프롬프팅을 통한 언어 모델 학습용 데이터 생성

Fri, 01 Dec 2023 12:46:48 GMT

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GPT-3와 같은 언어 모델(LLM)은 단순히 일관된 텍스트를 만드는 것뿐만 아니라, 다양한 목적의 데이터를 생성하는 데도 큰 역할을 합니다. 예를 들어, LLM은 감정 분석을 위한 특정 패턴의 데이터를 만드는 데 사용될 수 있습니다.

### 감성 분석용 데이터 생성 예시

LLM을 사용해 감정 분석용 데이터를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

- 예시 생성 과정: 긍정적인 문구와 부정적인 문구를 포함한 10개의 예시를 생성합니다.

- 출력 예시: "방금 최고의 소식을 들었어요!"라는 문구에는 '긍정적'이라는 감성어를, "밖 날씨가 너무 우울해요."라는 문구에는 '부정'이라는 감성어를 붙여 구분합니다.

한국어로는 nsmc, sarcasm이라는 감정 분류 데이터셋이 있습니다. 해당 데이터셋은 한 땀 한 땀 만들어진 것이라면 언어모델을 사용하면 수천, 수만개의 데이터셋을 한 번에 만들 수 있습니다.

[GitHub - e9t/nsmc: Naver sentiment movie corpus](https://github.com/e9t/nsmc)

[GitHub - SpellOnYou/korean-sarcasm: Construct text corpus data and corresponding model for automatic sarcasm detection on korean.](https://github.com/SpellOnYou/korean-sarcasm)

### LLM의 유용성과 유연성

이렇게 데이터 셋을 직접 만들고 공급하는 것은 LLM에 큰 영향을 끼칩니다. LLM은 실험, 테스트, 교육 목적으로 데이터를 빠르게 생성하는 데 유용합니다. 다양한 형식과 스타일의 데이터를 필요에 맞게 조정할 수 있으며, 머신 러닝과 같이 크고 다양한 데이터 세트가 필요한 분야에서 특히 중요한 역할을 합니다.

### 생성된 데이터의 활용 사례

생성된 데이터는 다음과 같은 방식으로 활용될 수 있습니다:

- 머신 러닝 모델 학습: 생성된 데이터를 사용해 감성 분석 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

- 벤치마킹 및 테스트: 새로운 데이터에 대한 기존 모델의 성능을 평가합니다.

- 연구 및 분석: 감성 분석에 관한 연구나 조사를 수행합니다.

[GitHub - songys/AwesomeKorean_Data: 한국어 데이터 세트 링크](https://github.com/songys/AwesomeKorean_Data)

예전에는 데이터셋을 온전히 구축하고 운영하는 것이 무척 어려운 일이였습니다. 언어모델의 시대가 도래하며 이제 데이터 생성 및 학습 데이터 확보가 더욱 쉬워 졌다는 것을 알고 가시면 좋을 것 같습니다. `쉽게 말하면 학생이 스스로 문제도 내고 문제도 풀며 성적이 오른다.`정도로 이해하셔도 좋습니다. 이러한 기능은 연구자, 데이터 과학자, 개발자에게 많은 가능성을 열어주며, LLM을 AI 툴킷에서 중요한 도구로 자리잡게 합니다.

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