제로샷 러닝의 개요
제로샷 러닝은 라벨링된 데이터 없이 개념을 학습하는 방식으로, 인공지능 모델이 새로운 데이터를 빠르게 일반화하고 분류할 수 있게 합니다.
- 제로샷 러닝은 인간의 사고방식과 유사하게 기존 지식을 활용하여 새로운 개념을 이해하고 적용하는 데 중점을 둡니다. 이는 사람들이 한 번도 본 적 없는 개념이라도 유사성을 기반으로 이해할 수 있는 방식과 유사합니다.
- 최근 연구에서는 제로샷 러닝이 특정 작업에서 처리 시간이 최대 40%까지 단축된다는 결과를 보이기도 했습니다.
기존 지도 학습과의 차이점
전통적인 지도 학습은 대량의 라벨링된 데이터를 필요로 하지만, 제로샷 러닝은 비라벨링된 데이터로부터 정보를 추론하여 데이터 범주화를 수행합니다.
- 지도 학습은 일반적으로 대량의 라벨링된 데이터를 수집하는 데 많은 시간과 비용이 소요됩니다. 그러나 제로샷 러닝은 이러한 과정을 생략하여 비용 효율적입니다. 예를 들어, 이미지넷은 수천만 장의 이미지와 관련된 수천 시간을 필요로 합니다.
- 연구에 의하면, 제로샷 러닝은 데이터 라벨링에 필요한 시간과 비용을 최대 70%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다.
대규모 언어 모델에서의 활용
대규모 언어 모델(LLMs)은 라벨링된 데이터 없이 번역, 요약, 질문 응답, 콘텐츠 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
- GPT-3 등과 같은 대규모 언어 모델은 1750억 개에 이르는 파라미터를 통해 인간의 언어와 유사하게 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 모델이 최소한의 라벨링 정보만으로 새로운 상황들에 대해 학습할 수 있게 합니다.
- 실제로, OpenAI의 GPT-3은 여러 언어로 번역 작업을 수행하며, 이는 번역 문장 정확도가 기존 번역기 대비 80% 이상의 수준에 도달합니다.
제로샷 러닝의 기법들
- 의미 임베딩과 시각적 매핑: ZSL은 알려진 클래스와 새로운 클래스를 동일한 공간에 배치하여 예측합니다.
- 생성 모델: GANs와 VAEs 같은 생성 모델은 보지 못한 클래스의 합성 예제를 생성합니다.
- 속성 기반 분류: “털이 많다”, “네 다리가 있다” 같은 속성을 사용하여 모델이 새로운 데이터를 분류합니다.
- 전이 학습: 기존 데이터에서 얻은 지식을 새로운 작업에 적용하여 모델 학습을 가속화합니다.
- 의미 임베딩 기법은 단어 간의 연관성을 수치화하여 유사한 속성을 가진 객체들을 같은 공간에 배치함으로써 정확도를 높입니다.
- GAN, 특히 StyleGAN은 고품질의 이미지를 생성할 수 있으며, 실세계 객체의 합성 데이터 생성을 통해 데이터 부족 문제를 해결합니다.
일반화된 제로샷 러닝
GZSL은 ZSL에서 발전된 방식으로, 모델이 훈련된 클래스와 새로운 클래스를 동시에 다룰 수 있도록 합니다.
- GZSL은 기존 학습된 클래스의 데이터와 완전히 새로운 클래스의 데이터를 균형 있게 처리하며, 이는 학습의 다각화 및 확장을 목표로 합니다.
- 연구에 따르면 GZSL은 다양한 분야에서 사용될 수 있으며, 특정 데이터 세트에서 15% 이상의 향상된 예측 정확도를 보여주었습니다.
다양한 학습 기법 비교
제로샷, 원샷, 그리고 퓨샷 러닝은 모두 최소한의 라벨링 데이터로 새로운 클래스를 예측하는 기술입니다.
- 제로샷 러닝은 기존의 데이터를 전혀 사용하지 않으며, 원샷 러닝은 단 한 번의 관측으로 학습합니다. 한편, 퓨샷 러닝은 몇 번의 데이터만을 사용하여 학습을 수행합니다.
- Stanford University의 연구는 세 가지 학습 기법이 각각의 문맥에서 적용 가능한 시나리오를 제시하며, 성능 비교 결과 퓨샷 러닝이 예측 정확도가 3~5% 더 높은 경향을 보았습니다.
제로샷 러닝의 실제 사례
LLMs는 자연어 프롬프트를 통해 훈련되지 않은 작업도 수행할 수 있으며, 이는 고객 지원, 의료 진단, 자율 주행 차량 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
- 예를 들어, IBM의 Watson은 의료 진단에서 제로샷 러닝을 활용하여 환자의 기록과 증상만으로도 가능성 있는 질병을 추측합니다.
- 자율 주행차량 시스템은 도시 환경이나 날씨 변화에 대한 비라벨링된 데이터를 사용하여 새로운 상황에 적응하며 신속히 대응합니다.
제로샷 러닝의 장점
대량의 라벨링 데이터 없이도 빠르게 확장할 수 있으며, 소규모 기업도 AI를 쉽게 도입할 수 있는 비용 효율성을 제공합니다.
- 제로샷 러닝은 데이터 라벨링이나 추가적인 모델 훈련 없이 빠르게 신제품을 시장에 출시할 수 있게 합니다. 이는 스타트업과 중소기업에게 특히 유리하며, 적은 자원으로도 큰 영향을 발휘할 수 있습니다.
- 연구에 따르면, 제로샷 러닝은 평균 50% 빠른 시장 진입을 가능케 하여 시장에서 경쟁력을 높이는데 기여합니다.
제로샷 러닝의 한계
정확한 예측을 위해서는 자세한 설명이 필요하며, 복잡한 작업에서는 성능이 떨어질 수 있습니다. 모델의 편향 문제도 해결해야 합니다.
- 제로샷 러닝은 특히 복잡한 자연어 처리나 고차원 데이터 상황에서 오류를 일으킬 가능성이 있습니다. 특정 도메인에서의 사태 변화를 인식하지 못하는 경우도 있습니다.
- 또한, 이러한 모델은 기존 학습 데이터의 편향성이나 불공정성을 그대로 반영하여 문제를 확대할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 모니터링 및 지속적인 피드백이 필요합니다.
최종 결론
제로샷 러닝은 데이터 의존적 학습의 한계를 극복하며, LLMs가 새로운 작업을 처리할 수 있게 하는 중요한 단계입니다. 하지만 복잡한 작업에는 여전히 제한이 존재합니다.
- 최종적으로 제로샷 러닝은 작업 효율성을 크게 향상시키지만, 모델의 불확실성과 다양한 환경에 대한 적응력을 개선하기 위한 추가적인 연구와 개발이 요구됩니다.
- 결과적으로, 제로샷 러닝은 AI 발전에 있어 중요한 역할을 하게 될 것이며, 향후 더 정교한 기술적 개선이 기대됩니다.
출처 : 원문 보러가기
