[스터디] Learn In Context

https://arxiv.org/abs/2212.10559

Why Can GPT Learn In-Context? Language Models Implicitly Perform Gradient Descent as Meta-Optimizers

https://arxiv.org/abs/2005.14165

Language Models are Few-Shot Learners

https://www.youtube.com/watch?v=Y8RUnf4_2VI&t=42s

 

대규모 언어 모델(LLM)에서 인컨텍스트 학습(In-Context Learning, ICL)이 작동하는 핵심 메커니즘은 모델이 마치 스스로 학습하는 방법을 배우는 **'메타-옵티마이저(meta-optimizers)'**처럼 기능하며, ICL이 **'암묵적 미세 조정(implicit finetuning)'**과 유사하게 일어난다는 점입니다.

자세한 작동 방식은 다음과 같습니다:

• 인컨텍스트 학습(ICL)의 정의: ICL은 대규모 사전 훈련된 언어 모델이 매개변수(parameter)를 업데이트하지 않고도, 즉 모델 자체를 변경하지 않고도, 몇 개의 '입력-정답 쌍' 예시를 제시받는 것만으로 보지 못한 새로운 입력에 대한 정답을 예측할 수 있는 능력입니다. 이는 기존에 수천에서 수만 개의 예시로 특정 작업에 맞춰 모델을 '미세 조정(fine-tuning)'해야 했던 방식과 대조됩니다. GPT-3와 같은 모델은 이러한 방식으로 번역, 질의응답, 빈칸 채우기, 심지어 즉각적인 추론이 필요한 작업들에서도 강력한 성능을 보여주었습니다.
• 핵심 메커니즘 - 메타-옵티마이저로서의 언어 모델:
  • 논문 "[2212.10559]"는 언어 모델을 메타-옵티마이저로 설명합니다. 이는 모델 자체가 어떤 작업을 수행하기 위해 주어지는 소수의 예시(데모)를 보고, 마치 그 예시를 기반으로 스스로 학습 전략을 최적화하는 주체로 기능한다는 의미입니다.
  • ICL은 이 과정에서 **'암묵적 미세 조정'**을 수행하는 것으로 이해됩니다. 이는 모델이 명시적으로 학습 데이터를 통해 가중치를 업데이트하는 것이 아니라, 내부적으로 데모 예시를 통해 학습하는 것과 같은 효과를 낸다는 뜻입니다.
• 이론적 기반 - 트랜스포머 어텐션과 경사 하강법의 이중 형태:
  • 이 논문은 GPT의 핵심 구조인 **트랜스포머 어텐션(Transformer attention)이 사실상 '경사 하강법(gradient descent)'의 이중 형태(dual form)**를 가진다는 것을 이론적으로 밝혀냈습니다. 경사 하강법은 인공지능이 학습할 때 오류를 줄여나가는 대표적인 최적화 방법입니다.
  • 이러한 이해를 바탕으로, ICL은 다음과 같이 설명됩니다: GPT 모델은 먼저 제공된 데모 예시들로부터 '메타-그라디언트(meta-gradients)'를 생성합니다. 이 '메타-그라디언트'는 데모 예시들이 제시하는 특정 작업에 대한 학습 방향 또는 조정 지시와 같습니다.
  • 이렇게 생성된 메타-그라디언트가 원래의 GPT 모델에 암묵적으로 적용되어, 해당 데모 예시들로부터 학습된 'ICL 모델'을 구축하게 됩니다. 이는 별도의 학습 단계나 매개변수 업데이트 없이도, 모델이 입력된 문맥(context) 내에서 스스로 적응하고 학습하는 것과 같은 효과를 냅니다.
• 실험적 증거 및 모델 설계 시사점:
  • 실제 다양한 작업에서 ICL의 동작이 명시적인 미세 조정(explicit finetuning)과 여러 면에서 유사하다는 경험적 증거를 통해 이러한 이해를 뒷받침합니다.
  • 또한, 트랜스포머 어텐션과 경사 하강법 사이의 이중 형태에 영감을 받아 **'모멘텀 기반 어텐션(momentum-based attention)'**을 설계했는데, 이는 기존 어텐션보다 성능을 향상시켜 제시된 이론적 이해를 더욱 강화하며, 미래 모델 설계에 활용될 잠재력을 보여줍니다.

