NLP(자연어 처리) 작업에 LLM 사용
일반적인 NLP(자연어 처리) 작업은 LLM(대규모 언어 모델)의 기능을 활용하여 광범위한 언어 관련 챌린지를 해결합니다.
필수 구성 요소 작업을 완료해야 합니다.
- 요약: 긴 글을 간결한 요약으로 축약합니다.
- 감정 분석: 텍스트의 감정적 톤을 식별합니다.
- 번역: 언어 간에 텍스트를 변환합니다.
- 제로샷 분류: 사전 예 없이 텍스트를 미리 정의된 레이블로 분류합니다.
- 퓨샷 러닝: 최소 학습 데이터로 새로운 작업에 적응합니다.
이러한 애플리케이션은 인간 언어를 처리하고 이해하는 LLM의 변혁적 잠재력을 보여줍니다.
각 작업을 자세히 살펴보겠습니다.
텍스트 요약
요약은 언어 모델이 주요 정보와 주요 아이디어를 보존하면서 긴 텍스트를 더 짧은 버전으로 축약하는 일반적인 NLP 작업입니다.
요약에는 두 가지 형식이 있습니다.
- 추출 요약에는 원본 텍스트에서 중요한 문장이나 구를 직접 선택하는 작업이 포함됩니다.
- 추상적 요약에는 원본 텍스트의 본질을 캡처하는 새 문장이 생성됩니다.
상황에 맞는과 언어에 대한 높은 이해도를 갖춘 LLM은 추상적 요약에 능숙하여 일관되고 상황에 맞는적으로 정확한 요약을 작성합니다.
요약은 뉴스 요약 생성, 연구 논문 요약, 간결한 보고서 작성 등으로 다양하게 응용하여 사용할 수 있습니다.
감정 분석 수행
감정 분석은 오피니언 마이닝이라고도 하며, 텍스트 본문 뒤에 숨은 감정적 분위기를 파악하는 프로세스입니다.
감정 분석은 텍스트를 긍정적, 부정적, 중립적 감정 등의 범주로 분류하는 것을 포함합니다.
LLM은 미묘한 언어와 컨텍스트를 이해하는 기능 덕분에 이 과제에 매우 효과적입니다. 이러한 모델은 단어 선택, 문장 구조, 컨텍스트를 분석함으로써 검토, 소셜 미디어 게시물, 고객 피드백 등에 표현된 감정을 정확하게 가늠할 수 있습니다.
감정 분석은 기업에서 브랜드 평판을 모니터링하고, 고객 만족도를 측정하고, 다양한 항목에 대한 여론을 파악하는 데 널리 사용됩니다.
텍스트 번역
번역은 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 변환하는 작업이며, LLM은 고품질의 기계 번역을 수행하는 기능으로 이 분야에 혁명을 이루어냈습니다.
이러한 언어 모델은 방대한 다국어 데이터 세트와 정교한 신경망 아키텍처를 사용하여 여러 언어로 된 텍스트를 이해하고 생성합니다. LLM은 다양한 언어의 뉘앙스와 관용 식을 캡처하여 정확할 뿐만 아니라 상황에 맞는적으로 적절한 번역을 생성할 수 있습니다.
이전의 번역 기법과 비교했을 때 LLM은 번역하기 전에 텍스트의 의미 체계 의미를 이해할 수 있으므로 보다 정확하며, 결과적으로 문자 그대로의 번역이 줄어듭니다.
LLM을 활용한 기계 번역은 글로벌 커뮤니케이션에 필수적이며, 기업, 정부 및 개인이 언어 장벽을 넘어 더욱 쉽고 정확하게 소통할 수 있도록 합니다.
제로샷 분류 사용
제로샷 분류는 LLM이 학습 중에 레이블이 지정된 예를 보지 않고도 텍스트를 미리 정의된 레이블로 분류할 수 있는 기술입니다.
모델의 광범위한 일반 지식과 언어 이해력을 활용하여 제로샷 분류가 달성됩니다.
레이블에 대한 자연어 설명을 제공하면, 모델은 이 입력을 기반으로 텍스트를 분류합니다.
제로샷 분류는 각각의 새로운 작업에 맞게 대규모의 레이블이 지정된 학습 데이터 세트가 필요 없기 때문에 매우 다재다능하고 효율적입니다. 이 기능은 새로운 범주가 자주 등장하는 분야에서 유용하며, 즉각적인 적응과 적용이 가능합니다.
퓨샷 러닝 사용
퓨샷 러닝을 사용하면 특정 작업을 수행하기 전에 LLM에 퓨샷 예를 제공합니다.
모델에 몇 가지 예제를 제공하면 모델이 설정된 언어 지식을 사용하여 최소한의 데이터로 새 작업에 빠르게 적응할 수 있습니다.
퓨샷 러닝은 레이블이 지정된 데이터가 부족하거나 가져오기 비싼 경우에 유리합니다. 몇 가지 예를 제공하면 모델이 도메인별 텍스트 분류, 사용자 지정 감정 분석 또는 엔터티 인식과 같은 특수 작업을 수행하도록 안내할 수 있습니다.
유연성과 효율성 덕분에 퓨샷 러닝은 다양한 실제 애플리케이션에 LLM을 배포하는 데 강력한 도구가 됩니다.
예를 들어, 퓨샷 러닝을 포함하는 다음 프롬프트를 살펴봅니다.
## Instructions
For each tweet, describe its sentiment.
## Examples
Tweet: I hate it when my phone battery dies
Sentiment: Negative
Tweet: My day has been great
Sentiment: Positive
Tweet: This is the ink to the article
Sentiment: Neutral
Tweet: This new music video is incredible
Sentiment: Positive
LLM은 예를 사용하여 수행해야 할 작업을 이해하고 마지막 트윗의 감정을 반환하여 프롬프트를 완료합니다.
이제 LLM에 대한 다양한 작업을 살펴보았으므로 Azure Databricks를 사용하여 오픈 소스 LLM을 실험하고 프롬프트를 통해 해당 기능을 테스트할 수 있습니다.