ChatGPT나 클로드 같은 생성형 AI를 많은 분들이 유용하게 활용하고 있는데요. 정작 그 배경에 있는 LLM에 대해서 잘 모르는 분들이 많습니다. 이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이며 우리에게 미치는 영향에 대해 알아보겠습니다.
대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이며 우리에게 미치는 영향 알아보기
ChatGPT와 같은 생성형 AI가 세상을 휩쓸고 있지만, 그 뒤에 숨겨진 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 이미 오래전부터 존재해 왔습니다. 이 글에서는 LLM이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 궁극적으로 우리 최종 사용자에게 어떤 영향을 미치는지 자세히 알아보겠습니다.
대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가?
대규모 언어 모델은 OpenAI의 GPT-3.5와 같은 복잡한 인공지능 시스템을 말합니다. 이들은 입력으로 제공된 인간과 유사한 텍스트를 이해할 뿐만 아니라 그에 대한 응답으로 텍스트를 생성하도록 설계되었습니다.
기계 학습 원리를 기반으로 구축된 LLM은 트랜스포머 모델에 의존합니다. 트랜스포머 모델은 컴퓨터가 인간의 뇌와 유사한 방식으로 데이터를 처리하도록 설계된 일종의 신경망입니다. 이러한 신경망의 작동 원리는 생물학적 뉴런의 구조와 유사한 계층화된 노드를 포함합니다.
LLM은 데이터 기반의 강력한 도구입니다. 효과적으로 작동하기 위해 수많은 예시로 훈련됩니다. 이 데이터는 LLM이 인간 언어의 뉘앙스와 다른 복잡한 정보를 이해하고 해석할 수 있게 해줍니다.
현재 많은 LLM은 인터넷에서 가져온 데이터셋을 사용하여 훈련되지만, 이는 양날의 검이 될 수 있습니다. 데이터의 품질이 LLM이 자연어를 얼마나 잘 학습하는지에 직접적인 영향을 미칩니다. 프로그래머들은 LLM이 정확하고 편향되지 않은 지식을 습득할 수 있도록 고품질 데이터셋을 필터링하고 선택하는 중요한 과제에 직면합니다.
대규모 언어 모델은 데이터 중심 조직에게 게임 체인저입니다. 그들의 엄청난 잠재력은 대량의 정보를 처리하고 생성하는 데 있습니다. 최신 모델은 실시간으로 즉각적인 응답을 생성하는 데 탁월하여 빠르게 변화하는 환경에 완벽하게 적응합니다.
장점은 여기서 그치지 않습니다. LLM은 강력하고 적응력 있는 기반 위에 구축되어 있어 조직 내 특정 요구 사항을 해결하도록 맞춤화될 수 있습니다. 가장 좋은 점은 LLM이 지속적으로 학습하고 진화한다는 것입니다. 더 많은 데이터를 입력하고 매개변수를 조정할수록 정확성과 능력이 향상되어 점점 더 가치 있는 자산이 됩니다.
생성형 AI와 LLM의 차이점
오늘날 “생성형 AI”라는 용어가 많이 사용되고 있지만, 이것이 정확히 무엇이며 LLM과 어떻게 다른지 알아보겠습니다.
생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 모델을 총칭하는 용어입니다. 이러한 모델은 텍스트나 다른 미디어를 생성하도록 설계되었지만, 대규모 언어 모델은 특별히 텍스트에 특화되어 있습니다.
대규모 언어 모델은 어떻게 작동하는가?
대규모 언어 모델은 여러 단계를 포함하는 복잡한 접근 방식을 사용합니다.
① 사전 훈련
LLM은 비지도 학습 방식으로 데이터와 함께 훈련됩니다. 구체적인 지침 없이 주어진 데이터를 처리하면서 정보 내의 패턴과 관계를 자율적으로 식별합니다.
이것이 LLM이 언어에 대한 기본적인 이해를 발전시키기 시작하는 방법입니다. 이 단계에서 개별 단어의 의미와 이들이 어떻게 상호작용하여 문장을 형성하는지 학습합니다. 또한 모델은 주어진 맥락에 따라 같은 단어의 다른 의미를 구별하기 시작합니다.
이런 철저한 훈련 과정의 결과로, LLM은 수많은 사용 사례를 충족시킬 수 있어 기초 모델이라는 타이틀을 얻게 됩니다. 다양한 목적의 텍스트를 생성할 수 있는 능력을 제로샷 학습이라고 합니다.
