구글 바드 요약 : overview of Bard

 

Bard는 구글의 최신 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 생성 AI의 인터페이스입니다. Bard는 사용자가 텍스트를 생성하고 수정하고 최적화하는 데 도움을 주는 협업 파트너로서 역할을 합니다. Bard는 다양한 주제와 형식에 대해 텍스트를 생성할 수 있으며, 사용자의 요구와 목적에 맞게 톤과 길이를 조절할 수 있습니다. Bard는 또한 사용자가 제공한 키워드나 문장을 활용하여 텍스트를 생성하거나 개선할 수 있습니다.

Bard는 구글의 SVP, 기술 및 사회인 제임스 마니카가 이끄는 팀이 개발하였습니다. 마니카는 LLM이 정보와 컴퓨팅을 사람들이 더 쉽게 접근하고 유용하게 만들 수 있는 AI의 잠재력을 보여준다고 말합니다. 구글은 이미 LLM을 Google 검색, Google 어시스턴트, Google 번역 등과 같은 많은 제품에 적용하여 개선하고 있습니다. Bard는 이러한 기술을 사용자와 직접 상호작용할 수 있도록 하는 실험적인 단계입니다.

Bard는 아직 초기 단계에 있으며 완벽하지 않습니다. Bard는 때때로 부정확하거나 부적절하거나 논리적으로 일관되지 않은 텍스트를 생성할 수 있습니다. Bard는 또한 인간의 창의성과 지식을 대체할 수 없으며, 사용자가 생성된 텍스트를 검토하고 수정하고 책임감 있게 사용할 것을 요구합니다. Bard는 생성 AI의 가능성과 한계를 탐색하고 이해하는 데 도움이 되기를 바라며, 이 기술이 사람들의 삶과 사회에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 고민하고 토론할 수 있는 기회를 제공하기를 희망합니다.

이미 Bard는 생산성, 창의성 및 호기심을 지원하는 데 유용하며 사용자의 창의적이고 유용한 협력자 역할을 합니다. 다음 범주는 예시적인 부분 집합이며, 우리는 사람들이 Bard를 사용하는 많은 새로운 방법으로부터 배우기를 기대합니다.

 

생산성

우리는 사용자들이 Bard와 협업함으로써 그들의 시간을 극대화할 수 있을 것이라고 믿습니다. 예를 들어, 사용자가 파티를 계획하고 있다고 가정하면, Bard는 그들이 할 일 목록을 작성하고 초대의 개요를 작성하는 것을 도와줄 수 있습니다. 이는 사용자가 더 높은 수준의 작업에 전념할 수 있도록 시간과 두뇌 공간을 확보하는 데 도움이 됩니다.

 

창의성

Bard는 또한 사용자의 아이디어에 생기를 불어넣거나 새로운 방법으로 창의성을 촉발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 블로그 게시물을 작성하는 경우, Bard는 블로그 게시물의 개요를 작성하여 시작점을 제공하여 빈 페이지를 마주할 필요가 없습니다. 우리는 또한 바드가 시, 단편, 술래잡기, 그리고 다른 상상력 있는 노력들을 만들어냄으로써 창의력을 고취시키는 것을 봅니다.

 

 

호기심

바드는 사용자가 관심 있는 아이디어나 주제를 탐색할 때 호기심의 출발점이 될 수 있습니다. 예를 들어, Bard는 복잡한 개념을 간단히 설명하거나 주제에 대한 관련 통찰력을 표면화할 수 있으며, 이는 사용자가 더 많이 탐색하고 배우도록 영감을 줄 수 있습니다.

 

 

Bard인공지능 원리

 

사전 훈련

Bard는 경량화되고 최적화된 버전인 "대화 응용 프로그램을 위한 언어 모델" (DialoGPT)를 기반으로 하며, 오늘날 대부분의 LLM과 유사하게 공개적으로 사용 가능한 소스의 다양한 데이터에 대해 사전 훈련을 받았습니다. 이 사전 훈련을 통해 모델은 언어의 패턴을 파악하고 이를 사용하여 다음 가능한 단어 또는 단어를 순차적으로 예측할 수 있습니다. 예를 들어, LLM이 학습하면서 "땅콩 버터와 __"의 다음 단어가 "신발끈"보다 "젤리"일 가능성이 더 높다는 것을 예측할 수 있습니다.

LLM은 때때로 사실적인 프롬프트에서 잘 수행하고 정보를 검색하는 인상을 줄 수 있지만, 정보 데이터베이스도 결정론적인 정보 검색 시스템도 아닙니다. 따라서 사용자는 데이터베이스 쿼리(데이터베이스 쿼리에 저장된 정보의 문자 그대로 검색)에 대해 정확히 동일하고 일관된 응답을 기대할 수 있지만, 동일한 프롬프트에 대한 LLM의 응답이 매번 같을 필요는 없습니다(또한 훈련된 정보의 문자 그대로 검색일 필요도 없습니다). 이 모든 것은 다음 단어를 예측하는 LLM의 기본 메커니즘의 결과입니다. 이것은 LLM이 사실 오류를 포함하는 그럴듯한 소리의 응답을 생성할 수 있는 이유에 대한 중요한 요소이기도 합니다. 사실성이 중요할 때 이상적이지는 않지만 창의적이거나 예상치 못한 결과를 생성하는 데 잠재적으로 유용합니다.

 

 

사용자 프롬프트에 대한 응답

사용자가 프롬프트를 제공하면 Bard는 프롬프트의 컨텍스트와 사용자와의 상호 작용을 사용하여 여러 버전의 응답 초안을 작성합니다. 그런 다음 Bard는 반응을 미리 결정된 안전 매개변수와 비교하여 분류하고 확인합니다. 이러한 기술 가드레일을 통과한 응답은 다음을 기준으로 순위가 조정됩니다.

- **응답의 품질**: 응답이 문법적으로 올바르고, 자연스럽고, 일관되며, 원래 프롬프트와 관련이 있는지 평가합니다.
- **응답의 안전성**: 응답이 부적절하거나 유해하지 않으며, 사용자에게 불쾌감을 주거나 위협하지 않는지 평가합니다.
- **응답의 창의성**: 응답이 새롭고 독창적이며, 예상치 못하거나 흥미로운지 평가합니다.

Bard는 이러한 요소들을 균형있게 고려하여 최상의 응답을 선택하고, 사용자에게 제공합니다. Bard는 또한 사용자가 응답에 대해 피드백을 제공할 수 있도록 하여, 학습과 개선에 도움이 되도록 합니다.

LLM은 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 약자로, 수십억 개 이상의 매개변수를 가진 신경망으로 구성된 언어 모델입니다 . LLM은 자기 지도 학습(Self-supervised Learning) 또는 준 지도 학습(Semi-supervised Learning)을 사용하여 대량의 비표시 텍스트(Unlabeled Text)로 훈련되며, 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.