인공지능에서 말하는 매개변수(파라미터, Parameter)란?

정의 및 기능

인공지능에서의 매개변수는 기계 학습 알고리즘의 핵심 부분으로, 이는 과거의 학습 데이터로부터 학습되는 모델의 부분입니다[1]. 간단히 말해, 인공지능과 머신러닝에서의 매개변수는 알고리즘이 독립적으로 변경할 수 있는 값들입니다. 이 값들은 알고리즘이 학습하는 동안 변경되며, 이러한 변경을 통해 입력 데이터가 원하는 출력으로 변환되는 방식을 결정합니다[2][3].

중요성

매개변수의 값은 모델의 성능을 결정하는 중요한 요소입니다. 매개변수의 최적값은 학습 데이터를 통해 결정되며, 이 값들은 모델이 새로운 데이터에 대한 예측을 생성하는 데 사용됩니다. 매개변수는 모델의 내부적인 특성을 반영하며, 이는 모델이 학습하는 동안 자동으로 조정됩니다[1].

주요 매개변수와 기능

머신러닝 모델의 종류에 따라 다양한 매개변수가 있을 수 있지만, 모든 매개변수는 모델이 어떻게 학습하고 예측을 수행할 것인지를 결정하는 역할을 합니다. 예를 들어, 신경망에서의 가중치와 편향은 각각 입력 데이터에 대한 중요도를 조절하고, 각 뉴런의 활성화를 조정하는 데 사용되는 매개변수입니다.

활용 방법과 주의점

인공지능을 최대한 잘 활용하기 위해, 매개변수를 올바르게 설정하고 최적화하는 것이 중요합니다. 이를 위해 다양한 최적화 기법과 모델 선택 방법을 사용할 수 있습니다. 또한, 매개변수를 너무 많이 사용하면 과적합이 발생할 수 있으므로 이 점을 유의해야 합니다.

활용 사례

매개변수의 활용 사례는 다양합니다. 예를 들어, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 인공지능 모델을 학습하고 적용하는 데 매개변수가 사용됩니다.

Chat GPT에서 사용하는 Temperature라는 파라미티를 사례로 소개 드립니다.

Chat GPT playground 페이지 우측에 있는 Temperature 파라미터는 0에서 1 사이의 값을 가지고, 1에 가까울 수록 보다 더 창의적인 결과를 생성하고, 0에 가까울 수록 프롬프트에 기반하여 예측 가능한, 더 정확한 결과를 생성하게 됩니다.

 

이 파라미터를 MS Bing은 아래와 같이 대화 스타일에 적용했습니다.

그리고, 이미지를 이용하여 영상을 생성하는 Kaiber는 아래와 같이 이미지 베리에이션에 적용했습니다.

참고:
- 가중치(weight): 각 입력 특성에 대한 중요도를 결정하는 모델의 매개변수입니다. 가중치는 모델이 학습하는 동안 최적화되며, 입력 데이터와 함께 곱해져서 모델의 출력을 결정하는데 사용됩니다.
- 편향(bias): 가중치와 함께 작동하여 모델의 출력을 조정하는 매개변수입니다. 편향은 모델이 학습하는 동안 최적화되며, 모델의 출력에 직접 더해져서 최종 예측을 결정하는데 사용됩니다.

출처

• [1] "What is the Difference Between a Parameter and a Hyperparameter?"(https://machinelearningmastery.com/difference-between-a-parameter-and-a-hyperparameter/)
• [2] "Parameters, Hyperparameters, Machine Learning"(https://towardsdatascience.com/parameters-and-hyperparameters-aa609601a9ac)
• [3] "Number of parameters in notable artificial intelligence systems"(https://ourworldindata.org/grapher/artificial-intelligence-parameter-count)