 

대규모 언어 모델(LLM)에서 인컨텍스트 학습(In-Context Learning, ICL)은 기존의 명시적 파인튜닝(fine-tuning)과 여러 면에서 내재적인 유사성을 가지며 작동합니다. 이러한 유사성은 특히 모델이 **'메타-옵티마이저'**로 기능하며, ICL이 **'암묵적 미세 조정(implicit finetuning)'**과 유사한 방식으로 이루어진다는 이해에서 비롯됩니다.

핵심 메커니즘과 활용 방식은 다음과 같습니다:

• 인컨텍스트 학습(ICL)의 정의: ICL은 대규모로 사전 훈련된 언어 모델이 모델의 매개변수를 직접 업데이트하지 않고도, 즉 모델 자체를 변경하지 않고도, 몇 개의 '입력-정답 쌍' 예시를 문맥 안에 제시받는 것만으로 보지 못한 새로운 입력에 대한 정답을 예측할 수 있는 능력입니다. 이는 기존에 특정 작업에 맞춰 수천 또는 수만 개의 예시로 모델을 다시 학습(미세 조정)해야 했던 방식과 대조됩니다. GPT-3와 같은 모델은 이러한 방식으로 번역, 질의응답, 빈칸 채우기 등 다양한 작업에서 강력한 성능을 보여주었습니다.
• 내재적 유사성 - '암묵적 미세 조정':
  • 소스는 ICL이 마치 **'암묵적 미세 조정'**과 같다고 설명합니다. 이는 모델이 명시적으로 학습 데이터를 통해 가중치를 업데이트하는 것이 아니라, 제공된 몇 가지 예시(데모)를 통해 내부적으로 스스로 적응하고 학습하는 것과 같은 효과를 낸다는 의미입니다.
  • 언어 모델은 **'메타-옵티마이저'**처럼 기능한다고 설명됩니다. 즉, 모델 자체가 주어진 소수의 예시를 보고 마치 그 예시를 기반으로 학습 전략을 최적화하는 주체처럼 작동한다는 것입니다.
• 핵심 메커니즘 - 트랜스포머 어텐션과 경사 하강법의 이중 형태:
  • 이러한 암묵적 미세 조정이 가능한 이론적 근거는 GPT의 핵심 구조인 트랜스포머 어텐션(Transformer attention)이 사실상 '경사 하강법(gradient descent)'의 이중 형태(dual form)를 가진다는 발견에 있습니다. 경사 하강법은 인공지능이 학습할 때 오류를 줄여나가며 최적의 매개변수를 찾아가는 핵심적인 최적화 방법입니다.
  • 이러한 이론적 이해를 바탕으로, ICL의 작동 방식은 다음과 같이 설명됩니다: GPT 모델은 먼저 제공된 데모 예시들로부터 '메타-그라디언트(meta-gradients)'를 생성합니다. 이 '메타-그라디언트'는 데모 예시들이 제시하는 특정 작업에 대한 학습 방향 또는 조정 지시와 유사합니다.
  • 이렇게 생성된 메타-그라디언트가 원래의 GPT 모델에 암묵적으로 적용되어, 해당 데모 예시들로부터 학습된 'ICL 모델'을 구축하게 됩니다. 결과적으로, 명시적인 학습 단계나 매개변수 업데이트 없이도, 모델은 입력된 문맥(context) 내에서 스스로 적응하고 새로운 질문에 대한 정확한 정답을 예측할 수 있게 됩니다.
• 실험적 증거 및 활용:
  • 소스는 ICL의 동작이 명시적인 파인튜닝(explicit finetuning)과 여러 면에서 매우 유사하게 작동한다는 경험적 증거를 제공함으로써 이러한 이론을 뒷받침합니다.
  • 또한, 트랜스포머 어텐션과 경사 하강법 사이의 이중 형태에 영감을 받아 '모멘텀 기반 어텐션(momentum-based attention)'이라는 새로운 어텐션 방식을 설계했는데, 이는 기존 어텐션보다 성능을 향상시키는 결과를 가져왔습니다. 이는 ICL의 원리에 대한 깊은 이해가 미래 모델 설계에도 유용하게 활용될 수 있음을 시사합니다.

