AI 요약관련 정보

• 발표자는 취미 게임 개발자이자 데이터 과학자로, 머신러닝과 게임 개발의 교차점에 관심이 많으며, 특히 절차적 생성에서 '이상한' 결과물을 만드는 데 주목합니다. 🎮
• 이 강연은 마르코프 체인부터 최신 트랜스포머 아키텍처까지 언어 모델링에 대한 광범위한 소개를 다루며, 특히 개인 컴퓨터에서 실행 가능한 로컬 모델에 초점을 맞춥니다. 🧠
• 언어 모델은 언어의 특정 측면(문법, 추론, 감정 등)을 추상화하여 유용하게 활용하는 도구로 정의됩니다. 🗣️
• 마르코프 체인은 유한 상태 기계와 유사하게 이전 상태에만 기반하여 확률적으로 다음 결정을 내리는 개념으로, 초기 언어 예측 연구에 사용되었습니다. ⛓️
• 단순한 마르코프 체인은 작은 텍스트에서는 표절이나 비일관적인 결과를 초래하는 한계가 있었습니다. 🚫
• 트랜스포머 모델은 마르코프 체인과 유사하게 다음 토큰을 예측하지만, 토큰화와 어텐션 메커니즘을 통해 더 유창하고 정교한 예측을 가능하게 합니다. 🤖
• 대규모 상업적 투자 덕분에, 이제는 일반 컴퓨터에서도 실행 가능한 소형 트랜스포머 모델들이 많이 개발되어 게임 개발에 활용될 수 있습니다. 💻
• 워크숍에서는 Mistral 3B, Gemma 2B와 같은 모델을 사용하며, Allen Institute for AI처럼 투명하고 개방적인 라이선스의 모델 사용을 권장합니다. 📜
• '명령어 튜닝(instruction-tuned)' 모델은 챗봇처럼 지시를 따르도록 훈련되었지만, 게임 파이프라인의 일부로 활용하기 위해 그 특성을 제어하는 방법도 다룹니다. 🛠️
• Godot의 리소스 시스템과 스키마 기반 출력을 활용하여 절차적 생성 맥락에서 언어 모델을 효과적으로 사용하는 방법을 탐구합니다. ✨