지식 기반 모델

지식 기반 모델(Knowlege based model)

지식 기반 모델(Knowlege based model)은 지식이 내재된 데이터베이스를 기반으로 작동하는 인공지능 모델을 의미합니다. 이 모델은 특정 주제 또는 도메인의 지식을 포함하고 있으며, 이러한 지식을 활용하여 문제 해결, 질의응답, 추론, 자연어 이해 등의 작업을 수행합니다. 

 

주요 특징

 

사전학습 : 지식 기반 모델은 사전에 지식 데이터베이스를 학습하여 내재된 지식을 이해하고 활용할 수 있도록 준비합니다. 지식 데이터베이스로부터 학습한 내용을 모델 내에 매개 변수로 저장합니다.

 

지식 기반 추론 : 모델은 지식 데이터베이스의 정보를 활용하여 추론을 수행합니다.

예를 들어, 지식 데이터베이스에

"A는 B보다 무겁다"와 

"B는 C보다 무겁다"

라는 정보가 있을때, 모델은 

"A는 C보다 무겁다"

라는 결론을 내릴 수 있습니다.

 

질의응답 : 지식 기반 모델은 지식 데이터베이스의 내용을 바탕으로 질문에 대답하는 데에 사용될 수 있습니다. 사용자가 특정 주제에 관해 질문을 하면, 모델은 데이터베이스의 정보를 검색하여 적절한 답변을 제공합니다.

 

한계 : 지식 기반 모델은 특정 주제 또는 도메인에 한정된 지식만을 활용할 수 있습니다. 새로운 정보를 학습하려면 데이터베이스를 업데이트하고 모델을 재학습해야 합니다. 

 

지식 기반 모델은 특정 도메인에서 뛰어난 성능을 보여주고, 특히 도메인 지식이 중요한 자연어 처리 작업에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 그러나 최근에는 더 큰 규모의 지식을 가지고 더욱 강력한 모델인 "대규모 언어 모델"이 등장하여 지식 기반 모델의 영향력을 어느 정도 제한하고 있습니다. 대규모 언어 모델은 사전에 구축된 지식 데이터베이스 없이도 대량의 데이터를 통해 지식을 학습하고 다양한 자연어 처리 작업에서 우수한 성능을 발휘하는 경향이 있습니다.

 

대규모 언어 모델

대규모 언어 모델은 매우 큰 양의 데이터를 사용하여 훈련된 인공지능 언어 모델을 의미합니다. 이러한 모델들은 자연어 처리와 관련된 다양한 작업에 대해 놀라운 성능을 보이고 있으며, 일반적으로 텍스트 이해, 생성, 번역, 요약 등의 작업에 사용됩니다.

 

GPT-3.5는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델의 한 예입니다. 이 모델은 1750억 개의 파라미터(매개변수)로 구성되어 있으며, 훈련에 사용된 데이터 양은 수십 테라바이트에 이릅니다. 이러한 규모의 모델은 엄청난 양의 자연어 이해 능력을 갖추고 있으며, 인간 수준의 언어 이해와 생성 능력을 보여줍니다.

 

대규모 언어 모델은 기계 번역, 대화 시스템, 자동 요약, 자연어 이해, 감정 분석, 질의응답 시스템 등의 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있으며, 점차 더 많은 분야와 새로운 응용 분야에서도 활용될 것으로 기대됩니다. 하지만 이러한 모델은 막대한 계산 리소스와 데이터가 필요하므로, 그 훈련과 사용은 대규모 인프라와 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 이러한 이유로 대규모 언어 모델은 주로 대규모 인공지능 기업과 연구 기관에서 개발하고 사용하는 경우가 많습니다.