화제의 ChatGPT는 파라미터 개수가 1750억 개라고 합니다. 그만큼 복잡하고 정교한 연산을 수행하는 셈이지요. 그렇다면 파라미터 개수는 많을수록 좋은 걸까요?
*본 내용은 셀렉트스타의 '23/24 인공지능 인사이트' 매거진에서 발췌한 것입니다.
위 이미지는 은닉층(hidden layer)을 통해 여러 개 의 입력, 출력, 가중치를 가지는 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)입니다. 은닉층(hidden layer) 에서는 가중치와 편향에 따라 입력 데이터를 변환합 니다. 은닉층이 많아질수록 더욱 정교한 표현을 학 습할 수 있지만, 그만큼 인공지능의 연산과 학습이 어려워진다는 단점이 있습니다.
주의할 점은 구조가 같은 신경망에 같은 값 을 입력해도, 출력값이 다르게 나올 수 있다는 점입 니다. 이는 앞서 설명한 수식을 통해서도 유추해볼 수 있습니다. 입력값에(X) 곱해지는 가중치(W)가 다 르다면 최종 출력값도 다르겠지요. 이처럼 ‘신경망이 데이터를 어떻게 수용할지 결정하는 요소를 파라미 터(Parameter)’, 우리말로 매개변수라 합니다. 가중 치는 모델 매개변수의 대표적인 예입니다. 모델의 매 개변수는 비슷한 데이터로 작동하는 같은 유형의 여 러 모델을 서로 구분하므로 모델 자체라고 보아도 무방합니다.
하여 우리는 파라미터의 개수와 값을 적절히 설정해 야 똑똑한 인공지능을 구현할 수 있습니다. 화제의 ChatGPT는 파라미터 개수가 1750억 개라고 합니다. 그만큼 복잡하고 정교한 연산을 수행하는 셈이지요. 그렇다면 파라미터 개수는 많을수록 좋은 걸까요?
신경망에서 파라미터 개수가 많다는 것은 모델의 복 잡성과 표현력이 높다는 것을 의미합니다. 파라미터 가 많은 모델은 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만, 동시에 과적합(overfitting)이 발생할 가능성도 높아 집니다. 간단한 표를 통해 파라미터 개수가 많은 모 델의 장단점을 설명하겠습니다.
1. 높은 표현력:
파라미터가 많은 신경망은 더 복잡한 패턴과 함수를 학습할 수 있습니다. 이를 통해 인공지능은 우리 가 일상에서 접하는 자연어와 이미지의 다양한 특징을 파악할 수 있습니다.
2. 정확도 향상:
대체로 파라미터가 많은 모델은 학습 데이터에 대한 예측 정확도가 높습니다. 예를 들어 자연어 처리 (NLP)에서는 파라미터가 많은 GPT-3와 같은 대규모 모델이 더 정확한 언어 생성과 질문-답변 기능을 제공할 수 있습니다.
1. 과적합(Overfitting) 위험:
파라미터가 많은 신경망은 학습 데이터에 지나치게 적합될 가능성이 있습니다. 이렇게 되면, 모델은 학습 데이터에서는 높은 성능을 보이지만, 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어질 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 규제(regularization) 기법이나 데이터 증강(data augmentation) 등의 방법을 사용 해야 합니다.
2. 계산 비용 및 복잡도 증가:
파라미터가 많은 모델은 학습 및 추론 시간이 더 길어지고, 더 많은 메모리와 컴퓨팅 리소스를 요구합 니다. 실시간 정보 처리가 필요하거나 컴퓨팅 리소스가 제한된 상황에서는 많은 파라미터를 가진 모델 을 사용하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리 모델인 GPT-3는 매우 많은 파라미터를 가지 고 있어 높은 성능을 보이지만 학습과 추론에 많은 시간과 자원이 필요합니다.
3. 방대한 학습 데이터 필요:
파라미터가 많은 모델은 충분한 양의 학습 데이터가 필요합니다. 데이터가 부족한 경우, 모델이 제대 로 학습되지 않을 수 있으며 과적합이 발생할 가능성이 높아집니다. 예를 들어, 얼굴 인식 애플리케이 션에서 학습 데이터에만 지나치게 최적화된 모델은 실제 사용자들의 얼굴을 정확하게 인식하지 못할 수 있습니다.
따라서 신경망의 구조와 파라미터 개수를 결정할 때는 성능 향상과 과적합, 계산 복잡도 사이의 균형 을 고려해야 합니다. 이를 위해 여러 기법이 사용되 며, 대표적으로는 정규화(Regularization), 드롭아웃 (Dropout), 데이터 증강(Data Augmentation) 등 입 니다. 무조건 많다기보다는 목적과 환경에 알맞는, ‘최적화’가 중요하다고 할 수 있습니다.
셀렉트스타는 더욱 스마트한 인공지능을 위한 고품질 학습 데이터를 제공합니다.
