[인공지능] AI의 잠재력을 여는 열쇠 : LLM(대규모 언어 모델)

대규모 언어모델(LLM) 이란?

대규모 언어 모델(이하 : LLM)은 텍스트를 인식하고 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있는 일종의 인공 지능(AI) 프로그램입니다.  LLM)은 방대한 양의 데이터를 기반으로 사전 학습된 초대형 딥 러닝 모델입니다. 기본 트랜스포머는 셀프 어텐션(self-attention) 기능을 갖춘 인코더와 디코더로 구성된 신경망 세트입니다. 인코더와 디코더는 일련의 텍스트에서 의미를 추출하고 텍스트 내의 단어와 구문 간의 관계를 이해합니다.

 

트랜스포머 LLM은 비지도 학습이 가능하지만 더 정확한 설명은 트랜스포머가 자체 학습을 수행한다는 것입니다. 이 과정을 통해 트랜스포머는 기본 문법, 언어 및 지식을 이해하는 법을 배웁니다.

 

입력을 순차적으로 처리하는 이전의 순환 신경망(RNN)과 달리 트랜스포머 전체 시퀀스를 병렬로 처리합니다. 이를 통해 데이터 사이언티스트는 GPU를 사용하여 트랜스포머 기반 LLM을 학습할 수 있어 훈련 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

 

트랜스포머 신경망 아키텍처를 사용하면 종종 수천억 개의 파라미터가 포함된 매우 큰 모델을 사용할 수 있습니다. 이러한 대규모 모델은 대개 인터넷뿐만 아니라 500억 개 이상의 웹 페이지로 구성된 Common Crawl과 약 5,700만 페이지로 구성된 Wikipedia와 같은 소스에서도 엄청난 양의 데이터를 수집할 수 있습니다.

 

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대규모 언어 모델(LLM)이 중요한 이유는 무엇인가요?

 

대형 언어 모델은 매우 유연합니다. 한 모델은 질문에 답하고, 문서를 요약하고, 언어를 번역하고, 문장을 완성하는 등 완전히 다른 작업을 수행할 수 있습니다. LLM은 콘텐츠 제작과 사람들이 검색 엔진 및 가상 어시스턴트를 사용하는 방식을 방해할 가능성이 있습니다.

 

LLM은 완벽하지는 않지만, 비교적 적은 수의 프롬프트 또는 입력을 기반으로 예측하는 놀라운 능력을 보여주고 있습니다. LLM은 인간 언어의 입력 프롬프트를 기반으로 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI(인공 지능)에 사용될 수 있습니다.

 

LLM은 아주 아주 큽니다. 수십억 개의 파라미터를 고려할 수 있으며 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

 

오픈 AI의 GPT-3 모델에는 1,750억 개의 파라미터가 있습니다. 그의 사촌인 ChatGPT는 데이터에서 패턴을 식별하고 자연스럽고 읽기 쉬운 결과를 생성할 수 있습니다. Claude 2의 크기는 알 수 없지만 각 프롬프트에 최대 10만 개의 토큰을 입력할 수 있습니다. 즉, 수백 페이지에 달하는 기술 문서 또는 책 전체를 처리할 수 있습니다. AI21 Labs의 Jurassic-1 모델에는 1,780억 개의 파라미터와 25만 단어 파트로 구성된 토큰 어휘 그리고 유사한 대화형 기능이 있습니다. Cohere의 Command 모델은 기능이 비슷하며 100개 이상의 다른 언어에서 작동할 수 있습니다. LightOn의 패러다임은 GPT-3 기능을 능가하는 기능을 갖춘 기본 모델을 제공합니다. 이러한 모든 LLM에는 개발자가 고유한 생성형 AI 애플리케이션을 만들 수 있는 API가 함께 제공됩니다.

 

 

대규모 언어 모델(LLM)은 어떻게 작동할까?

 

LLM 작동 방식의 핵심 요소는 단어를 나타내는 방식입니다. 이전 형태의 기계 학습은 숫자 표를 사용하여 각 단어를 표현했습니다. 그러나 이러한 형태의 표현으로는 비슷한 의미를 가진 단어와 같은 단어 간의 관계를 인식할 수 없었습니다. 일반적으로 워드 임베딩이라고 하는 다차원 벡터를 사용하여 벡터 공간에서 문맥상 의미가 비슷하거나 다른 관계가 있는 단어가 서로 가깝도록 단어를 표현함으로써 이러한 한계를 극복했습니다.

