마스크 언어 모델 DeBERTa를 이용한 생성적 인컨텍스트 학습

핵심 개념

인컨텍스트 학습 능력이 GPT와 같은 인과 언어 모델의 전유물이라는 통념과 달리, 마스크 언어 모델(MLM)인 DeBERTa 또한 추가적인 훈련 없이 인컨텍스트 학습 능력을 보여주며, 특정 작업에서는 GPT-3보다 뛰어난 성능을 보인다.

초록

서지 정보
Samuel, D. (2024). BERTs are Generative In-Context Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 38.
연구 목적
본 연구는 마스크 언어 모델(MLM)이 인컨텍스트 학습 능력을 가질 수 있는지, 그리고 있다면 그 능력이 어느 정도 수준인지 탐구하는 것을 목표로 한다.
방법론
본 연구에서는 공개적으로 사용 가능한 대규모 마스크 언어 모델인 DeBERTa를 활용하여 인컨텍스트 학습 능력을 평가한다. 특히, 추가적인 훈련이나 모델 구조 변경 없이 간단한 추론 기법을 통해 DeBERTa를 생성적 모델로 변환하여 GPT-3와 동일한 평가 벤치마크에서 성능을 비교 분석한다. 텍스트 생성 작업에서는 마스크 토큰을 반복적으로 예측하고 추가하는 방식을 사용하고, 순위 매기기 작업에서는 수정된 PLL(pseudo-log-likelihood) 점수를 사용하여 텍스트 시퀀스의 우도를 기반으로 순위를 매긴다.
주요 결과

DeBERTa는 추가적인 훈련 없이도 인컨텍스트 학습 능력을 보여주었으며, 이는 인컨텍스트 학습 능력이 인과 언어 모델만의 고유한 특징이 아님을 시사한다.
DeBERTa는 언어 이해, 텍스트 완성, 상식 추론과 같은 작업에서 GPT-3와 비슷하거나 더 나은 성능을 보였다.
반면 기계 번역이나 폐쇄형 질문 답변과 같은 작업에서는 GPT-3에 비해 성능이 떨어지는 모습을 보였다.
DeBERTa는 모델 크기가 커짐에 따라 GPT 모델과 유사한 로그 선형 방식으로 성능이 향상되는 것을 확인했다.
결론
본 연구는 MLM 또한 인컨텍스트 학습 능력을 가질 수 있음을 실증적으로 보여주었으며, 이는 MLM이 단순히 텍스트 인코딩에만 국한되는 것이 아니라 텍스트 생성 및 완성도 가능한 다재다능한 모델임을 시사한다. 또한, MLM과 인과 언어 모델의 장점을 결합한 하이브리드 모델 개발을 통해 더욱 강력하고 효율적인 언어 모델을 개발할 수 있을 것으로 예상된다.
의의
본 연구는 인컨텍스트 학습 능력에 대한 기존의 통념에 도전하고, MLM의 잠재력을 재조명함으로써 향후 언어 모델 연구의 방향성을 제시한다. 특히 MLM과 인과 언어 모델의 장점을 결합한 새로운 모델 아키텍처 및 훈련 방법론 개발에 중요한 시사점을 제공한다.
한계점 및 향후 연구 방향

DeBERTa는 GPT-3보다 상대적으로 작고 깨끗한 텍스트 코퍼스에서 훈련되었기 때문에, 더 크고 다양한 데이터셋을 활용한 훈련을 통해 성능 향상을 기대할 수 있다.
본 연구에서는 DeBERTa에 초점을 맞추었지만, 다른 MLM 아키텍처에서도 유사한 인컨텍스트 학습 능력이 나타나는지 확인하기 위한 추가 연구가 필요하다.
MLM과 인과 언어 모델의 장점을 결합한 하이브리드 모델 개발을 통해 각 모델의 단점을 보완하고 장점을 극대화하는 연구가 필요하다.

통계

DeBERTa는 15억 개의 매개변수를 가진 가장 큰 공개적으로 사용 가능한 영어 마스크 언어 모델이다.
DeBERTa는 GPT-3보다 훨씬 작은 훈련 코퍼스(78GB)를 사용했지만, GPT-3보다 세 배 이상 많은 토큰(1조 개)으로 훈련되었다.
DeBERTa는 최대 512개 토큰의 상대적으로 짧은 최대 시퀀스 길이로 훈련되었지만, 로그 버킷이 있는 상대적 위치 임베딩을 사용하기 때문에 훈련 중에 본 것보다 훨씬 더 긴 시퀀스를 쉽게 처리할 수 있다.
15억 개의 매개변수를 가진 DeBERTa의 평균 성능은 가장 큰 1,750억 개의 GPT-3(68.4 대 68.9, 1-shot)의 보고된 성능에 근접한다.
DeBERTa의 평균 few-shot 성능은 미세 조정된 BERT-large보다 약간 낫다.