② 미세 조정
제로샷 학습은 인상적인 다용도성을 제공하지만, 많은 경우 개발자와 기업은 대규모 언어 모델에서 더 구체적인 성능을 요구합니다. 미세 조정은 이러한 요구를 해결합니다. 이는 지도 학습 단계를 도입하여 모델이 특정 개념을 더 정확하게 식별할 수 있도록 전문화된 훈련을 받습니다. 이를 통해 제로샷 학습의 일반적인 능력을 넘어서는 수준의 제어와 맞춤화가 가능해집니다.
여러 가지 미세 조정 기법이 존재하며, 지도 미세 조정이 가장 일반적입니다. 전이 학습은 또 다른 접근 방식을 제공하지만, 모든 미세 조정 방법이 기술적으로 전이 학습의 한 형태라는 점을 기억해야 합니다. 이 특정 과정은 사전 훈련된 모델을 미세 조정의 출발점으로 사용합니다. 사전 훈련된 모델은 이미 유사한 작업에 대해 훈련되어 있으며, 이 지식을 새로운 작업으로 전이할 수 있습니다.
③ 인간 학습으로부터의 강화
인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 훈련 과정에 인간의 입력을 통합함으로써 LLM을 향상시키는 유망한 방법을 나타냅니다. 이 접근 방식을 통해 LLM은 인간 평가자의 피드백을 기반으로 실시간으로 학습하고 적응할 수 있어, 사용자의 기대에 더 잘 부합하도록 언어 생성 능력을 개선할 수 있습니다.
인간 피드백을 통한 강화 학습을 활용함으로써, 대규모 언어 모델은 다양한 언어 관련 작업에서 더 높은 수준의 정교함과 효과성을 달성할 수 있어 광범위한 애플리케이션과 도메인에서 사용자에게 이익을 줍니다.
LLM에 대해 알아야 할 사항
대규모 언어 모델이 더욱 접근 가능해짐에 따라, 우리가 기술과 정보를 전반적으로 상호작용하는 방식이 크게 변화하고 있습니다. 이러한 모델을 통해 사용자는 복잡한 인터페이스를 탐색하고 낯선 명령어를 배우는 대신 일상 언어를 사용하여 시스템 및 애플리케이션과 더 직관적이고 자연스럽게 소통할 수 있습니다.
LLM은 이메일 작성, 코드 생성, 질문 답변, 텍스트 번역 등 다양한 애플리케이션을 제공합니다. 또한 검색 엔진은 LLM을 활용하여 검색 결과의 관련성과 맥락을 향상시킵니다.
① 비즈니스의 게임 체인저
기업의 경우, 대규모 언어 모델은 운영을 간소화하고 고객 경험을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하여 고객 감정을 측정하고 이에 따라 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다. 또한 LLM을 통해 기본적인 고객 서비스 작업을 처리하는 챗봇을 개발할 수 있어, 인간 상담원이 더 복잡한 업무에 집중할 수 있게 됩니다.
LLM의 부상은 또한 쇼핑 경험을 개인화함으로써 전자상거래 혁명을 일으키고 있습니다. 고객들은 편리함과 관련 있는 제품 추천을 원하며, LLM은 이를 제공하는 핵심 요소입니다. 기업은 이러한 모델을 활용하여 개인화된 콘텐츠, 추천, 서비스를 제공할 수 있습니다.
이점은 명확합니다. 고객 만족도 증가, 높은 참여도, 그리고 궁극적으로 매출 증대입니다. 이는 Spotify가 Discover Weekly 서비스를 통해 청취 습관을 기반으로 맞춤형 재생 목록을 만드는 방식과 Netflix가 선호도를 기반으로 영화를 추천하는 방식에서 볼 수 있습니다.
② LLM의 무한한 가능성
LLM이 계속 발전하고 다양한 애플리케이션 및 서비스와 통합됨에 따라, 사용자들에게 전례 없는 지식과 능력을 부여하여 디지털 시대에 우리가 일하고, 배우고, 상호작용하는 방식을 변화시키고 있습니다.
AI는 거의 모든 산업에서 빠르게 확장되고 있습니다. 예를 들어, 교사라면 이러한 AI 도구를 사용하여 수업을 향상시킬 수 있습니다. 또는 프리랜서는 회의를 기록하고, 메모를 작성하며, 수시간의 내용을 요약하는 AI 회의 보조원을 활용할 수 있습니다. LLM의 발전은 이러한 혁신적인 응용 프로그램을 가능하게 하는 핵심 동력입니다.
오늘은 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇이며 우리에게 미치는 영향 에 대해 알아보았습니다. LLM은 인공지능 기술의 핵심으로, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 가진 복잡한 시스템입니다. LLM은 데이터를 기반으로 학습하며, 사전 훈련, 미세 조정, 인간 피드백을 통한 강화 학습 등의 과정을 거쳐 발전합니다. 이 기술은 이미 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 앞으로 더욱 발전할 것으로 예상됩니다.