인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 **대형 언어 모델(LLM)**이 주목받고 있습니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습되어 인간과 거의 차별없는 수준의 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하며, 질문에 답변하는 등 뛰어난 성능을 과시합니다.
구글 Gemini(구 바드)는 그중에서도 대표적인 LLM이며, 다양한 분야에서 활용 가능한 강력한 도구입니다. 바드는 텍스트 생성, 번역, 질의 응답 등 다양한 작업을 수행하며, 사용자의 요청을 프롬프트를 통해 입력받아 처리합니다. 프롬프트는 바드에게 수행할 작업을 명확하게 지시하는 데 중요한 역할을 합니다.
이번 글에서는 구글 Gemini(구 바드)의 하이퍼파라미터 종류와 프롬프트 작성 시 적용 방법을 살펴보겠습니다.
| ○ 목 차 ○ |
| 1. 구글 Gemini(구 바드)의 하이퍼 파라미터의 종류 2. 프롬프트(Prompt) 작성을 위한 하이퍼파라미터 적용 방법 3. 프롬프트(Prompt) 작성 꿀팁 |
1. 구글 바드의 하이퍼파라미터의 종류
Gemini는 방대한 규모의 텍스트 데이터로 학습되기 때문에, 모델 성능을 조절하기 위해 다양한 하이퍼파라미터가 설정됩니다. 하이퍼파라미터는 모델의 학습 과정과 결과에 영향을 미치는 중요한 요소이며, 다음과 같은 종류가 있습니다.
모델 구조: 모델의 레이어 수, 뉴런 수, 어텐션 헤드 수 등을 지정합니다.
| 구조 구성 | 내용 | 영향 |
| 레이어 수 | 모델의 복잡성 | 모델의 학습능력, 표현 능력, 이해능력 |
| 뉴런 수 | 각 레이어에서의 뉴런 수 | 모델의 표현 능력, 학습 속도, 계산량 |
| 어텐션 헤드 수 | 어텐션 기능 강도 | 모델의 이해 능력, 과적합 가능성 |
학습 설정: 학습률, 에포크 수, 배치 크기, 규제 강도 등을 지정합니다.
| 학습 설정 | 내용 | 영향 |
| 학습률 | 모델 학습 속도 | 과적합 가능성, 학습 속도 |
| 에포크 수 | 학습 횟수 | 모델 성능 |
| 배치 크기 | 한 번에 처리하는 데이터 샘플 수 | 학습 속도, 계산량 |
| 규제 강도 | 과적합 방지 정도 | 모델 성능, 과적합 가능성 |
정규화: 모델의 과적합을 방지하기 위한 기술을 지정합니다.
- dropout : 학습과정에서 일부 뉴런을 제거하여 과적합 방지.
- L2 regularizer : 모델 학습된 가중치 크기 제한하여 과적합 방지
최적화: 모델의 성능을 향상시키기 위한 알고리즘을 지정합니다.
- Adam optimizer : 다양한 최적화 알고리즘 중 빠르고 안정적인 성능
기본적으로 적절한 하이퍼파라미터 값으로 설정되어 있지만, 사용자는 원하는 결과를 얻기 위해 특정 파라미터 값을 조정할 수 있습니다. 하지만 하이퍼파라미터 조정은 전문적인 지식이 필요하고, 잘못 설정할 경우 오히려 성능 저하를 초래할 수 있으므로 주의해야 합니다. 각 하이퍼파라미터의 구체적인 내용과 영향은 다음과 같습니다.
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2. 프롬프트(Prompt) 작성을 위한 하이퍼파라미터 적용 방법
구글 Gemini(구 바드)를 포함한 모든 AI는 프롬프트로 입력받은 내용을 바탕으로 작업을 수행합니다. 프롬프트 작성 시 적절한 하이퍼파라미터를 적용하면 더욱 만족스러운 결과를 얻을 수 있습니다. 프롬프트 작성 시 하이퍼파라미터를 적용하는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.
1) 직접 설정
프롬프트에 직접 하이퍼파라미터 값을 포함하는 방법입니다. 예를 들어 다음과 같이 프롬프트를 작성할 수 있습니다.
| 번역: 프롬프트: 다음 한국어 텍스트를 영어로 번역하세요. 스타일: 의역, 규제 강도: 높음 한국은 아름다운 나라입니다. |
이렇게 프롬프트에 스타일과 규제 강도 두 가지 하이퍼파라미터를 직접 설정하면 Gemini(구 바드) 는 의역 방식으로 텍스트를 번역하고, 과적합 가능성을 낮추면서 높은 정확성을 유지한 번역 결과를 제공합니다.
2) 템플릿 활용
Gemini(구 바드) 에는 다양한 기능을 수행하도록 설정된 템플릿이 제공됩니다.
템플릿을 활용하면 하이퍼파라미터 설정을 직접 할 필요 없이 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같이 템플릿을 활용할 수 있습니다.
| 요약: 템플릿: [텍스트 요약] 텍스트: (200 단어 길이의 텍스트) |
이렇게 텍스트 요약 템플릿을 선택하면, Gemini(구 바드)는 텍스트 길이 200 단어를 기준으로 요약을 생성합니다.
템플릿 활용 시에도 템플릿에 포함된 기본 설정을 필요에 따라 변경할 수 있습니다. 예를 들어 요약 템플릿에서 요약 길이를 300 단어로 변경하거나, 핵심 키워드를 추가할 수 있습니다.
3. 프롬프트(Prompt) 작성을 꿀팁제목
1) 명확하고 간결하게 작성: 명확하지 않거나 복잡한 프롬프트는 원하는 결과를 얻기 어렵게 만들 수 있습니다.
2) 구체적인 정보 포함: 프롬프트에 원하는 정보를 명확하게 포함하면 바드가 더 정확한 결과를 제공합니다.
3) 예시 포함: 프롬프트에 원하는 결과의 예시를 포함하면 바드가 의도를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.
4) 템플릿 활용: 다양한 템플릿을 활용하면 하이퍼파라미터 설정을 직접 할 필요 없이 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
5) 적절한 하이퍼파라미터 설정:
원하는 결과를 얻기 위해 필요에 따라 하이퍼파라미터를 직접 설정하거나 템플릿의 기본 설정을 변경할 수 있습니다.
글을 마치며
구글 바드의 하이퍼파라미터는 모델 성능을 조절하는 중요한 요소입니다. 프롬프트 작성 시 적절한 하이퍼파라미터를 적용하면 더욱 만족스러운 결과를 얻을 수 있습니다. 명확하고 간결하게 작성하는 등의 프롬프트 작성 팁을 활용하고, 다양한 템플릿과 하이퍼파라미터 설정을 활용하여 원하는 결과를 도출해 낼수 있기를 바랍니다.