핵심 통찰 요약

BERTs are Generative In-Context Learners

by David Samuel 게시일 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.04823.pdf

더 깊은 질문

인컨텍스트 학습 능력을 향상시키기 위해 마스크 언어 모델과 인과 언어 모델의 구조를 어떻게 결합할 수 있을까?

마스크 언어 모델(MLM)과 인과 언어 모델(CLM)은 각기 다른 강점을 가지고 있으며, 이들을 결합하여 인컨텍스트 학습 능력을 향상시킬 수 있는 가능성은 무궁무진합니다. 다음은 몇 가지 유망한 접근 방식입니다.

단일 모델에서 두 가지 목표를 결합: MLM과 CLM의 장점을 하나의 아키텍처에 통합하는 것이 가능합니다. 예를 들어, 인코더-디코더 구조를 사용하여 인코더는 MLM 방식으로 텍스트를 양방향으로 처리하여 풍부한 문맥 표현을 학습하고, 디코더는 CLM 방식으로 텍스트를 생성하는 방식을 생각해 볼 수 있습니다. 이때, 디코더는 인코더로부터 얻은 풍부한 문맥 정보를 활용하여 더욱 정확하고 일관성 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다.

단계적 학습: MLM을 사전 학습한 후, CLM 목표를 사용하여 추가 학습을 진행하는 방법입니다. MLM 사전 학습을 통해 모델은 텍스트의 양방향 문맥 정보를 효과적으로 학습할 수 있으며, 이후 CLM 학습을 통해 텍스트 생성 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 단계적 학습은 각 모델의 강점을 최대한 활용하여 인컨텍스트 학습 능력을 극대화할 수 있는 방법입니다.

모델 결합 및 앙상블: MLM과 CLM을 각각 학습시킨 후, 두 모델의 출력을 결합하거나 앙상블하는 방법입니다. 예를 들어, MLM을 사용하여 생성된 텍스트 후보를 생성하고, CLM을 사용하여 각 후보의 자 likelihood를 계산하여 최종 텍스트를 선택하는 방식을 생각해 볼 수 있습니다. 이러한 모델 결합 및 앙상블은 각 모델의 강점을 활용하여 인컨텍스트 학습의 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법입니다.

새로운 학습 목표 개발: MLM과 CLM의 장점을 결합한 새로운 학습 목표를 개발하는 것도 가능합니다. 예를 들어, 텍스트의 일부를 마스킹하고, 마스크된 부분을 예측하는 MLM 목표와 마스크된 부분 다음 텍스트를 생성하는 CLM 목표를 동시에 사용하는 방식을 생각해 볼 수 있습니다. 이러한 새로운 학습 목표는 MLM과 CLM의 강점을 결합하여 인컨텍스트 학습 능력을 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 제시합니다.

핵심은 MLM의 강력한 문맥 표현 능력과 CLM의 뛰어난 텍스트 생성 능력을 효과적으로 결합하는 데 있습니다. 위에서 제시된 방법들은 이러한 목표를 달성하기 위한 몇 가지 예시이며, 앞으로 더욱 혁신적인 방법들이 등장할 것으로 기대됩니다.

마스크 언어 모델이 윤리적으로 민감한 텍스트 생성을 학습하지 못하도록 방지하기 위한 방법은 무엇일까?

마스크 언어 모델(MLM)은 방대한 텍스트 데이터로부터 학습하기 때문에, 윤리적으로 민감한 텍스트를 생성할 가능성을 내재하고 있습니다. 이러한 문제를 방지하기 위해 다음과 같은 방법들을 고려해야 합니다.

학습 데이터 필터링: MLM 학습에 사용되는 데이터에서 윤리적으로 민감한 내용을 사전에 제거해야 합니다. 혐오 발언, 차별, 폭력 등과 관련된 텍스트를 식별하고 제거하는 기술을 적용하여 모델이 이러한 내용을 학습하지 못하도록 해야 합니다. 데이터 필터링은 전처리 과정에서 중요하며, 다양한 필터링 기법과 데이터셋을 활용하여 윤리적으로 민감한 정보를 효과적으로 제거해야 합니다.

토큰 제어: 윤리적으로 민감한 단어 또는 구문을 나타내는 토큰의 생성 확률을 제어하는 방법입니다. 특정 토큰의 생성을 제한하거나, 특정 토큰 시퀀스가 나타날 경우 패널티를 부여하는 방식으로 모델이 윤리적으로 문제가 될 수 있는 텍스트를 생성하지 않도록 유도할 수 있습니다.

