Language Models are Unsupervised Multitask Learners

Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI.
- upstage 멘토링 1주-3일차 제공 아티클

- OpenAI의 GPT-2 모델에 관한 연구
- 언어 모델이 감독 학습 없이도 여러 작업에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있다는 점
- GPT-2가 훈련된 방식, 학습된 능력, 그리고 다양한 작업에서의 성과를 통해 언어 모델이 다중 작업을 수행하는 학습자(multitask learner)로 작동할 수 있음을 제시

• 연구 목적 및 배경
  - 기존 NLP 모델들은 특정 작업을 위해 지도 학습(Supervised Learning)을 받아왔으며, 각 작업마다 별도의 데이터와 모델이 필요해짐
  - 이 논문은 대규모의 미완성 텍스트 데이터로 언어 모델을 학습시키면, 모델이 자연스럽게 언어의 패턴과 구조를 학습하며 다양한 작업에 적용될 수 있음을 제안
  - GPT-2는 단일 언어 모델로 다양한 작업(예: 번역, 요약, 문서 생성, 질문 응답)을 학습된 데이터 없이 수행할 수 있다는 점에서 주목받음
  
  
• 모델 구성
  - GPT-2의 아키텍처
       - GPT-2는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 사용한 대규모 언어 모델
       - 파라미터 수가 15억 개
       - 트랜스포머 구조의 특성 덕분에 문맥과 단어의 관계를 주의(attention) 메커니즘으로 학습
  - 비지도 학습을 통한 훈련: GPT-2는 인터넷 텍스트 데이터에서 비지도 학습을 통해 훈련
  - 언어의 패턴과 문맥을 학습하며, 특정 작업의 레이블이 필요 X
  - 제로샷, 원샷, 소수샷 학습: GPT-2는 주어진 작업에 대한 훈련을 받지 않고도 예측과 생성이 가능
  - ‘제로샷(Zero-shot)’, ‘원샷(One-shot)’, ‘소수샷(Few-shot)’ 학습에서 뛰어난 성능을 보여줌
• 언어 모델의 다중 작업 학습 능력
  - 제로샷 학습: 훈련되지 않은 작업에 대해 질문만 제공하면 GPT-2는 텍스트를 생성하여 답변
           - 예를 들어 번역 작업에서 소스 언어 문장과 대상 언어 이름만 주어지면, GPT-2는 번역을 수행
  - 원샷 및 소수샷 학습: GPT-2는 예문이나 몇 가지 예시만 제공해도 해당 작업의 규칙과 패턴을 이해하고 유사한 텍스트를 생성
          -기존의 지도 학습 모델보다 훨씬 유연하고 범용적인 학습 능력을 가짐
  
  
• GPT-2의 성과와 응용 가능성
  - 다양한 작업에서의 성능: GPT-2는 다양한 NLP 작업(번역, 요약, 질의응답 등)에서 탁월한 성능을 보임
  - 모델이 정해진 데이터에 의해 작업을 훈련받지 않았음에도 불구하고, 문맥과 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있음을 확인
  - 오픈 도메인 대화: GPT-2는 단순히 문장 구조를 예측하는 것뿐 아니라, 대화나 특정 주제에 대해 문맥에 맞는 답변을 생성함
            - 이로 인해 대화형 AI나 챗봇 등 다양한 실용적 응용이 가능
  
  
• 한계 및 개선 가능성
  - 생성된 텍스트의 신뢰성 문제: GPT-2는 훈련 데이터에 기반해 문맥을 생성하기 때문에 정확하지 않거나 부정확한 정보를 생성할 가능성이 있음
  - 윤리적 문제: 잘못된 정보나 편향된 데이터가 학습될 경우, 모델이 편향된 결과를 생성할 수 있습니다. GPT-2와 같은 대규모 언어 모델의 사용에는 데이터의 윤리적 측면과 신뢰성 문제를 고려해야 함.
  - 모델 크기와 연산 자원: GPT-2는 높은 연산 자원을 필요로 하며, 파라미터가 매우 크기 때문에 실제 배포와 유지 관리에 어려움이 있었음.

 

 

- 언어 모델이 단순히 비지도 학습을 통해 학습한 패턴을 기반으로 다양한 작업을 수행할 수 있는 다중 작업 학습자(multitask learner)로 기능

- GPT-2는 한 가지 모델로 여러 작업을 수행할 수 있는 점에서 특히 혁신적이며, 이를 통해 비지도 학습을 기반으로 한 범용 언어 모델의 가능성을 확인
- GPT-2의 성과는 이후의 GPT-3와 GPT-4 등의 발전으로 이어지며, NLP의 다양한 응용 분야에서 점차 그 활용 범위를 넓혀감