심화 학습 분야에서 큰 모델은 일반적으로 수백만 ~ 수십억 개의 매개변수를 가진 신경망 모델을 말합니다. 이러한 모델은 교육 및 저장을 위해 많은 컴퓨팅 리소스와 스토리지 공간이 필요하며 분산 컴퓨팅 및 특수 하드웨어 가속 기술이 필요한 경우가 많습니다.
대형 모델의 설계 및 교육은 더 복잡하고 큰 데이터 세트나 작업을 처리할 수 있는 보다 강력하고 정확한 모델 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 큰 모형은 일반적으로 더 미세한 패턴과 법칙을 배울 수 있으며, 더 강한 개괄과 표현력을 가지고 있다.
그러나 큰 모델도 몇 가지 도전에 직면 해 있습니다. 첫 번째는 자원 소비 문제입니다. 대형 모델은 대량의 컴퓨팅 자원, 스토리지 공간 및 에너지를 교육 및 추론해야 하며 컴퓨팅 장비에 대한 요구가 높습니다.
둘째, 교육 시간이 길면 모델 매개변수 증가로 인해 모델 교육 프로세스에 더 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 또한 큰 모델은 데이터 세트에 대한 요구 사항이 높기 때문에 교육 데이터가 부족하거나 불균형하면 모델이 과도하게 맞춰지거나 성능이 저하될 수 있습니다.
대규모 모델은 많은 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
첫째, 자연어 처리
대규모 모델은 기계 번역, 언어 이해, 채팅 로봇 등과 같은 자연어 처리 (NLP) 에서 널리 사용되고 있습니다. 특히 자연어 생성 분야에서는 대형 모델이 생성기를 통해 문장, 답변, 대화를 생성함으로써 고품질의 부드러운 텍스트를 생성할 수 있습니다.
둘째, 컴퓨터 비전
컴퓨터 비전에 큰 모델을 적용하는 데는 이미지 분류, 대상 감지, 이미지 생성 등이 포함됩니다. 예를 들어 GAN 네트워크 모델은 매우 사실적인 이미지를 생성할 수 있습니다.
셋째, 음성 인식
대규모 모델은 음성 인식에 음성 인식과 음성 합성을 적용하여 오디오의 발음, 속도, 리듬 및 음조를 더 정확하게 판단하고 음성 인식 및 합성 시스템의 정확성과 유창성을 높일 수 있습니다.