강화 학습 기반 텍스트 생성: 텍스트 생성 과정에서 윤리적인 측면을 고려한 보상 함수를 설계하고, 강화 학습을 통해 모델이 윤리적으로 바람직한 텍스트를 생성하도록 학습시키는 방법입니다. 예를 들어, 혐오 발언을 생성할 경우 패널티를 부여하고, 긍정적이고 중립적인 텍스트를 생성할 경우 보상을 부여하여 모델이 윤리적으로 올바른 방향으로 학습하도록 유도할 수 있습니다.

윤리적 편향 감지 및 완화: 모델의 윤리적 편향을 지속적으로 모니터링하고, 편향이 감지될 경우 이를 완화하기 위한 기술을 적용해야 합니다. 모델의 출력을 분석하여 특정 집단에 대한 편향이나 차별적인 표현을 식별하고, 이를 완화하기 위한 추가 학습 데이터를 사용하거나 모델의 파라미터를 조정하는 등의 방법을 통해 윤리적 편향을 최소화해야 합니다.

책임 있는 공개 및 배포: 개발된 MLM 모델을 공개하고 배포할 때, 윤리적인 측면을 고려하여 책임감 있게 행동해야 합니다. 모델의 사용 목적, 사용 범위, 잠재적 위험 등을 명확하게 명시하고, 모델의 오용 가능성을 최소화하기 위한 안전장치를 마련해야 합니다. 또한, 모델 사용에 대한 명확한 가이드라인을 제공하고, 사용자들이 모델을 윤리적으로 사용하도록 지속적으로 교육해야 합니다.

윤리적으로 민감한 텍스트 생성 문제는 MLM 개발 과정에서 반드시 해결해야 할 중요한 과제입니다. 위에서 제시된 방법들을 종합적으로 적용하여 MLM이 윤리적으로 안전하고 책임감 있게 사용될 수 있도록 노력해야 합니다.

인간의 언어 습득 과정에서 나타나는 인컨텍스트 학습 능력과 마스크 언어 모델의 인컨텍스트 학습 능력 사이에는 어떤 유사점과 차이점이 있을까?

인간의 언어 습득 과정은 놀라울 정도로 효율적인 인컨텍스트 학습의 예시입니다. 어린아이들은 단 몇 번의 예시만으로도 새로운 단어의 의미를 파악하고, 문맥에 맞게 사용하는 방법을 빠르게 습득합니다. 이는 MLM의 인컨텍스트 학습 능력과 유사한 면이 있습니다.
유사점:

제한된 데이터, 높은 학습 효율: 인간과 MLM 모두 적은 양의 데이터만으로도 새로운 정보를 효과적으로 학습할 수 있습니다. 아이들은 몇 번의 노출만으로도 새로운 단어를 배우고, MLM 또한 몇 가지 예시만으로 새로운 작업을 수행하는 방법을 학습합니다.
문맥 기반 학습: 인간은 문맥을 통해 단어의 의미를 유추하고, MLM 또한 주어진 문맥 정보를 기반으로 텍스트를 생성하거나 작업을 수행합니다.
점진적 학습: 아이들은 시간이 지남에 따라 언어 능력을 점차 향상시키며, MLM 또한 더 많은 데이터와 작업에 노출될수록 성능이 향상됩니다.
차이점:

학습 데이터의 양과 다양성: 아이들은 다양한 환경에서 실시간으로 언어를 접하며 방대한 양의 데이터를 경험합니다. 반면 MLM은 상대적으로 제한된 양의 텍스트 데이터를 기반으로 학습됩니다.
상식과 추론 능력: 인간은 언어를 이해하고 생성할 때 상식과 추론 능력을 활용합니다. 하지만 MLM은 아직 이러한 능력이 부족하며, 주로 통계적 패턴에 의존하여 텍스트를 처리합니다.
학습 메커니즘: 인간의 뇌는 복잡한 신경망 구조를 가지고 있으며, 언어 습득 과정은 아직 완전히 밝혀지지 않았습니다. 반면 MLM은 인공 신경망 알고리즘을 기반으로 설계되었으며, 그 학습 메커니즘은 비교적 명확하게 정의되어 있습니다.
결론:
MLM은 인간의 인컨텍스트 학습 능력을 모방하는 유용한 도구이지만, 아직 인간의 언어 습득 과정을 완벽하게 재현하지는 못합니다. 특히 상식 추론, 비언어적 정보 활용, 감정과 의도 파악 등 인간 언어 이해의 중요한 측면들을 개선하는 것이 중요한 과제입니다.
인간 언어 습득 과정에 대한 더 깊은 이해는 더욱 효율적이고 인간 친화적인 MLM 개발에 도움을 줄 수 있습니다. 앞으로 인간 언어 습득 과정에서 영감을 얻은 새로운 학습 방법론과 모델 아키텍처가 등장하여 MLM의 인컨텍스트 학습 능력을 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.