인컨텍스트 학습(In-Context Learning, ICL)은 경사 하강법(Gradient Descent)과 트랜스포머 어텐션(Transformer Attention) 메커니즘 간의 내재적 유사성을 통해 언어 모델이 마치 스스로 학습하는 것처럼 작동하는 방식으로 설명됩니다.

핵심 메커니즘과 설명은 다음과 같습니다:

• 인컨텍스트 학습(ICL)의 정의: ICL은 대규모 사전 훈련된 언어 모델(LLM)이 매개변수(parameter)를 업데이트하지 않고도, 즉 모델 자체를 변경하지 않고도, 몇 개의 '입력-정답 쌍' 예시를 문맥(context) 안에 제시받는 것만으로 보지 못한 새로운 입력에 대한 정답을 예측할 수 있는 능력입니다. 이는 기존에 수천에서 수만 개의 예시로 특정 작업에 맞춰 모델을 '미세 조정(fine-tuning)'해야 했던 방식과 대조됩니다.
• 언어 모델의 메타-옵티마이저 기능:
  • 소스는 언어 모델이 마치 스스로 학습 방법을 배우는 **'메타-옵티마이저(meta-optimizers)'**처럼 기능한다고 설명합니다. 이는 모델 자체가 어떤 작업을 수행하기 위해 주어지는 소수의 예시(데모)를 보고, 그 예시를 기반으로 스스로 학습 전략을 최적화하는 주체로 기능한다는 의미입니다.
  • 이러한 관점에서 ICL은 **'암묵적 미세 조정(implicit finetuning)'**과 유사하게 일어나는 것으로 이해됩니다. 모델이 명시적으로 가중치를 업데이트하는 것이 아니라, 제공된 데모 예시를 통해 내부적으로 학습하는 것과 같은 효과를 낸다는 뜻입니다.
• 경사 하강법과 어텐션 메커니즘의 유사성 (이중 형태):
  • 가장 중요한 이론적 발견은 GPT의 핵심 구조인 트랜스포머 어텐션이 사실상 '경사 하강법'의 이중 형태(dual form)를 가진다는 점입니다. 경사 하강법은 인공지능이 학습할 때 오류를 줄여나가며 최적의 매개변수를 찾아가는 대표적인 최적화 방법입니다.
  • 이러한 이론적 이해를 바탕으로 ICL은 다음과 같이 작동합니다:
    • GPT 모델은 먼저 제공된 데모 예시들로부터 '메타-그라디언트(meta-gradients)'를 생성합니다. 이 '메타-그라디언트'는 데모 예시들이 제시하는 특정 작업에 대한 학습 방향 또는 조정 지시와 같습니다.
    • 이렇게 생성된 **메타-그라디언트가 원래의 GPT 모델에 '암묵적으로 적용'**되어, 해당 데모 예시들로부터 학습된 'ICL 모델'을 구축하게 됩니다. 이는 별도의 학습 단계나 매개변수 업데이트 없이도, 모델이 입력된 문맥(context) 내에서 스스로 적응하고 새로운 질문에 대한 정확한 정답을 예측할 수 있게 하는 핵심 메커니즘입니다.
• 실험적 증거 및 모델 설계 시사점:
  • 실제 다양한 작업에서 ICL의 동작이 명시적인 미세 조정(explicit finetuning)과 여러 면에서 유사하게 작동한다는 경험적 증거가 이러한 이해를 뒷받침합니다.
  • 또한, 트랜스포머 어텐션과 경사 하강법 사이의 이중 형태에 영감을 받아 **'모멘텀 기반 어텐션(momentum-based attention)'**을 설계했는데, 이는 기존 어텐션보다 성능을 향상시켜 제시된 이론적 이해를 더욱 강화하며, 미래 모델 설계에 활용될 잠재력을 보여줍니다.

