[1시간 토크] 대규모 언어 모델 소개 요약 (Andrej Karpathy)

대규모 언어 모델 (LLM)에 대한 1시간 토크 재녹화.

대규모 언어 모델의 정의 및 구조에 대한 개요 제공

• 예: Llama 2 70B 모델

• 140GB의 파라미터 파일과 코드 실행 파일로 구성

대규모 언어 모델의 훈련 과정 설명

• 예: 인터넷에서 10TB의 텍스트 수집

• 6,000개의 GPU 클러스터 이용, 12일 동안 훈련

• 약 200만 달러 소요

LLM이 텍스트 생성 과정을 설명

• 예: 문맥에서 다음 단어 예측

• 예: 대규모 수집된 텍스트의 손실 압축

모델 사용 및 다양한 문제 해결 예시 제공

• 예: 시퀀스 단어 예측, 인터넷 문서 생성

• 모델의 다양한 형태의 데이터 작업 예시

LLM의 작동 원리와 개선 방안 언급

• "시스템 1" 및 "시스템 2" 유사한 사고 방식 탐구

• 자가 개선의 가능성과 필요성

맞춤형 모델 활용 방안 소개

• 예: OpenAI GPT App Store

• 사용자 지침 및 파일 업로드 등의 커스터마이징 기능

LLM의 보안 위험과 해결책 설명

• 예: 탈옥 공격 (Jailbreak), 프롬프트 주입 공격 (Prompt Injection)

• 데이터 오염 공격 (Data Poisoning Attack)

• 보안 방안과 고도화되는 공격 방안 탐구

LLM의 다중 모달 능력 예시

• 이미지 및 오디오 처리 능력

• 모듈 간의 협업 및 도구 활용 예시

결론: LLM이 새로운 컴퓨팅 패러다임으로 떠오르고 있는 현 상황과 미래 전망, 그리고 이와 관련된 보안 도전 과제 소개