 

트랜스포머는 워드 임베딩을 사용하여 인코더를 통해 텍스트를 숫자 표현으로 사전 처리하고 비슷한 의미를 가진 단어 및 구문의 문맥은 물론 품사와 같은 단어 간의 기타 관계를 이해할 수 있습니다. 그러면 LLM은 디코더를 통해 이러한 언어 지식을 적용하여 고유한 출력을 생성할 수 있습니다.

 

대규모 언어 모델(LLM)의 학습 패턴

 

트랜스포머 기반 신경망은 매우 큽니다. 이러한 네트워크에는 여러 노드와 계층이 있습니다. 계층의 각 노드는 다음 계층의 모든 노드에 연결되며 각 노드에는 가중치와 편향이 있습니다. 임베딩과 함께 가중치 및 편향을 모델 파라미터라고 합니다. 대형 트랜스포머 기반 신경망에는 수십억 개의 파라미터가 있을 수 있습니다. 모델의 크기는 일반적으로 모델 크기, 파라미터 수, 훈련 데이터 크기 간의 경험적 관계에 의해 결정됩니다.

 

훈련은 대량의 고품질 데이터를 사용하여 수행됩니다. 훈련 중에 모델은 이전 입력 토큰 시퀀스에서 다음 토큰을 올바르게 예측할 때까지 파라미터 값을 반복적으로 조정합니다. 이는 훈련 예제에서 다음 토큰이 나올 가능성을 극대화하기 위해 파라미터를 조정하도록 모델을 학습시키는 자체 학습 기술을 통해 수행합니다.

 

일단 훈련되면 LLM은 비교적 작은 지도 데이터 세트를 사용하여 여러 작업을 수행하도록 쉽게 조정할 수 있으며, 이를 미세 조정이라고 합니다.

 

세 가지 일반적인 학습 모델이 있습니다.

• 제로샷 학습: 기본 LLM은 응답 정확도는 다르지만 대개 프롬프트를 통해 명시적인 훈련 없이 광범위한 요청에 응답할 수 있습니다.
• 퓨샷 학습: 몇 가지 관련 훈련 예제를 제공하면 해당 영역에서 기본 모델 성능이 크게 향상됩니다.
• 미세 조정: 이는 데이터 사이언티스트과 특정 애플리케이션과 관련된 추가 데이터로 파라미터를 조정하도록 기본 모델을 훈련한다는 점에서 퓨샷 학습의 연장입니다.

 

대규모 언어 모델(LLM)의 미래는?

 

질문에 답하고 미래의 흥미로운 가능성에 대한 텍스트 포인트를 생성할 수 있는 ChatGPT, Claude 2, Llama 2와 같은 대규모 언어 모델이 도입되었습니다. 느리지만 확실하게 LLM은 인간의 성능에 점점 가까워지고 있습니다. 이러한 LLM의 즉각적인 성공은 인간의 두뇌를 모방하고 일부 상황에서는 이를 능가하는 로봇 유형 LLM에 대한 큰 관심을 반증하고 있습니다. LLM의 미래에 대한 몇 가지 생각은 다음과 같습니다.

향상된 기능

인상적이긴 하지만 현재의 기술 수준은 완벽하지 않으며 LLM이 실수를 하지 않는 것은 아닙니다. 그러나 개발자가 편견을 줄이고 오답을 없애는 동시에 성능을 개선하는 방법을 배우면서 새 릴리스에서는 정확도가 향상되고 기능이 향상될 것입니다.

 

시청각 교육

개발자는 텍스트를 사용하여 대부분의 LLM을 훈련시키지만 일부는 비디오 및 오디오 입력을 사용하여 모델을 훈련하기 시작했습니다. 이러한 형태의 훈련은 모델 개발을 가속화하고 자율주행차에 LLM을 사용하는 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.

 

업무 환경 혁신

LLM은 직장을 변화시키는 파괴적 요인입니다. LLM은 로봇이 반복적인 제조 작업을 수행하는 것과 같은 방식으로 단조롭고 반복적인 작업을 줄일 수 있을 것입니다. 반복적인 사무 작업, 고객 서비스 챗봇, 간단한 자동 카피라이팅 등이 가능합니다.

 

대화형 AI

LLM은 의심할 여지 없이 Alexa, Google Assistant, Siri와 같은 자동화된 가상 어시스턴트의 성능을 향상시킬 것입니다. 사용자 의도를 더 잘 해석하고 정교한 명령에 응답할 수 있습니다.

