Microsoft Copilot: LLM 및 확산 모델에 대한 가이드

이 튜토리얼에서는 대규모 언어 모델 (LLM)과 확산 모델이 어떻게 작동하는지, 특히 Microsoft Copilot과 관련이 있는지를 배우게 됩니다. 이러한 기술은 텍스트 및 이미지를 생성하는 데 중요하며 인공 지능 응용 프로그램에서 사용됩니다. 이러한 도구의 최대 잠재력을 발휘하기 위해 그 뒤에 있는 기본 개념을 이해하는 것이 중요합니다.

주요 발견

• 대규모 언어 모델 (LLM)은 훈련된 데이터의 대규모 코퍼스를 기반으로 텍스트를 생성합니다.
• 확산 모델은 이미지를 생성하고 이미지-텍스트 쌍을 처리하여 학습합니다.
• LLM과 작업할 때 토큰 제한을 고려하는 것은 중요한 개념입니다.
• 효과적인 프롬프트 엔지니어링은 LLM으로부터 고품질 응답을 얻기 위해 중요합니다.

단계별 안내

단계 1: 대규모 언어 모델 (LLM) 기본 이해

LLM을 이해하려면 훈련된 텍스트 데이터의 엄청난 양에 기반한 언어 모델이라는 사실을 알아야 합니다. 이러한 모델은 학습된 텍스트에서 관련 정보를 추출하여 질문에 답할 수 있습니다. 이 문맥에서 당신이 정보를 찾는 컴퓨터라는 것을 기억하세요.

질문을 하고 모델은 훈련된 데이터에서 필요한 단어를 찾아 답합니다. 여기서 올바른 질문을 하고 있음이 중요한데 이는 "프롬프트 엔지니어링"이라는 개념으로 알려져 있습니다.

단계 2: 토큰과 그 의미

LLM은 단어를 "토큰"으로 분해하여 텍스트를 처리합니다. 토큰은 단어를 나타내는 작은 단위로, 평균적으로 한 토큰은 약 네 글자나 세 칠분의 한 단어에 해당합니다. 이러한 토큰은 각 모델이 동시에 처리할 수 있는 토큰 수에 제한을 두는 토큰 제한이라는 중요한 요소입니다.

토큰 제한이 다를 수 있습니다: 예를 들어, 표준 모델 GPT-3.5는 4,000개의 토큰 제한을 가지고 있지만 현재 모델인 GPT-4는 최대 128,000개의 토큰을 사용합니다. 이러한 제한은 대화 및 정보 저장 및 검색 능력에 영향을 줄 수 있는 점을 염두에 두어야 합니다.

단계 3: 토큰 제한 다루기

각 언어 모델은 토큰 제한을 가지고 있으므로 이를 고려하는 것이 중요합니다. 제한을 초과하면 모델이 당신과 이야기한 정보를 "잊을" 수 있습니다. 이때 요약을 작성하거나 커다란 텍스트를 요절에 나누어 가장 중요한 정보를 파악하는 데 도움이 됩니다.

단계 4: 확산 모델 이해

LLM 외에도 확산 모델은 중요합니다. 이 모델은 이미지-텍스트 쌍을 훈련하고 이미지를 생성합니다. 여기서 이미지가 "안개"로 감싸지면서 순차적으로 보이지 않게 됩니다. 훈련 과정에서 모델은 이미지가 보이지 않게 되어도 이미지가 어떻게 보이는지를 배웁니다.

이 기술을 사용하면 모델은 설명적인 텍스트에서 이미지를 생성할 수 있습니다. 원하는 내용을 자세히 설명할수록 모델이 더 정확한 이미지를 생성할 수 있습니다.

단계 5: 개념 적용

LLM 및 확산 모델의 작동 방식을 이해한 후에는 이러한 지식을 실제로 적용하는 것이 중요합니다. Microsoft Copilot을 사용할 때 항상 정확하고 관련성 높은 질문을 하여 최상의 결과를 얻도록 주의해야 합니다.

텍스트를 생성하든 이미지를 생성하든 입력의 품질은 결과물의 품질에 직접적으로 영향을 미칠 것입니다.

요약

이 튜토리얼에서는 LLM 및 확산 모델의 기본 개념을 배웠습니다. 이러한 기술이 작동하는 방법, 토큰의 역할 및 결과의 품질에 대한 프롬프트 엔지니어링의 중요성에 대해 이해했으며 이러한 개념을 이해하는 것은 Microsoft Copilot 및 유사한 AI 응용프로그램과 효과적으로 작업하기 위해 중요합니다.