LLM (Lange Language Model)에 대한 연구 분야는 기술 진보에 영향을 줄뿐만 아니라 다양한 분야에서의 응용 잠재력을 결정하는 10 가지 주요 과제에 직면하고 있습니다. 첫째, 환각을 줄이고 측정하는 것은 현재 연구의 뜨거운 주제 중 하나입니다. 환각 문제는 모델에 의해 생성 된 텍스트가 사실과 일치하지 않거나 논리가 부족하다는 사실을 말합니다. 이는 모델의 신뢰성에 영향을 줄뿐만 아니라 전문 분야에서의 적용을 제한합니다. 연구원들은 훈련 데이터 개선, 더 엄격한 검증 메커니즘 소개, 새로운 평가 지표 개발 등 환각을 줄이는 방법을 모색하고 있습니다.
둘째, 컨텍스트 길이와 컨텍스트 구성을 최적화하는 것은 또 다른 중요한 방향입니다. 컨텍스트 길이는 모델 처리 정보의 깊이와 폭에 직접적인 영향을 미치며 컨텍스트 구성은 모델이 입력 정보를 이해하고 활용하는 방식과 관련이 있습니다. 연구원들은보다 효율적인 정보 추출 및 생성을 달성하기 위해 모델 아키텍처 및 교육 전략을 개선하여 상황 처리 기능을 향상 시키려고 노력하고 있습니다.
멀티 모달 융합은 또한 LLM 연구에서 중요한 방향입니다. 텍스트를 다른 데이터 모드 (예 : 이미지, 오디오 등)와 결합하면 모델의 이해 및 응용 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 이미지와 텍스트를 결합한 모델은 질병을보다 정확하게 진단 할 수 있습니다. 연구원들은 모델의 전반적인 성능을 향상시키기 위해 멀티 모달 데이터를 효과적으로 통합하는 방법을 모색하고 있습니다.
LLM의 속도 향상 및 비용 절감은 광범위한 사용을 주도하는 데 중요합니다. 현재 LLM의 교육 및 추론 프로세스에는 많은 양의 컴퓨팅 리소스가 필요하므로 리소스 제한 환경에서의 적용을 제한합니다. 연구원들은 컴퓨팅 비용을 줄이고 처리 속도를 높이기 위해 모델 압축, 분산 컴퓨팅 및 하드웨어 가속도를 포함한 다양한 최적화 방법을 탐색하고 있습니다.
새로운 모델 아키텍처 설계는 LLM 연구에서 또 다른 중요한 방향입니다. 기존 모델 아키텍처는 놀라운 결과를 얻었지만 여전히 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 연구원들은 모델의 성능과 효율성을 향상시키기 위해 새로운 건축 설계를 탐색하고 있습니다. 예를 들어, 그래프 신경망 기반 모델은 복잡한 관계형 데이터를 처리 할 때 잘 수행되며 강화 학습 기반 모델은 동적 의사 결정 작업에 더 적합합니다.
GPU 대안 개발도 LLM 연구에서 중요한 방향입니다. 현재 GPU는 LLMS 교육 및 추론을위한 주요 하드웨어 플랫폼이지만 높은 비용과 에너지 소비는 광범위한 응용 프로그램을 제한합니다. 연구원들은보다 효율적이고 저비용 대안을 찾기 위해 FPGA, ASIC 및 Quantum 컴퓨팅과 같은 다른 하드웨어 플랫폼을 탐색하고 있습니다.
에이전트의 가용성을 향상시키는 것은 LLM 연구에서 또 다른 중요한 과제입니다. 에이전트는 작업을 독립적으로 수행 할 수있는 지능형 시스템을 말하며 유용성은 다양한 필드에서 응용 프로그램 효과에 직접적인 영향을 미칩니다. 연구원들은 더 광범위한 응용을 달성하기 위해 에이전트의 자율성, 적응성 및 상호 작용 능력을 향상시키는 방법을 모색하고 있습니다.
인간의 선호에서 배우는 능력을 향상시키는 것은 LLM 연구에서 또 다른 중요한 방향입니다. 현재 LLM은 인적 선호도를 다루는 데 특정 제한 사항이 있으며, 이는 개인화 된 권장 사항 및 스마트 어시스턴트와 같은 영역에서 적용을 제한합니다. 연구원들은 인간의 선호도를 더 잘 이해하고 활용하여 모델의 개인화 된 서비스 기능을 향상시키는 방법을 모색하고 있습니다.
채팅 인터페이스의 효율성을 향상시키는 것은 LLM 연구에서 또 다른 중요한 과제입니다. 채팅 인터페이스는 LLM이 사용자와 상호 작용하는 주요 방법이며 효율성은 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칩니다. 연구원들은보다 효율적인 사용자 경험을 달성하기 위해 채팅 인터페이스의 응답 성, 정확성 및 상호 작용을 향상시키는 방법을 모색하고 있습니다.
영어 이외의 언어를위한 LLM을 구성하는 것은 LLM 연구에서 또 다른 중요한 방향입니다. 현재 LLM은 주로 영어로 최적화되어 있지만 다른 언어에서는 비교적 약하게 수행됩니다. 연구원들은 더 넓은 언어 적용 범위 및 응용 프로그램을 달성하기 위해 영어 이외의 언어를위한 효율적인 LLM을 구축하는 방법을 모색하고 있습니다.
전반적으로 LLM 연구는 빠른 발전 단계에 있으며 모든 방향으로 격렬하게 탐구하고 있습니다. 환각과 맥락 학습을 줄이는 것은 현재 가장 인기있는 두 가지 방향 일 것입니다. 멀티 모달, 새로운 아키텍처 및 GPU 대안도 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 앞으로 기술의 지속적인 발전으로 LLM은 더 많은 분야에서 중요한 역할을 수행하고 인공 지능 기술의 광범위한 적용을 촉진 할 것입니다.