 

인공 지능(AI)은 전례 없는 효율성을 가져오고 있으며 이제 많은 산업에서 본질적인 부분이 되었습니다. 인공 지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 만드는 데 전념하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 여기에는 시각적 인식, 의사결정, 언어 이해, 심지어 창의적인 예술과 같은 활동도 포함됩니다. AI 시스템은 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하며, 해당 분석을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내립니다. AI는 특정 작업에 초점을 맞춘 좁은 AI부터 광범위한 활동에 걸쳐 인간의 인지 능력을 모방하는 것을 목표로 하는 보다 이론적인 강력한 AI까지 다양합니다. 

 

일반 AI와 달리 LLM(대형 언어 모델)은 특히 언어 측면에 집중되어 있습니다. LLM은 자연어 처리(NLP)에 초점을 맞춘 AI의 하위 집합입니다. 이는 대규모 데이터 세트에 대해 광범위하게 훈련된 정교한 알고리즘입니다. 그들의 주요 기능은 문맥상, 문법적으로 적절한 방식으로 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 창조하고, 반응하는 것입니다. LLM의 개발은 기계 학습의 가장 중요한 발전 중 하나를 나타내며, 기계가 인간이 걸리는 시간보다 훨씬 짧은 시간에 언어 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 해줍니다.

 

 

대규모 언어 모델(LLM) 응용분야

LLM을 사용하면 기계는 언어 컨텍스트를 이해하고 인간이 생성한 응답과 거의 구별할 수 없는 응답을 생성할 수 있습니다. LLM의 가장 인기 있는 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

자연어 처리(NLP)

AI의 필수 요소인 NLP는 LLM을 사용하여 기계가 인간 언어를 읽고, 해독하고, 이해할 수 있도록 돕습니다. 이 기능은 텍스트를 번역하고, 음성을 인식하고, 상황에 맞는 언어를 생성하는 데 필수적입니다.

카피라이팅

GPT-4 및 ChatGPT 외에도 Claude, Llama 2, Cohere Command, 및 Jurassiccan이 원본 카피를 씁니다. AI21 Wordspice는 스타일과 음성을 향상시키기 위해 원본 문장의 변경을 제안합니다.

지식 기반 답변

지식 집약적 자연어 처리(KI-NLP)라고도 하는 이 기법은 디지털 아카이브의 정보 도움말을 통해 특정 질문에 답할 수 있는 LLM을 말합니다. 일반적인 지식 질문에 답할 수 있는 AI21 Studio 플레이그라운드의 능력을 예로 들 수 있습니다.

텍스트 분류

LLM은 클러스터링을 사용하여 비슷한 의미나 감정을 가진 텍스트를 분류할 수 있습니다. 이러한 용도에는 고객 감정 측정, 텍스트 간의 관계 결정 및 문서 검색이 포함됩니다.

챗봇과 가상 비서

LLM은 챗봇과 가상 비서가 인간의 질문을 이해하고 정확하게 응답할 수 있도록 지원합니다. LLM은 가상 고객 서비스 상담원과 같은 제품을 크게 향상시켜 보다 자연스럽고 유용한 상호 작용을 제공합니다.

감성분석

기업은 정서 분석을 위해 LLM을 활용하여 제품 및 서비스에 대한 여론에 대한 통찰력을 얻습니다. 리뷰나 소셜 미디어의 텍스트를 분석함으로써 이러한 모델은 감정과 태도를 해석하여 비즈니스에 귀중한 피드백을 제공할 수 있습니다. 

코드 생성

LLM은 자연어 프롬프트에서 코드를 생성하는 데 능숙합니다. 예를 들어, GitHub Copilot에서 사용되는 Amazon CodeWhisperer 및 Open AI의 코덱스가 있으며, 이들은 Python, JavaScript, Ruby 및 기타 여러 프로그래밍 언어로 코딩할 수 있습니다. 다른 코딩 응용 분야로는 SQL 쿼리 생성, 셸 명령 작성, 웹 사이트 디자인 등이 있습니다.

텍스트 생성

게임 속 캐릭터에 대한 사실적인 대화 작성부터 이메일 응답 자동 생성에 이르기까지 LLM은 일관적일 뿐만 아니라 상황에 꼭 맞는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 코드 생성과 마찬가지로 텍스트 생성은 불완전한 문장을 완성하거나 제품 설명서를 작성하거나 Alexa Create와 같이 짧은 동화를 작성할 수 있습니다.  다른 예로는 LLM이 대상 고객의 공감을 불러일으키는 매력적인 텍스트를 생성하여 마케팅 캠페인의 효과를 높이는 방식으로 콘텐츠 제작을 재창조하는 디지털 마케팅이 있습니다. 또한 법률 서비스에서는 방대한 양의 판례법과 판례를 조사하여 변호사가 사건을 준비하는 데 도움을 주고 복잡한 영역별 텍스트를 관리하고 해석하는 능력을 보여줍니다.

