니다.

프롬프트가 구체적이고 상세하면 LLM은 텍스트를 생성하고, 주요 요점을 확장하고, 정보를 핵심으로 압축하고, 질문에 효율적으로 답변할 수 있습니다. LLM 프롬프트를 창의적으로 정의하는 기술은 프롬프트 디자인 및 프롬프트 엔지니어링이라는 새로운 분야입니다. 여기에는 원하는 응답을 얻기 위해 효과적이고 효율적인 프롬프트를 만드는 프로세스가 포함됩니다. 교육자와 학습자는 모델을 안내하는 올바른 단어, 구, 기호 및 형식을 선택하여 고품질의 관련 텍스트를 생성하는 실험을 해야 할 수 있습니다.

효과적인 프롬프트를 작성하기 위한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

• 구체적이어야 합니다.
• 작업에 적합한 모델을 사용합니다.
• 특정 관점에서 결과를 요청합니다.
• 모델을 안내하여 원하는 길이를 생성합니다.
• topics 변경하려는 경우 새 항목 단추 사용

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

• 프롬프트의 기술: 생성 AI를 최대한 활용하는 방법
• Copilot 프롬프트에 대해 알아보기

Microsoft는 대규모 언어 모델 기술을 사용하여 Copilot Chat 기능을 지원합니다.

Copilot Chat 웹을 검색할 때마다 연구 도우미, 개인 플래너 및 창의적인 파트너를 곁에 두는 것과 같습니다. 이 AI 기반 기능 세트를 사용하여 다음을 할 수 있습니다.

• 실제 질문을 하세요. 복잡한 질문을 할 때 Copilot Chat 자세한 회신을 제공할 수 있습니다.
• 실제 답변을 가져오세요. Copilot Chat 웹에서 검색 결과를 확인하여 요약된 답변을 제공합니다.
• 창의력 발휘. 영감이 필요한 경우 Copilot Chat 시, 이야기를 쓰거나 아주 새로운 이미지를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 채팅 환경에서는 "더 간단한 용어로 설명할 수 있나요" 또는 "더 많은 옵션을 제공"과 같은 후속 질문을 하여 검색에서 더 다양하고 자세한 답변을 얻을 수 있습니다.

실용적인 예:

대학교의 한 교직원이 도시 계획에 관한 강의의 강의 계획서를 새로 작성해야 합니다. 그들은 Copilot Chat 도시 계획에 대한 대학 수준의 과정의 요약을 작성하도록 요청하여 시작합니다. 요약은 자세히 설명되어 있지만 일부 강의 요소는 포함하지 않습니다. 교직원은 과정 개요를 포함하라는 프롬프트를 수정하고 과정 강의 계획서에 대한 요약을 지정합니다. 두 번째 반복은 강의 계획서에 필요한 내용에 더 가깝습니다. 텍스트를 복사하여 Word 문서에 붙여넣고 몇 단어만 변경합니다. 요약이 완료되었습니다. 그런 다음 Copilot Chat 개요 및 요약에 따라 과정에 대한 학습 목표를 작성하도록 요청합니다. 몇 분 안에 이 작업을 완료하고 강의 자료를 만들 수 있습니다.

LLM은 여러 면에서 인상적이지만, 대규모 데이터 세트에서 특정 세부 정보를 검색하기보다는 분류, 새로운 아이디어 생성 또는 텍스트 요약과 관련된 작업에 가장 적합합니다.