빅테크가 말하는 AI성능 관련하여 패러미터가 무엇을 말하는건가요
빅테크기업들이 AI가속기에 대해서 천문학적으로 투자가 집행중입니다
그렇다면 이들 기업이 AI성능 관련하여서 패러미터러를 늘리겠다고 언급을 하는데 이게 무엇을 말하는건가요
AI에서 파라미터는 모델이 학습하는 수차적 변수들을 의미합니다. 예를들어 인공지능의 뉴럴 네트워크에서 가중치와 편향 등이 파라미터에 해당합니다. 파라미터가 많을수록 모델이 더 복잡한 패턴과 특징을 학습할수있어 성능이 향상될 가능성이 큽니다. 빅테크 기업들이 AI성능 향상을위해 파라미터 수를 늘리는 이유도 여기 있습니다. 하지만 파라미터가 너무 많으면 연산량과 메모리 요구가 크게 증가해 고성능 하드웨어, 즉, AI가속기가 필요하게 됩니다. 그래서 이들 기업은 AI 가속기 개발에 막대한 투자를 하고 있는 것입니다.
안녕하세요. 고한석 전문가입니다.
대규모 기업들이 AI 가속기와 성능 향상에 관심을 투자하는 이유 중 하나는 AI 모델의 파라미터(매개변수) 수를 증가시키는 것과 관련이 있습니다. 여기에서 "파라미터"란, AI 모델이 학습하는 과정에서 움직이는 어린이(무게) 값을 의미합니다. 파라미터가 많아질수록 AI 모델은 더 많은 데이터를 처리하고 복잡한 패턴을 향해 나아갈 수 있게 됩니다. 1. 모델의 표현력 증가: 기준에 맞춰서, 모델은 더 복잡한 데이터와 패턴을 학습할 수 있으며, 자연어 처리(NLP)나 이미지를 처리하는 것은 다음과 같은 의미를 갖는다는 것입니다. 다양한 AI 응용 분야의 성능이 향상됩니다.
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
1, 파라미터의 정의
AI 모델의 내부변수로 , 이 변수값은 훈련과정에서 입력값이 원하는 결과값으로 변환이 가능하도록 조정됩니다.
즉, 하나의 파라미터는 특정 AI 알고리즘에 의해 훈련을 받는 과정에서 결과값을 예측하고 결정할 수 있도록
그 값이 조정되어 얻어집니다. 이런값은 가중치 역할을 하게되는데, 파라미터를 그냥 가중치 라 설명하기도합니다.
엄밀히 말하면 모델 파라미터 와 하이퍼 파라미터 두 종류 변수로 구분됩니다.
일단 하이퍼 파라미터는 사람이 AI 모델을 훈련하기 전에
미리 지침을 정해서 결정해둔 변수로 훈련하는 동안에는 변하지 않는 고정된 값이라 정도만 하고
모델 파라미터에 대해 쉽게 설명하면
2, 적용 예시
예를 들어
훈련과정에서
(나는 너를 ) 에서 시작하여 (사랑해) 로 가는 여러 경로를 찾아 표시하는 것인데요.
층은 동네이고, 노드는 정류장 이라 할 때
각 정류장을 지나는 버스가 있는데 훈련 전에는 버스 번호가 없습니다.
훈련을 시작하게되면
인풋 동네의 (나는 너를) 정류소에서 출발히여 100개의 동네(100개의 층)을 지나 아웃풋 동네의
(사랑해) 정류소로 가는 수많은 버스 노선을 알아내고 그 버스마다 번호를 매기게 됩니다.
사랑해 정류장으로 도착한 버스 노선에 높은 번호를 배정하고
미워해 정류장에 도착한 버스 노선에 낮은 번호를 배정하고
이 같은 과정을 반복해서 수많은 과정을반복합니다.
그럼 (나는 너를) 정류장에서 출발 (사랑해) 정류장 도착 중 가장 빠른 노선 버스에 가장높은 번호가 마킹됩니다.
이렇게 버스번호가 결정되면, 이제 가장 높은 번호 버스 번호대를 정류장 마다 갈아타면
아 주 높은 확률로 (사랑해) 정류장에 도착하게 되는데
결국 예측이 가능해지는 방법입니다. 이렇게하여 훈련이 종료됩니다.
이 때 버스가 바로 파라미터 가 되는겁니다.
여기서 정답에 가까운 아웃풋을 낼 수 있도록 높은 번호가 메겨진 버스
이게 가중치가 정해진 파라미터가 되겠습니다.
모든 버스에 번호가 매겨지게되면 모델 하나가 완성이 되는 것인데
이리되면 누구나 쉽게 버스를 타고 정류장 이동을 통해 목적지로 도착가능한데
즉 , 어떤 인풋을 넣어도 정답에 가까운 아웃풋을 내도록
파라미터 값들이 정해진 것이라 보면 됩니다.
참고 되시면 좋겠습니다.
안녕하세요. 안다람 전문가입니다.
파라미터의 정의 : ai 모델 내부의 변수, 학습 과정에서 조정됨
성능과의 관계 : 파라미터수 증가->ai성능 향상
증가의 효과
복잡한 패턴 학습가능
더정교한 추론 능력
다양한 작업 수행 및 정확도 향상
투자필요성 : 강력한 컴퓨팅 파워와 대량 데이터 요구
한계와과제
효율적 학습 방법필요
에너지 소비 환경 영향 고려
안녕하세요. 김민규 전문가입니다.
아무래도 AI 의 정확도나 처리속도를 향상 시키기 위해서는 그만큼 빅데이터 및 하드웨어 등의 성능에 대한 투자가 필요합니다.
안녕하세요. 박온 전문가입니다.
AI에서 패러미터는 모델이 학습을 통해 조정하는 값들을 의미합니다. 이 값들은 모델의 예측과 출력을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.
패러미터를 늘리겠다는 말은 AI 모델의 크기와 복잡성을 증가시키겠다는 의미입니다. 즉, 더 많은 패러미터를 가진 모델은 더 많은 데이터와 정보를 학습할 수 있어 성능이 향상될 가능성이 큽니다.