LLM에서 Instruct 모델과 일반 모델 차이점
요즘 LLM(Large Language Model)이라고 불리는 AI가 참 많이 쓰이죠. GPT 기반의 AI도 그렇고, 다양한 챗봇들도 있고. 그런데 이런 LLM에는 크게 두 가지 종류가 있다는 사실, 알고 계셨나요? 바로 Instruct 모델과 일반 모델입니다. 이 두 가지가 어떻게 다른지, 그리고 각각 어떤 특성을 가지고 있는지 정리해 보겠습니다.
Instruct 모델이란?
Instruct 모델은 이름에서도 알 수 있듯이, 사용자가 내린 "명령"이나 "지시"를 따르는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, 여러분이 "이 문장을 영어로 번역해줘"라고 말하면, 그 명령에 맞춰 번역을 해주는 방식이죠. 즉, 명령을 이해하고 그에 적합한 응답을 제공하는 게 핵심입니다.
예시 모델: GPT-3 Instruct 시리즈
OpenAI의 GPT-3 Instruct 시리즈가 대표적인 예입니다. 이 모델은 질문에 대한 답변을 하거나, 명령을 내리면 그에 맞는 결과를 제공하도록 훈련됐어요. InstructGPT라는 모델도 있고, 이 시리즈는 주로 대화형 AI에 많이 사용됩니다.
특징:
- 사용자의 지시에 잘 반응합니다.
- 명확하고 구체적인 답변을 제공하려고 노력합니다.
- 대화형 인터페이스에 적합합니다.
일반 LLM 모델이란?
일반 LLM 모델은 Instruct 모델과 다르게, 주어진 텍스트에 대해 다음에 나올 단어를 예측하는 방식으로 훈련됩니다. 쉽게 말해, 특정한 명령을 따르는 게 아니라, 문맥을 보고 자연스러운 다음 내용을 생성하는 게 목표죠. 그래서 Instruct 모델처럼 지시를 잘 따르지 않을 수 있어요.
예시 모델: GPT-2
GPT-2는 대표적인 일반 LLM 모델입니다. 이 모델은 명령을 내리면 정확히 따르기보다는, 주어진 텍스트 흐름에 따라 자연스러운 문장을 이어나가려 합니다. 만약 "이 문장을 번역해줘"라고 하면, 그 명령을 번역하라는 지시로 이해하지 않고 그냥 그 문장에 이어질 내용으로 응답할 수 있어요.
특징:
- 텍스트를 이어가는 데 강합니다.
- 명령을 이해하지 못할 수 있습니다.
- 주어진 맥락에 따라 예측한 답변을 제공하는 데 초점을 둡니다.
Fine-tuned 모델이란?
또 한 가지 유형이 있는데, 이건 특정 작업에 맞춰 조정된 모델입니다. Fine-tuning을 통해 특정 분야나 목적에 맞게 더 세밀하게 훈련된 모델이죠. 예를 들어, 법률 문서 작성을 잘하는 AI나, 의료 분야에서 사용되는 AI가 대표적인 예입니다.
예시 모델: BERT 기반 Fine-tuned 모델
BERT는 일반적인 언어 모델인데, 이걸 법률 문서나 특정 분야에 맞게 미세 조정(fine-tuning)할 수 있습니다. 그렇게 되면 그 분야에서 나오는 질문이나 명령에 더 적합하게 응답할 수 있죠.
특징:
- 특정 작업이나 분야에 특화된 능력을 가집니다.
범용적으로 사용되기보다는 특정한 목적을 위해 사용됩니다.
요약하자면:
- Instruct 모델: 명령이나 지시를 잘 이해하고 수행하는 모델. 예시: GPT-3 Instruct 시리즈.
- 일반 LLM 모델: 텍스트를 자연스럽게 이어가는 데 초점을 맞춘 모델. 예시: GPT-2.
- Fine-tuned 모델: 특정 작업이나 분야에 맞춰 훈련된 모델. 예시: BERT Fine-tuned 모델.
