Total Parameters (총 매개변수): 대규모 언어 모델(LLM)에서 모델을 구성하는 모든 매개변수(파라미터)의 총합

**Total Parameters (총 매개변수)**는 대규모 언어 모델(LLM)에서 모델을 구성하는 모든 매개변수(파라미터)의 총합을 의미합니다. 이는 모델의 크기를 나타내는 중요한 지표로 사용됩니다.

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총 매개변수의 구성

1. 가중치(Weights):
   • 모델 내부의 신경망 계층 간 연결을 나타냄.
   • 매개변수는 학습 과정에서 조정되어 입력 데이터와 출력 간의 관계를 학습.
2. 편향(Biases):
   • 뉴런이 활성화되는 임계값을 조정하는 데 사용.
3. 임베딩(Embeddings):
   • 단어, 문장 또는 다른 데이터 요소를 벡터로 변환하는 과정에서 사용되는 매개변수.

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총 매개변수와 모델 크기

• 총 매개변수는 모델의 크기를 결정하는 주요 요소입니다. 예를 들어:
  • GPT-3: 1750억 개
  • GPT-4: 1조 개 이상(추정)
  • PaLM: 5400억 개
  • DeepSeek-V3: 6710억 개
• 더 많은 매개변수:
  • 모델의 학습 및 표현 능력을 높일 수 있지만, 학습 시간, 계산 비용, 메모리 요구 사항도 증가.

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총 매개변수와 활성화된 매개변수의 차이

• Dense 모델:
  • 입력마다 모든 매개변수가 활성화.
  • 예: GPT-3, GPT-4.
• Sparse 모델 (MoE, Mixture of Experts):
  • 총 매개변수 중 일부만 활성화.
  • 예: 100개의 전문가 중 2개가 활성화되면 총 매개변수가 1000억 개라도 활성화된 매개변수는 20억 개.

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총 매개변수가 중요한 이유

1. 모델의 표현력:
   • 매개변수가 많을수록 모델은 더 복잡한 패턴과 관계를 학습할 수 있음.
2. 추론 성능:
   • 총 매개변수가 많을수록, 적절히 학습된 경우 더 높은 정확도와 효율성을 제공.
3. 계산 비용:
   • 총 매개변수가 많으면 학습과 추론에 더 많은 자원이 필요.
   • 하드웨어, 시간, 전력 소비 등의 제한 요인.

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총 매개변수와 AI 모델의 예

1. GPT-3:
   • 1750억 개의 매개변수.
   • 자연어 처리(NLP)에서 뛰어난 성능을 보임.
2. DeepSeek-V3:
   • 총 매개변수 6710억 개.
   • Mixture of Experts(MoE) 아키텍처를 사용해 활성화된 매개변수는 약 370억 개만 사용.
3. PaLM:
   • 5400억 개.
   • 대규모 멀티태스크 학습에 적합.

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한계와 고려사항

• 과대적합:
  • 너무 많은 매개변수를 가진 모델은 학습 데이터에 과대적합할 가능성이 있음.
• 계산 자원:
  • 총 매개변수가 많아질수록 더 강력한 하드웨어가 필요.

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총 매개변수는 모델의 크기와 능력을 평가하는 중요한 지표로, 모델 설계와 평가에서 핵심적인 요소로 고려됩니다.