매개변수의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
매개변수의 의미와 개념을 이해합니다.
매개변수 의미는 다음과 같습니다. 인공지능(AI)모델이나 기능에서 조정할 수 있는 변수를 말합니다. 파라미터란 인공지능(AI) 분야에서 모델, 함수, 알고리즘을 구성하는 파라미터로, 입력값의 출력값 결정에 직접적인 영향을 미치는 파라미터이다. 인공지능(AI) 모델의 성능에 영향을 미치는 요소들이다. 파라미터는 인공지능(AI) 모델의 성능을 결정하는 요소로 훈련과 학습을 통해 보다 정확한 기능을 만들어낼 수 있다. 함수는 입력 값에 대한 출력 값을 생성할 수 있는 다항식 방정식일 수 있습니다.딥러닝에서는 각 노드의 가중치와 편향이 매개변수입니다.챗GPT(ChatGPT)생성적 AI 또는 인공지능(AI) 기능은 수천만에서 수억, 심지어는 수조 개의 매개변수를 가진 함수(모델)로 구성됩니다.GPT-31,750억 개의 매개변수를 갖고 있는 것으로 알려져 있고, GPT-4는 1조 개가 넘는 매개변수를 갖고 있는 것으로 알려져 있다.
매개변수 의미 및 개념 설명
매개변수(Parameter)는 인공지능(AI) 분야에서 모델이나 기능의 내부 매개변수를 말한다. 파라미터는 인공지능 모델과 기능을 구성하는 요소로, 훈련 과정을 통해 가장 최적의 입력값을 결정하는데 사용됩니다. 결과 값을 얻기 위해 조정이 이루어집니다. 다항식과 같은 함수를 구성하는 각 매개변수는 특정 인공지능 알고리즘에 의해 학습된 후 인공지능이 가장 최적의 함수를 학습하는 방식으로 생성되어 결과값을 예측하고 결정합니다. 매개변수( 매개변수)는 일반적으로 함수의 “가중치” 역할을 합니다. 매개변수는 두 가지 유형으로 구분됩니다. 두 가지 유형의 매개변수는 모델 매개변수와 하이퍼 매개변수입니다.[파라미터의 2가지 종류]
모델 매개변수는 일반적으로 사용되는 매개변수 유형입니다. 모델 매개변수는 딥러닝 인공신경망에서 가중치, 편향 등 모델이 데이터로부터 학습하는 매개변수 값이다. 모델 매개변수는 고정된 값이 아니며, 학습을 통해 지속적으로 업데이트되고 최적화됩니다. 모델 매개변수는 모델 알고리즘의 최적화 프로세스 중에 결정됩니다. 모델 매개변수는 딥러닝이나 머신러닝 모델에 필요한 매개변수이며, 딥러닝이나 머신러닝 알고리즘이 스스로 찾아내는 값이기도 하다. 하이퍼파라미터는 인공지능(AI) 모델을 학습시키기 전 사용자가 미리 설정해 놓은 가이드라인이다. 결정된 변수를 말합니다. 하이퍼파라미터는 인공지능이 훈련하는 동안 변하지 않는 고정된 값이다. 하이퍼파라미터는 모델의 학습 방법을 결정하는 값으로, 사용자가 미리 설정하며 학습 과정에서 변경되지 않습니다. Hyperparameter에는 학습이 시작되기 전에 미리 결정되는 값이 있습니다. 따라서 좋은 모델을 만들려면 잘 조정되고 제어되어야 합니다. 하이퍼파라미터는 사람이 직접 설정한 값이다. 매개변수(parameter)는 인공지능 분야에서 데이터를 학습하고 예측을 하기 위해 사용되는 변수이다. 변수는 고정된 값이 없고 필요에 따라 변경될 수 있는 값입니다. 매개변수는 함수와 모델을 구성하는 요소로, 그 설정은 필요에 따라 지속적으로 변경되어 가장 최적화된 결과를 낼 수 있는 함수와 모델을 만들 수 있습니다. 딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝(Machine Learning)) 현장에서 사용되는 가중치(Weight)와 편향(bias)이 가장 대표적인 매개변수이다. 가중치는 입력 신호가 전달되는 과정의 중요도를 조절하고, 바이어스는 입력 신호와 상관없이 출력 신호를 조절하는 역할을 합니다. 매개변수 값은 처음에는 무작위로 설정되고 이후 모델 학습 과정을 통해 조정됩니다. 조정된 매개변수는 모델이 데이터를 더 잘 이해하고 정확한 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. 매개변수 수와 매개변수 값 설정은 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다. 일반적으로 생성 AI의 경우 매개변수 수가 많을수록 텍스트 생성 및 처리가 더 자연스러워집니다. Chat GPT-3.5의 경우 1,750억 개의 매개변수로 구성된 모델을 사용하여 학습됩니다. 채팅GPT-4수조 개의 매개변수로 구성된 모델이 사용되는 것으로 알려져 있다. GPT-4와 같은 대형 언어 모델(LLM)수십억 개 이상의 매개변수로 구성된 모델을 사용하여 언어의 복잡한 문맥과 구조의 확률을 통해 자동 완성과 같은 결과를 생성합니다. 매개변수가 많을수록 더 높은 성능을 보여주는 인공지능 모델을 만들 수 있는 능력이 커집니다. 즉, 매개변수의 수는 일반적으로 모델의 복잡성과 직접적인 관련이 있습니다. 데이터 분포가 복잡할수록 데이터에 가장 적합한 모델을 만드는 데 사용해야 하는 매개 변수가 더 많아집니다. 모델에 매개변수가 거의 없으면 데이터의 패턴을 식별하기 어렵고 예측 성능이 떨어질 수 있습니다. 학습 데이터에 비해 매개변수의 개수가 너무 많으면 실제로 새로운 데이터가 입력될 때 예측 성능이 저하되는 과적합(overfitting)이 발생할 수 있습니다. 인공지능 모델의 크기는 매개변수의 개수에 따라 달라집니다. 결정되며, 매개변수의 개수에 따라 인공지능 모델의 성능이 결정되고 결정된다는 것은 일반적으로 받아들여지는 원칙이다. 그러나 무조건적인 것은 아니며 소규모 언어 모델인 SLM(Small Language Model)도 등장했다.