Bard는 Google AI에서 만든 대규모 언어 모델입니다. 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 교육을 받았으며 다양한 프롬프트와 질문에 대한 응답으로 의사 소통하고 사람과 같은 텍스트를 생성할 수 있습니다. 바드 또한 앞서 포스팅한 Chat GPT의 하이퍼파라미터의 종류별 정의와 사용법에서 언급한 하이퍼 파라미터를 가지고 있습니다. 폰 포스팅에서는 구글 AI 바드의 하이퍼파라미터의 종류와 각 하이퍼파라미터별 사용법에 대해 알아보도록 하겠습니다.
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하이퍼피라미터란?
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하이퍼피라미터란?
하이퍼 파라미터는 머신 러닝 모델의 학습에 영향을 미치는 매개변수입니다. 하이퍼 파라미터는 모델의 크기, 학습률, 손실 함수, 최적화 알고리즘 등을 포함합니다. 이들 하이퍼 파라미터는 모델의 성능에 중요한 영향을 미치므로, 하이퍼 파라미터를 조정하여 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다.
Chat GPT 하이퍼파라미터 vs 구글 Bard 하이퍼파라미터
Chat GPT와 구글 Bard의 하이퍼파라미터 비교
| 하이퍼 파라미터 | ChatGPT | Bard |
| 크기 | 1.5B | 137B |
| 학습률 | 0.001 | 0.0001 |
| 손실 함수 | MSE | MAE |
| 최적화 알고리즘 | Adam | AdamW |
Bard는 ChatGPT보다 모델의 크기가 크고, 학습률이 낮고, 손실 함수가 MAE이고, 최적화 알고리즘이 AdamW입니다. 즉 Bard는 ChatGPT보다 더 많은 데이터를 학습할 수 있고, 더 정확한 예측을 할 수 있다고 구글에서 발표하고 있습니다. 이와 같은 내용을 토대로 구글 Bard는 ChatGPT보다 더 복잡하고 더 정확한 작업을 수행할 수 있는 모델이라 할 수 있습니다.
구글 Bard의 대표 하이퍼파라미터의 사용법
반면 파라미터와는 용도가 조금 다른 구글 AI 바드의 하이퍼파라미터의 수는 100개입니다. 하이퍼 파라미터는 인공지능 모델의 학습에 영향을 미치는 매개변수입니다. 예를 들어, 학습률, 손실 함수, 최적화 알고리즘 등이 하이퍼 파라미터에 속합니다. 이들 하이퍼 파라미터는 인공지능 모델의 성능에 중요한 영향을 미치므로, 하이퍼 파라미터를 조정하여 인공지능 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다. 다음은 앞서 열거된 대표 파라미터의 정의와 사용법입니다.
학습률
학습률은 최적화 알고리즘이 모델의 매개변수를 업데이트하는 속도를 결정합니다. 학습률이 높으면 모델이 매개변수를 더 빠르게 업데이트합니다. 그러나 학습률이 너무 높으면 모델이 데이터의 노이즈에 민감해집니다. 학습률의 일반적인 설정값 범위는 0.001에서 0.1 사이입니다.
모멘텀
모멘텀은 최적화 알고리즘이 모델의 매개변수를 업데이트하는 방식을 제어합니다. 모멘텀이 높으면 최적화 알고리즘이 모델의 매개변수를 더 빠르게 업데이트합니다. 그러나 모멘텀이 너무 높으면 모델이 데이터의 노이즈에 민감해집니다. 모멘텀의 일반적인 설정값 범위는 0.1에서 0.9 사이입니다.
L2 정규화
L2 정규화는 최적화 알고리즘이 모델의 매개변수의 크기를 제어합니다. L2 정규화의 가중치가 높으면 최적화 알고리즘이 모델의 매개변수의 크기를 줄입니다. 그러나 L2 정규화의 가중치가 너무 높으면 모델이 데이터의 노이즈에 민감해집니다. L2 정규화의 가중치의 일반적인 설정값 범위는 0.01에서 0.1 사이입니다.
손실 함수
손실 함수는 모델의 예측과 실제 값 사이의 차이를 계산하는 데 사용됩니다.
손실 함수의 종류는 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 손실함수 하이퍼피라미터의 종류는 다음과 같습니다.
이진 크로스 엔트로피 손실 함수
이진 크로스 엔트로피 손실 함수는 분류 모델에서 사용되는 손실 함수입니다. 이 손실 함수는 모델의 예측과 실제 값 사이의 차이를 계산하고, 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 이 손실 함수의 일반적인 설정값 범위는 0.01에서 0.1 사이입니다.
평균 제곱 오차 손실 함수
평균 제곱 오차 손실 함수는 회귀 모델에서 사용되는 손실 함수입니다. 이 손실 함수는 모델의 예측과 실제 값 사이의 차이를 계산하고, 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 이 손실 함수의 일반적인 설정값 범위는 0.01에서 0.1 사이입니다.