기존 NLP 작업에서의 자연어처리를 위한 단계별 세부적인 기술과 LLM 작업에서의 자연어처리를 위한 단계별 세부적인 기술은 각각 어떤 차이가 있나?

1. 데이터 전처리:

1.1 기존 NLP:

데이터 수집: 웹 스크래핑, API 사용, 수동 데이터 입력 등 다양한 방법을 통해 텍스트 데이터를 수집합니다.
데이터 정제: 불필요한 문자, 오탈자, 중복 데이터 등을 제거하여 데이터 품질을 향상시킵니다.
데이터 표준화: 텍스트를 소문자로 변환하고, 특수 문자를 제거하며, 토큰화하는 등 데이터를 표준화하여 모델 학습에 적합한 형태로 변환합니다.
데이터 라벨링: 감정 분석, 품사 태깅, 개체 인식 등과 같은 작업을 위해 데이터에 라벨을 추가합니다. 라벨링 작업은 전문가가 수동으로 하거나 자동화 도구를 사용할 수 있습니다.

1.2 LLM:

데이터 수집: 방대한 양의 텍스트 및 코드 데이터를 대규모 언어 모델 학습에 활용할 수 있도록 인터넷, 도서관, 코드 저장소 등 다양한 곳에서 데이터를 수집합니다.
데이터 정제: 기존 NLP와 동일하게 불필요한 문자, 오탈자, 중복 데이터 등을 제거하여 데이터 품질을 향상시킵니다.
데이터 표준화: 기존 NLP와 동일하게 텍스트를 소문자로 변환하고, 특수 문자를 제거하며, 토큰화하는 등 데이터를 표준화하여 모델 학습에 적합한 형태로 변환합니다.
데이터 라벨링: LLM 모델은 라벨링되지 않은 데이터에서도 학습할 수 있지만, 라벨링된 데이터를 추가로 사용하면 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 라벨링 작업은 전문가가 수동으로 하거나 자동화 도구를 사용할 수 있습니다.

1.3 주요 차이점:

데이터 양: LLM은 기존 NLP 모델보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 학습해야 합니다.
데이터 다양성: LLM은 다양한 언어, 도메인, 스타일의 데이터를 학습해야 합니다.
데이터 품질: LLM은 고품질의 데이터로 학습해야 모델 성능을 최대한 발휘할 수 있습니다.

2. 특징 추출:

2.1 기존 NLP:

N-gram: 연속된 n개의 단어 (예: bigram, trigram) 를 특징으로 사용합니다.
TF-IDF: 각 단어의 등장 빈도와 중요도를 고려하여 특징을 추출합니다.
Word2vec: 단어를 벡터로 표현하여 의미적 유사성을 파악합니다.
GloVe: Word2vec과 유사하지만, 문맥 정보를 추가적으로 고려하여 단어를 벡터로 표현합니다.

2.2 LLM:

Self-attention: 단어 간의 장거리 의존성을 고려하여 특징을 추출합니다.
Transformer: Self-attention 기반의 인코더-디코더 구조를 사용하여 특징을 추출합니다.
BERT: 양방향 Transformer 기반으로 문맥 정보를 고려하여 특징을 추출합니다.
GPT-3: Transformer 기반의 대규모 언어 모델로 다양한 NLP 작업에 활용됩니다.

2.3 주요 차이점:

모델 복잡성: LLM 모델은 기존 NLP 모델보다 훨씬 더 복잡하고 많은 매개변수를 가지고 있습니다.
문맥 정보: LLM 모델은 문맥 정보를 더 효과적으로 고려하여 특징을 추출합니다.

3. 모델 학습:

3.1 기존 NLP:

머신 러닝 알고리즘:
분류: 로지스틱 회귀, SVM, 랜덤 포레스트 등을 사용하여 텍스트를 특정 카테고리로 분류합니다.
회귀: 선형 회귀, 릿지 회귀, 라쏘 회귀 등을 사용하여 텍스트에서 숫자 값을 예측합니다.
클러스터링: K-means, 계층적 군집 분석 등을 사용하여 텍스트를 그룹으로 분류합니다.
학습 데이터: 라벨링된 데이터를 사용하여 모델을 학습합니다.
모델 평가: 정확도, 재현율, F1 점수 등을 사용하여 모델 성능을 평가합니다.