요약하자면, LLM은 어텐션 메커니즘을 통해 입력된 예시들을 경사 하강법처럼 처리하여 해당 작업에 대한 '가상적인' 학습을 수행하고, 이를 통해 새로운 입력에 적응하는 방식으로 ICL이 가능해진다고 볼 수 있습니다.

 

 

 

 

언어 모델의 '소수 학습' 능력과 그 원리

이 두 논문은 기본적으로 GPT 같은 거대 인공지능 모델이 아주 적은 예시만 보고도 새로운 것을 배우고 실행할 수 있는 놀라운 능력(인컨텍스트 학습 또는 소수 학습)과, 그 능력이 어떻게 작동하는지를 설명하고 있습니다.

1. "Language Models are Few-Shot Learners" ([2005.14165]) - GPT-3, 왜 그렇게 똑똑한가?

이 논문은 모델의 크기를 엄청나게 키우면, 모델이 새로운 작업을 아주 적은 예시만으로도 배울 수 있게 된다는 것을 보여줍니다.

• 기존 방식의 문제점: 이전에는 인공지능이 특정 언어 작업을 배우려면, 먼저 대량의 텍스트로 **기본 학습(사전 학습)**을 한 다음, 그 작업에 맞는 **수천 또는 수만 개의 예시로 다시 학습(미세 조정)**을 시켜야 했습니다. 하지만 사람은 몇 가지 예시나 간단한 설명만으로 새로운 언어 작업을 배우는 데 능숙한데, 기존 인공지능은 이게 어려웠죠.
• 새로운 접근 방식 - 모델 크기 확장: 이 논문은 모델의 크기를 키우면 이 문제가 해결된다는 것을 발견했습니다.
• GPT-3의 등장: 저자들은 GPT-3라는 모델을 개발했는데, 이는 이전 모델들보다 10배나 많은 1,750억 개의 매개변수를 가진 엄청나게 큰 모델입니다.
• 놀라운 '소수 학습(Few-Shot Learning)' 능력:
  • GPT-3는 별도의 추가 학습(미세 조정) 과정이나 모델 내부를 변경하지 않고, 오직 텍스트로 몇 가지 예시를 보여주는 것만으로도 새로운 작업을 수행할 수 있었습니다. 예를 들어, 번역, 질문 답변, 빈칸 채우기, 단어 재배열, 새로운 단어를 문장에 사용하기, 심지어 세 자리 숫자 계산 같은 작업에서도 매우 좋은 성능을 보였습니다.
  • 마치 사람이 "이렇게 하는 거야"라고 몇 번 보여주면 바로 따라 하는 것처럼요.
• 한계점 및 생성 능력: 물론, 모든 데이터셋에서 완벽하지는 않았고, 대규모 웹 데이터를 학습하는 과정에서 발생할 수 있는 방법론적인 문제점도 있었습니다. 하지만 GPT-3는 사람이 쓴 것과 구별하기 어려운 뉴스 기사 샘플을 생성할 수 있음도 밝혀졌습니다.

2. "Why Can GPT Learn In-Context? Language Models Implicitly Perform Gradient Descent as Meta-Optimizers" ([2212.10559]) - GPT는 어떻게 '인컨텍스트 학습'을 하는가?

이 논문은 앞서 말한 GPT의 놀라운 '인컨텍스트 학습(In-Context Learning, ICL)' 능력이 어떻게 작동하는지 그 원리를 깊이 있게 설명합니다.