 

대규모 언어 모델(LLM) 장점

LLM은 기계와 상호 작용하는 방식을 혁신하고 자연어 처리 분야를 발전시키고 있습니다. 주요 장점 중 일부를 검토해 보겠습니다. 

개인화 및 맞춤화

LLM은 사용자 상호 작용을 통해 학습하고 이에 따라 응답을 맞춤화할 수 있습니다. 따라서 각 사용자는 시간이 지남에 따라 자신의 선호도와 요구 사항에 맞춰 시스템이 조정되면서 보다 개인화된 경험을 즐길 수 있습니다. 관련 콘텐츠 제안, 타겟 추천 제공, 언어 스타일 조정 등 LLM의 개인화 기능은 사용자 만족도와 참여도를 크게 향상시킵니다. 

향상된 정확성과 효율성

LLM은 고급 기계 학습 기술을 활용하여 수동 데이터 처리에서 흔히 발생하는 오류 가능성을 대폭 줄입니다. 이러한 모델은 방대한 양의 언어 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 텍스트 분류, 언어 번역 등 다양한 작업의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 

상황에 따른 이해

LLM의 또 다른 주목할만한 장점은 특정 상황 내에서 텍스트를 이해하고 생성하는 능력입니다. 이러한 모델은 주어진 입력을 기반으로 일관되고 상황에 맞는 적절한 응답을 생성할 수 있으므로 자동화된 고객 지원 시스템과 같은 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 

향상된 언어 이해

LLM은 기계가 인간 언어의 뉘앙스, 관용어, 문화적 구어체를 이해하는 데 그 어느 때보다 가까워지고 언어 장벽을 허물었습니다. 정교한 알고리즘을 통해 맥락과 의미를 해독할 수 있습니다. LLM의 역량 강력한 컴퓨팅 하드웨어를 결합하면, 개인과 조직 모두 언어 장벽을 뛰어넘고 혁신을 추구하는 협력자로서 인공 지능의 혜택을 누릴 수 있는 준비가 잘 되어 있습니다.

 

대규모 언어 모델(LLM)의 한계와 남겨진 과제

놀라운 잠재력에도 불구하고 LLM은 종종 논의 대상이 되는 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 

윤리적 우려

AI 구현은 전통적으로 인간이 수행한 작업을 기계에 의존하는 정도나 AI 생성 콘텐츠의 윤리적 사용과 같은 윤리적인 질문을 제기하는 경우가 많습니다. 

편견과 공정성

LLM은 그들이 제공하는 데이터만큼만 공정합니다. 편향된 훈련 데이터는 편향된 모델 결과로 이어질 수 있습니다. 

데이터 개인정보 보호 및 보안

많은 양의 데이터를 관리하는 것은 큰 책임을 수반합니다. LLM 교육에 사용되는 데이터는 민감할 수 있으므로 엄격한 데이터 개인 정보 보호 및 보안 조치의 필요성이 강조됩니다.

 

AI 분야 대규모 언어 모델(LLM)의 미래 전망

 

ChatGPT 및 Gemini와 같은 여러 LLM이 이미 일반 대중에게 제공되고 있으며 더 많은 개선된 버전이 출시될 예정입니다. 특정 정보 찾기, 수학 문제 해결, 심지어 코딩과 같은 작업은 컴퓨터나 휴대폰을 사용하는 모든 사람이 점점 더 쉽게 접근할 수 있게 될 것입니다. 기업은 또한 LLM을 서비스에 보다 일반적으로 통합하고 있습니다. LLM이 더욱 발전하고 정확성과 인지적 이해가 향상됨에 따라 이러한 추세가 계속될 것으로 예상합니다.

 

챗GPT 4 vs 제미나이 어드밴스

ChatGPT 4(OpenAI) vs Gemini Advanced(Google): 어떤 AI 챗봇이 더 뛰어날까요?

 

대규모 언어 모델은 기술적 경이로움 그 이상입니다. 그들은 인간과 점점 더 효율적으로 소통하고 있으며, 기술과 언어가 원활하게 교차하는 미래를 향해 인류를 도약시켜 이전에는 상상할 수 없었던 기회를 창출하겠다는 약속을 하고 있습니다.