3.2 LLM:

딥 러닝 알고리즘:
Transformer: Self-attention 기반의 인코더-디코더 구조를 사용하여 모델을 학습합니다.
BERT: 양방향 Transformer 기반으로 문맥 정보를 고려하여 모델을 학습합니다.
GPT-3: Transformer 기반의 대규모 언어 모델로 다양한 NLP 작업에 활용됩니다.
학습 데이터: 방대한 양의 텍스트 및 코드 데이터를 사용하여 모델을 학습합니다. 라벨링된 데이터와 라벨링되지 않은 데이터를 모두 활용할 수 있습니다.
모델 평가: 다양한 지표를 사용하여 모델 성능을 평가합니다.
BLEU 점수: 기계 번역 모델의 성능을 평가하는 지표입니다.
ROUGE 점수: 자동 요약 모델의 성능을 평가하는 지표입니다.
SQUAD 점수: 질의응답 모델의 성능을 평가하는 지표입니다.

3.3 주요 차이점:

학습 데이터 양: LLM 모델은 기존 NLP 모델보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 학습해야 합니다.
모델 복잡성: LLM 모델은 기존 NLP 모델보다 훨씬 더 복잡하고 많은 매개변수를 가지고 있습니다.
학습 목표: LLM 모델은 다양한 NLP 작업을 수행하도록 학습될 수 있습니다.

4. 모델 평가:

4.1 기존 NLP:

정확도: 모델이 예측한 결과가 실제 결과와 얼마나 일치하는지를 나타냅니다.
재현율: 모델이 실제로 존재하는 긍정적인 결과를 얼마나 많이 찾아내는지를 나타냅니다.
F1 점수: 정확도와 재현율의 조화 평균을 나타냅니다.
사용자 평가: 실제 사용자가 모델을 사용하고 평가하는 방법입니다.

4.2 LLM:

BLEU 점수: 기계 번역 모델의 성능을 평가하는 지표입니다. 번역 결과가 얼마나 유창하고 정확한지를 평가합니다.
ROUGE 점수: 자동 요약 모델의 성능을 평가하는 지표입니다. 요약 결과가 얼마나 원본 텍스트를 충실하게 요약하고 있는지를 평가합니다.
SQUAD 점수: 질의응답 모델의 성능을 평가하는 지표입니다. 모델이 질문에 대한 정답을 얼마나 정확하게 찾아내는지를 평가합니다.
사용자 평가: 실제 사용자가 모델을 사용하고 평가하는 방법입니다.

4.3 주요 차이점:

평가 지표: LLM 모델은 다양한 NLP 작업에 맞는 다양한 평가 지표를 사용합니다.
주관적 평가: LLM 모델의 결과는 사용자의 주관적인 평가에 따라 달라질 수 있습니다.
5. 모델 배포 및 사용:

5.1 기존 NLP:

API: 웹 API 또는 라이브러리 형태로 모델을 배포하여 다른 개발자가 사용할 수 있도록 합니다.
애플리케이션: 모델을 사용하여 특정 작업을 수행하는 애플리케이션을 개발합니다.
엣지 디바이스: 스마트폰, 스마트 스피커와 같은 엣지 디바이스에서 모델을 실행합니다.

5.2 LLM:

클라우드 기반 서비스: Google Cloud AI, Amazon SageMaker, Microsoft Azure Cognitive Services와 같은 클라우드 기반 서비스를 통해 모델을 배포하고 사용합니다.
온프레미스 배포: 회사 내부 서버에 모델을 배포하고 사용합니다.
엣지 디바이스: 스마트폰, 스마트 스피커와 같은 엣지 디바이스에서 모델을 실행합니다.

5.3 주요 차이점:

배포 규모: LLM 모델은 기존 NLP 모델보다 훨씬 더 큰 규모로 배포됩니다.
컴퓨팅 리소스: LLM 모델은 실행에 많은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
보안 및 개인 정보 보호: LLM 모델은 민감한 데이터를 처리하기 때문에 보안 및 개인 정보 보호에 대한 고려가 중요합니다.