HyperCLOVA X: 한국어와 영어 처리의 혁신

NAVER Cloud에서 개발한 HyperCLOVA X는 한국어 및 영어를 포함한 다양한 언어 환경에서 뛰어난 성능을 발휘하는 차세대 대규모 언어 모델(LLMs)입니다. 이 모델은 한국어의 복잡성과 특성을 깊이 이해하고 처리할 수 있는 능력을 자랑합니다.

토크나이저 최적화

HyperCLOVA X는 한국어의 언어적 특성을 고려한 효율적인 토크나이징 방법으로, 형태소 인식 바이트 레벨 BPE(Byte Pair Encoding) 방식을 채택했습니다. 이 토크나이저는 100,000개의 어휘 크기로 학습되었습니다.

사전 훈련 방식

PSM(Positional Self-Modelling)과 SPM(Sequence-to-Sequence Prediction Modeling)의 합동 훈련은 모델이 좌우 맥락 예측 능력과 중간 빈 칸 채우기 능력을 함께 개발하도록 돕습니다.

훈련 데이터 및 경험

다양한 종류와 규모의 훈련 데이터 사용은 모델의 양방향 언어 처리 능력에 기여합니다.

기술적 세부사항

모델 훈련은 bf16 정밀도와 플래시 주의력(Flashing Attention) 접근법, 그리고 3D 병렬 처리를 사용해 진행됩니다.

성능 평가

다층적인 벤치마크를 사용하여 한국어와 영어를 포함한 다양한 언어 및 문화적 맥락에서 모델의 성능을 검증합니다.

한국어 특화 평가 벤치마크

HyperCLOVA X의 한국어 능력은 신중하게 제작되었거나 기존에 잘 알려진 작품에서 큐레이션된 벤치마크를 사용하여 평가됩니다. 이를 통해 모델이 한국 문화와 사회적 맥락을 이해하는 능력이 엄격하게 평가됩니다.

언어적, 문화적 맥락 이해

한국어뿐만 아니라 영어에 대한 처리 능력에서도 HyperCLOVA X는 탁월한 성능을 보여, 언어적, 문화적 맥락을 깊이 이해하고 다양한 언어 환경에서 적용 가능함을 보여줍니다.