• 인컨텍스트 학습(ICL)이란?: 모델이 내부 매개변수를 전혀 업데이트하지 않고도, 몇 개의 '입력-정답' 예시 쌍을 보고나서 새로운 질문에 대한 정답을 예측할 수 있는 능력입니다. GPT-3가 보여준 바로 그 능력입니다.
• 핵심 아이디어 - 메타-옵티마이저: 이 논문은 언어 모델을 마치 **'메타-옵티마이저(meta-optimizers)'**처럼 본다고 설명합니다. 즉, 모델 자체가 학습하는 방법을 학습하는 최적화 도구라는 의미입니다. 그리고 ICL은 모델이 스스로 내부적으로 '미세 조정(implicit finetuning)'을 하는 것과 같다고 설명합니다.
• 작동 원리 - 경사 하강법과의 유사성:
  • 이 논문은 GPT와 같은 모델의 핵심 구성 요소인 '트랜스포머 어텐션(Transformer attention)'이 사실은 '경사 하강법(gradient descent)'이라는 학습 방식과 매우 유사하게 작동한다는 것을 이론적으로 밝혀냈습니다.
  • 쉽게 말해, GPT가 보여주는 몇 가지 예시를 보고, 내부적으로 마치 '학습 방향(meta-gradients)'을 계산하고, 이 학습 방향을 원래 GPT 모델에 적용해서 인컨텍스트 학습 모델을 만든다는 것입니다. 이는 명시적인 학습 과정 없이도 모델이 스스로 학습 방향을 찾아 적용한다는 의미입니다.
• 실험적 증거와 미래 가능성:
  • 실제 실험을 통해 인컨텍스트 학습이 정식 미세 조정과 여러 면에서 매우 유사하게 작동한다는 것을 보여주어 이 이론을 뒷받침했습니다.
  • 이러한 이해를 바탕으로 **'모멘텀 기반 어텐션(momentum-based attention)'**이라는 새로운 어텐션 방식을 설계했는데, 이는 기존 방식보다 성능이 향상되어, 이 이론이 미래 모델 설계에도 유용할 수 있음을 시사합니다. 이 논문은 ACL 2023 findings에 채택되었습니다.

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요약하자면:

• 첫 번째 논문([2005.14165])은 모델 크기를 키우면(GPT-3처럼), 몇 가지 예시만으로도 새로운 작업을 배울 수 있는(소수 학습) 놀라운 능력이 생긴다는 것을 보여주었습니다.
• 두 번째 논문([2212.10559])은 이러한 소수 학습(인컨텍스트 학습)이 어떻게 가능한지 그 내부 원리를 설명합니다. 즉, GPT의 핵심 부분이 내부적으로 마치 스스로 학습 방향을 찾아 적용하는(경사 하강법과 유사한) 방식으로 작동한다는 것을 밝혀냈습니다.

두 논문은 '무엇을 할 수 있는지'와 '어떻게 할 수 있는지'를 각각 설명하며, 대규모 언어 모델의 뛰어난 능력에 대한 이해를 높여줍니다.

 

 

GPT 모델의 인컨텍스트 러닝(In-Context Learning, ICL) 메커니즘을 메타 최적화(meta-optimization) 관점에서 분석한 논문을 소개합니다. 논문은 ICL이 모델 내에서 기울기 하강(Gradient Descent)과 유사한 방식으로 작동하며, 암시적인 미세 조정(implicit fine-tuning) 역할을 수행한다고 주장합니다. 이를 뒷받침하기 위해 선형 레이어(linear layer)의 학습 과정을 어텐션 메커니즘(attention mechanism)과 연결하여 설명하고, 다양한 지표를 통해 ICL과 명시적인 미세 조정의 유사성을 비교합니다. 또한, 모멘텀 기반 어텐션(Momentum-Based Attention)이라는 새로운 메커니즘을 제안하지만, 그 효과에 대한 추가적인 분석은 미흡하다고 언급합니다. 궁극적으로, 이 연구는 ICL이 블랙박스처럼 여겨졌던 대규모 언어 모델(LLM)의 내부 작동 방식을 이해하려는 시도입니다.

