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Dev.toAI/ML
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확률 기반 Next Token Prediction을 통한 Generative AI 모델 설계 및 제어 메커니즘
Introduction to Generative AI
AI 요약
Context
사용자 쿼리에 대응하는 텍스트, 이미지 등 멀티모달 콘텐츠 생성의 필요성 증대. 단순 출력 방식의 한계 극복을 위해 대규모 데이터 학습 기반의 수학적 모델링 접근 방식 채택.
Technical Solution
- Multimodal 데이터 학습 및 Backpropagation을 통한 다차원 수학 방정식으로 모델 파라미터 최적화
- LLM 기반의 Next Token Prediction 로직을 통한 확률적 단어 예측 및 출력 생성
- SSE(Server-Sent Events) 방식을 적용한 스트리밍 응답 구조로 사용자 체감 대기 시간 단축
- Temperature 파라미터 조정을 통한 Factual(0에 근접) 또는 Imaginative(1에 근접) 응답 제어
- Top-K 필터링을 통한 상위 K개 토큰 후보군 제한 및 출력 다양성 조절
- Top-P(Nucleus Sampling) 기반의 누적 확률 임계치 설정을 통한 동적 후보군 선택
실천 포인트
1. 응답의 정확도가 중요한 서비스는 Temperature 값을 0에 가깝게 설정
2. 창의적 콘텐츠 생성이 필요한 경우 Temperature 값을 높이고 Top-P/Top-K로 범위 제어
3. LLM 응답의 지연 시간 해결을 위해 SSE 기반의 Streaming 아키텍처 검토
4. 모델 크기(Parameter 수)와 추론 비용 간의 Trade-off 분석