Hyper CLOVA X

• Related Project: Private
• Category: Paper Review
• Date: 2024-04-06

Language Models as Compilers: Simulating Pseudocode Execution Improves Algorithmic Reasoning in Language Models

• url: https://arxiv.org/abs/2404.01954
• pdf: https://arxiv.org/pdf/2404.01954
• html: https://arxiv.org/html/2404.01954v1
• abstract: We introduce HyperCLOVA X, a family of large language models (LLMs) tailored to the Korean language and culture, along with competitive capabilities in English, math, and coding. HyperCLOVA X was trained on a balanced mix of Korean, English, and code data, followed by instruction-tuning with high-quality human-annotated datasets while abiding by strict safety guidelines reflecting our commitment to responsible AI. The model is evaluated across various benchmarks, including comprehensive reasoning, knowledge, commonsense, factuality, coding, math, chatting, instruction-following, and harmlessness, in both Korean and English. HyperCLOVA X exhibits strong reasoning capabilities in Korean backed by a deep understanding of the language and cultural nuances. Further analysis of the inherent bilingual nature and its extension to multilingualism highlights the model’s cross-lingual proficiency and strong generalization ability to untargeted languages, including machine translation between several language pairs and cross-lingual inference tasks. We believe that HyperCLOVA X can provide helpful guidance for regions or countries in developing their sovereign LLMs.

TL;DR

• 대상: 한국어 및 다국어 대응 능력 강화를 위한 대규모 언어모델(HyperCLOVA X) 개발
• 문제: 기존 모델들이 주로 영어에 편향되어 비영어권 언어 처리에 한계 존재
• 방법: 다양한 언어 데이터셋을 활용한 pre-training과 맞춤형 튜닝 방법 제시

문제 정의 및 선행 연구

대규모 언어모델들은 주로 영어 데이터에 기반해 개발되어 다양한 언어와 문화를 반영하는 데 한계가 있습니다. 특히, 한국어와 같은 비영어권 언어는 구조적 특성과 문화적 뉘앙스가 모델에 충분히 반영되지 못했습니다.

방법: pre-training과 맞춤형 튜닝

pre-training (Pretraining)

HyperCLOVA X는 한국어, 영어, 그리고 프로그래밍 코드 데이터를 균등하게 활용하여 모델을 pre-training합니다. 이 과정에서 다양한 언어의 특성을 고려한 맞춤형 토크나이저 및 포지셔닝 임베딩 기법을 사용하였습니다.

맞춤형 튜닝 (Fine-tuning)

pre-training된 모델에 대해 강화 학습과 휴먼의 피드백을 기반으로 한 튜닝을 적용합니다. 이를 통해 모델이 특정 지시사항을 더 정확하게 이해하고 실행할 수 있도록 합니다. 이 과정에서 수학적 최적화 과정을 통해 모델의 출력이 휴먼의 예상과 일치하도록 조정합니다.

수학적 접근

튜닝 과정에서 사용된 주요 수학적 기법은 강화 학습의 보상 함수 최적화입니다. 이를 수식으로 표현하면 다음과 같습니다.

상기 식에서 \(R( ext)\)는 보상 함수, \(\gamma\)는 감쇠 인자, \(r_t\)는 시간 \(t\)에서의 보상, \(s_t\)는 상태, \(a_t\)는 행동을 나타냅니다. 이를 기반으로 정책 \(\pi\)를 최적화하여 모델의 성능을 개선합니다.

실험 결과 및 분석

HyperCLOVA X는 다양한 벤치마크에서 우수한 성능을 보였습니다. 특히, 한국어 처리 능력에서 기존 모델들을 상당히 앞서는 결과를 보였습니다.

결론 및 향후 연구 방향

HyperCLOVA X는 다양한 언어에 대한 이해력을 갖춘 효과적인 다국어 대응 모델로서의 가능성을 입증하였습니다. 향후 연구에서는 더 다양한 언어 데이터를 통합하여 모델의 범용성을 더욱 강화할 예정이라고 합니다.