인과적 언어 모델링이란?

인과적 언어 모델링(Causal Language Modeling)은 자연어 처리에서 중요한 접근 방식으로, 다음과 같은 특징을 가집니다:

기본 개념

인과적 언어 모델링은 주어진 텍스트 시퀀스에서 다음에 올 토큰을 예측하는 작업입니다[1]. 이 모델은 왼쪽에서 오른쪽으로 텍스트를 처리하며, 이전에 나온 토큰들만을 기반으로 다음 토큰을 예측합니다[2].

주요 특징

1. 단방향성: 모델은 오직 이전에 나온 토큰들만 볼 수 있으며, 미래의 토큰은 볼 수 없습니다[1][2].
2. 확률적 접근: 각 단어의 출현 확률은 이전에 나온 단어들에 의해 결정된다고 가정합니다[2].
3. 텍스트 생성: 인과적 언어 모델은 텍스트 생성 작업에 특히 적합합니다[1].

모델 구조

인과적 언어 모델은 주로 다음과 같은 구조를 사용합니다:

1. 트랜스포머 디코더: GPT와 같은 모델은 트랜스포머의 디코더 부분만을 사용합니다[2].
2. 자기 회귀적 처리: 모델은 이전 토큰들을 기반으로 다음 토큰을 순차적으로 예측합니다[2].

응용 분야

인과적 언어 모델은 다음과 같은 분야에서 활용됩니다:

1. 텍스트 생성
2. 창의적 글쓰기
3. 코드 생성 (예: Copilot, CodeParrot)[1]
4. 대화형 AI 시스템

한계점

인과적 언어 모델의 주요 한계는 문맥 이해의 제한성입니다. 모델이 오직 이전 토큰들만을 고려하기 때문에, 전체 문맥을 완전히 파악하는 데 제한이 있을 수 있습니다[2].

인과적 언어 모델링은 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 하며, 특히 텍스트 생성 작업에서 강점을 보입니다. 그러나 양방향 문맥 이해가 필요한 작업에서는 BERT와 같은 양방향 모델에 비해 제한적일 수 있습니다.

Citations:
[1] https://huggingface.co/docs/transformers/ko/tasks/language_modeling
[2] https://channel.io/ko/blog/articles/175c5d27
[3] https://tristanchoi.tistory.com/650
[4] https://brunch.co.kr/%40brunchgpjz/49