 

• 인컨텍스트 러닝(In-Context Learning, ICL)이란 무엇인가요?
  • LLM(거대 언어 모델)을 잘 활용하기 위한 중요한 방법 중 하나로, 파인튜닝처럼 모델 자체를 업데이트하지 않고도 작동합니다.
  • 간단히 말해, 모델에게 몇 가지 예시(데몬스트레이션)를 프롬프트로 주면, 모델이 그 예시를 통해 학습한 것처럼 새로운 입력에 대해 답변을 생성하는 방식입니다.
  • 예를 들어, "빨간 사과는 레드 사과야. 그럼 노란 바나나는 뭐야?"라고 물으면, 모델이 "옐로우 바나나"라고 대답하는 것처럼 예시의 형식을 따라 답변하는 것입니다.
  • 이 메커니즘이 정확히 어떻게 작동하는지는 여전히 연구가 필요한 부분입니다.
• 이 논문의 가장 중요한 주장:
  • 이 논문은 GPT와 같은 LLM이 인컨텍스트 러닝 과정에서 "메타 옵티마이저" 역할을 하며, 이는 파인튜닝과 본질적으로 동일한 역할을 한다고 주장합니다.
  • 즉, 모델의 가중치를 직접적으로 업데이트하지 않지만, 파인튜닝처럼 암묵적으로(implicit) 가중치 업데이트와 유사한 효과를 낸다는 것입니다.
• 어떻게 ICL이 파인튜닝과 비슷하다고 주장하는가?
  • 이 논문은 리니어 레이어(선형 층)의 학습 과정(경사 하강법)이 어텐션 레이어(어텐션 층)와 수학적으로 동일한 형태를 보인다는 아이디어에서 출발했습니다.
  • 간단히 말해, 인컨텍스트 러닝에서 주어지는 예시 데이터(x')와 그에 대한 에러 값(y)을 어텐션의 키(key)와 밸류(value)로 보고, 새로운 질문(x)을 쿼리(query)로 보았을 때, 어텐션 메커니즘이 마치 경사 하강법으로 파라미터를 업데이트하는 것처럼 작동한다고 설명합니다.
  • 초기 모델의 상태(제로샷 러닝, 즉 예시 없이 답변하는 것)를 초기 가중치로 보고, 인컨텍스트 러닝을 통해 얻어지는 효과를 **가중치 변화량(델타 W)**으로 해석할 수 있다고 합니다.
• 실험과 비교 (간단히):
  • 논문에서는 인컨텍스트 러닝과 실제 파인튜닝의 성능을 여러 메트릭(측정 지표)으로 비교합니다.
  • 두 방식이 유사한 예측 결과를 보이거나, 어텐션 레이어의 출력값과 가중치 맵에서 유사도를 보인다는 결과를 제시했습니다.
  • 다만, 발표자는 일부 측정 지표의 수치가 매우 높지 않아 주장을 충분히 대표하지 못한다는 아쉬움을 표했습니다.
• 모멘텀 기반 어텐션 (Momentum-based Attention):
  • 이 논문은 또한 경사 하강법에서 영감을 받아 모멘텀 옵티마이저의 개념을 어텐션에 적용한 "모멘텀 기반 어텐션"을 설계했다고 언급합니다. 하지만 이 부분에 대한 자세한 설명이나 큰 인사이트는 없었습니다.
• 발표자의 생각:
  • 이 논문은 리니어 레이어를 어텐션으로 표현하여 설명 가능한(explainable) 네트워크를 얻었다는 점에서 긍정적입니다.
  • 하지만 수식 전개 과정에서 에러 값이 명확히 포함되지 않아 파라미터를 업데이트하는 경사 하강법이라고 볼 수 있는지에 대한 의문이 있었습니다.
  • 전반적으로 ICL을 해석하는 아이디어는 훌륭하지만, 일부 매트릭이 주장하는 바를 직관적으로 잘 보여주지 못한다는 아쉬움이 있습니다.
  • 2022년에 나온 논문이므로, 당시에는 최신 연구였으나 현재(2024년 4월) 시점에서는 모멘텀 어텐션 같은 아이디어가 다소 오래된 느낌이 있다고 언급했습니다.

결론적으로, 이 영상은 GPT의 인컨텍스트 러닝 능력이 내부적으로 파인튜닝과 유사하게 가중치를 조정하는 메타-옵티마이저 역할을 한다는 아이디어를 설명하며, 이를 어텐션 메커니즘과 경사 하강법의 유사성을 통해 증명하려는 시도를 보여줍니다.