인공지능(AI) 대화의 원리: LLM (Large Language Models)

최근 AI, 인공지능, 챗봇과 같은 공상과학 만화, 혹은 할리우드 SF 영화에서 접했던 기이한 단어에 무감각하게 익숙해져 가고 있습니다. 그만큼 우리 생활에 위의 단어들은 단어로써가 아닌 현실로 은밀하고도 친밀하게 다가오고 있습니다. 모르는 것을 검색창에 입력하면 무엇이든 찾을 수 있었던 편의가 이제는 대화로서 직접 찾아주고 알려주는 세상이 도래하였습니다. 인공지능(AI)은 이 진화의 중심에 있습니다. 그러면 인공지능(AI)의 대화의 원리는 무엇일까요? 바로 LLM (Large Language Models)입니다. 인공지능 분야에서의 중요한 발전 중 하나인 LLM이 무엇인지, 그 동작 원리와 활용 분야, 장단점에 대해 알아보겠습니다.

 

 

 

 

 

 

LLM이란 무엇인가요?

LLM은 말 그대로 "큰 언어 모델"을 의미합니다. 언어 모델은 언어의 구조와 통계적 규칙을 이해하고, 텍스트 데이터를 분석하여 다음 단어 또는 문장을 예측하는 데 사용됩니다. LLM은 이러한 언어 모델의 크기와 복잡성을 대폭 확장한 것입니다.

LLM은 수억 개 이상의 파라미터(모델 내의 조정 가능한 가중치)를 가지고 있으며, 수십 테라바이트에 달하는 텍스트 데이터로 사전 학습됩니다. 이러한 대규모 모델은 방대한 양의 정보를 처리하고 텍스트 생성, 번역, 감정 분석, 질문 응답, 텍스트 요약 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

 

 

 

 

 

 

LLM의 동작 원리

LLM의 동작 원리는 크게 두 단계로 나눌 수 있습니다: 사전 학습(Pre-training)과 파인 튜닝(Fine-tuning)입니다.

 

사전 학습(Pre-training)

LLM의 첫 번째 단계는 대규모 텍스트 데이터를 사용하여 모델을 사전 학습하는 것입니다. 이 과정에서 모델은 언어의 구조와 문법, 단어 간의 관계를 파악하도록 학습됩니다.

모델은 대용량의 텍스트 데이터셋(인터넷의 웹 페이지, 책, 뉴스 등)을 통해 학습하며, 다양한 언어와 주제를 다루는 데이터를 활용합니다. 이를 통해 모델은 언어의 다양한 측면을 이해하게 됩니다. 예를 들어, "고양이는 죽음을 무서워해"라는 문장을 학습하면서 모델은 "고양이"와 "무서워해"라는 단어 사이의 의미적 연결을 이해합니다. 이러한 학습된 정보는 모델의 파라미터(가중치)에 저장됩니다. 이렇게 사전 학습된 모델은 "사전 훈련된 모델" 또는 "프리트레인 모델"이라고도 불립니다.

 

파인 튜닝(Fine-tuning)

사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하는 단계입니다. 이를 통해 모델은 특정 언어 작업을 수행할 수 있도록 "미세 조정"됩니다.

파인 튜닝은 작업에 따라 다양하게 이루어집니다. 예를 들어, 기계 번역 작업을 위한 모델의 경우, 번역 관련 데이터셋을 사용하여 모델을 조정합니다. 이 단계에서 모델은 특정 작업을 수행하도록 업데이트된 가중치를 얻습니다. 이렇게 조정된 모델은 특정 언어 작업에 특화되어 있습니다.

LLM은 이러한 사전 학습 및 파인 튜닝 과정을 반복하여 다양한 작업에 활용됩니다. 또한, LLM은 문맥을 파악하고 다음 단어나 문장을 예측하기 위해 자기 회귀적(Self-Attention) 아키텍처를 사용하며, 이를 통해 긴 텍스트를 처리하고 의미 있는 답변을 생성할 수 있습니다.

 

예를 들어, "나는 미국에서"라는 문장 다음에 "출생했습니다"라는 단어가 나올 것이라고 모델이 예측할 수 있습니다. 이것은 단순한 예시일 뿐이며, LLM은 훨씬 더 복잡한 문맥과 구조를 이해할 수 있습니다.

 

요약하면, LLM은 대용량 데이터와 복잡한 모델 아키텍처를 기반으로 언어의 구조와 의미를 이해하고, 다양한 언어 작업에 적용하기 위해 사전 학습과 파인 튜닝 과정을 거치는 것이 동작 원리입니다. 이러한 모델은 자연어 처리 작업에서 높은 성능을 보이며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

 

 

 

 

 

 

LLM의 활용 분야

LLM은 다양한 분야에서 활용됩니다. 그 중 일부를 살펴보겠습니다.

• 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU): LLM은 텍스트 데이터를 분석하여 언어의 의미를 이해하고, 감정 분석, 텍스트 분류, 개체명 인식 등의 작업을 수행합니다. 이것은 검색 엔진, 가상 비서, 감정 분석 도구 등에서 사용됩니다.
• 기계 번역: LLM은 다국어 번역에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 이를 통해 문서, 웹 페이지, 소셜 미디어 게시물을 실시간으로 번역할 수 있습니다.
• 질문 응답(Question Answering, QA): LLM은 자동으로 질문에 대한 답변을 생성하는 데 사용됩니다. 이것은 온라인 학습 플랫폼, 검색 엔진, 가상 비서 등에서 유용하게 활용됩니다.
• 콘텐츠 생성: LLM은 기사, 블로그 포스트, 소설, 시, 음악 가사 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다. 이는 작가, 마케터, 음악 작곡가 등에게 큰 도움이 됩니다.

 

 

 

ChatGPT

 

 

 

LLM의 장단점

LLM은 뛰어난 성능과 다양한 활용 분야를 갖고 있지만, 몇 가지 장단점이 있습니다.

 

장점

• 대규모 데이터 처리: LLM은 대량의 데이터를 처리하고 이해할 수 있으며, 이를 통해 다양한 작업에 적용할 수 있습니다.
• 자연스러운 텍스트 생성: LLM은 자연스러운 문장과 텍스트를 생성할 수 있어 콘텐츠 생성에 유용합니다.
• 다국어 지원: 다양한 언어로 작업할 수 있는 다국어 모델이 존재합니다.

 

단점

• 엄청난 컴퓨팅 리소스 필요: LLM은 대용량 모델이므로 학습과 사용에 막대한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
• 데이터 바이어스: 모델은 학습 데이터에 노출된 내용에 따라 편향될 수 있습니다.
• 에티커스 문제: LLM은 개인 정보와 관련된 문제를 다룰 때 개인 정보 보호와 관련된 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다.

 

 

 

맺음말

LLM은 인공지능의 발전과 혁신을 이끄는 중요한 도구 중 하나입니다. 이 모델들은 우리의 일상 생활, 비즈니스, 연구 등 다양한 분야에 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 앞으로 더욱 발전할 것으로 기대됩니다. 그러나 이러한 발전을 적절하게 관리하고 윤리적인 측면을 고려하는 것이 중요합니다. AI 기술은 우리 사회에 긍정적인 변화를 가져다줄 것이지만, 책임 있는 사용이 필요합니다.