LLM(대형 언어 모델): 정의 및 작동 방식

급변하는 인공지능(AI) 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)은 빠르게 기초 기술로 자리 잡았습니다. 이 기사에서는 LLM이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 다양한 응용 프로그램, 장점과 제한 사항에 대해 자세히 알아봅니다. 또한 이 강력한 기술의 미래에 대한 통찰력도 얻을 수 있습니다.

목차

• LLM이란 무엇입니까?
• LLM 작동 방식
• LLM 사용 사례
• LLM 예
• 도전과제
• LLM의 미래
• 결론

대규모 언어 모델이란 무엇입니까?

LLM(대형 언어 모델)은 데이터에서 학습하고 이를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있는 시스템을 만드는 데 초점을 맞춘 AI의 한 분야인 기계 학습(ML)의 응용 프로그램입니다. LLM은 다중 계층의 신경망을 사용하여 대규모 데이터 세트의 복잡한 패턴을 인식하고 모델링하는 기계 학습 유형인 딥 러닝을 사용하여 구축되었습니다. 딥 러닝 기술을 통해 LLM은 인간 언어의 복잡한 맥락, 의미, 구문을 이해할 수 있습니다.

LLM은 복잡한 아키텍처로 인해 "대형"으로 간주됩니다. 일부는 최대 1000억 개의 매개변수를 갖고 있으며 작동하려면 200GB가 필요합니다. 대규모 데이터 세트에 대해 훈련된 다층 신경망을 통해 LLM은 언어 번역, 다양한 콘텐츠 생성 및 인간과 같은 대화에 탁월합니다. 또한 LLM은 긴 문서를 신속하게 요약하고 교육적인 지도를 제공하며 기존 문헌을 기반으로 새로운 아이디어를 생성하여 연구자를 도울 수 있습니다.

대규모 언어 모델의 작동 방식

훈련 데이터, 훈련에 사용되는 방법 및 아키텍처를 살펴보면 LLM의 작동 방식을 이해할 수 있습니다. 각 요소는 모델의 성능과 수행할 수 있는 작업에 영향을 미칩니다.

데이터 소스

LLM은 대규모 데이터 세트에 대해 교육을 받았기 때문에 모델이 상황 관련 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있습니다. 선별된 데이터 세트는 특정 작업에 대해 LLM을 교육하는 데 사용됩니다. 예를 들어 법률 업계의 LLM은 정확하고 적절한 콘텐츠를 생성하기 위해 법률 텍스트, 판례법 및 법령에 대한 교육을 받을 수 있습니다. 생성된 콘텐츠의 공정성과 중립성을 보장하고 민감하거나 편향된 콘텐츠를 제거하기 위해 모델을 교육하기 전에 데이터 세트를 선별하고 정리하는 경우가 많습니다.

훈련 과정

GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 LLM 교육에는 모델이 언어를 처리하고 생성하는 방법을 결정하는 수백만 또는 수십억 개의 매개변수 조정이 포함됩니다. 매개변수는 모델이 성능을 향상시키기 위해 학습 중에 학습하고 조정하는 값입니다.

훈련 단계에는 그래픽 처리 장치(GPU)와 같은 특수 하드웨어와 대량의 고품질 데이터가 필요합니다. LLM은 교육 피드백 루프 중에 지속적으로 학습하고 개선합니다. 피드백 훈련 루프에서 모델의 출력은 사람이 평가하고 해당 매개변수를 조정하는 데 사용됩니다. 이를 통해 LLM은 시간이 지남에 따라 인간 언어의 미묘함을 더 잘 처리할 수 있습니다. 이는 결과적으로 LLM이 작업을 보다 효과적으로 수행하고 품질이 낮은 콘텐츠를 생성할 가능성을 줄여줍니다.

LLM 교육 과정은 계산 집약적일 수 있으며 상당한 양의 계산 능력과 에너지가 필요할 수 있습니다. 결과적으로 많은 매개변수를 사용하여 LLM을 교육하려면 일반적으로 상당한 자본, 컴퓨팅 리소스 및 엔지니어링 재능이 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Grammarly를 포함한 많은 조직에서는 규칙 기반 교육과 같은 보다 효율적이고 비용 효과적인 기술을 조사하고 있습니다.

건축학

LLM의 아키텍처는 주로 Attention 및 Self-Attention이라는 메커니즘을 사용하여 문장에서 다양한 단어의 중요성을 평가하는 신경망 유형인 변환기 모델을 기반으로 합니다. 이 아키텍처가 제공하는 유연성을 통해 LLM은 보다 현실적이고 정확한 텍스트를 생성할 수 있습니다.

변환기 모델에서는 문장의 각 단어에 해당 단어가 문장의 다른 단어에 얼마나 많은 영향을 미치는지 결정하는 어텐션 가중치가 할당됩니다. 이를 통해 모델은 일관되고 상황에 맞는 텍스트를 생성하는 데 중요한 단어 간의 장거리 종속성과 관계를 캡처할 수 있습니다.

변환기 아키텍처에는 모델이 단일 시퀀스의 다양한 위치를 연관시켜 해당 시퀀스의 표현을 계산할 수 있도록 하는 self-attention 메커니즘도 포함되어 있습니다. 이는 모델이 일련의 단어나 토큰의 맥락과 의미를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

LLM 사용 사례

강력한 자연어 처리(NLP) 기능을 갖춘 LLM은 다음과 같은 광범위한 응용 프로그램을 제공합니다.

• 대화형 대화
• 텍스트 분류
• 언어 번역
• 대용량 문서 요약
• 서면 콘텐츠 생성
• 코드 생성

이러한 강력한 애플리케이션은 다음을 포함하여 다양한 사용 사례를 지원합니다.

• 고객 서비스:고객과 자연어 대화에 참여할 수 있는 챗봇과 가상 도우미를 강화하고, 고객의 질문에 답변하고 지원을 제공합니다.
• 프로그래밍:코드 조각 생성, 코드 설명, 언어 간 변환, 디버깅 및 소프트웨어 개발 작업 지원.
• 연구 및 분석:대규모 텍스트의 정보를 요약 및 종합하고, 통찰력과 가설을 생성하며, 문헌 검토 및 연구 작업을 지원합니다.
• 교육 및 지도:개인화된 학습 경험을 제공하고, 질문에 답하며, 개별 학생의 요구에 맞는 교육 콘텐츠를 생성합니다.
• 창의적인 애플리케이션:텍스트 프롬프트나 설명을 기반으로 시, 노래 가사, 시각 예술과 같은 창의적인 콘텐츠를 생성합니다.
• 콘텐츠 생성:기사, 스토리, 보고서, 스크립트 및 기타 형태의 콘텐츠를 작성하고 편집합니다.

대규모 언어 모델 예

LLM은 다양한 형태와 규모로 제공되며 각각 독특한 강점과 혁신을 가지고 있습니다. 다음은 가장 잘 알려진 일부 모델에 대한 설명입니다.

GPT

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 일련의 모델입니다. 이러한 모델은 널리 사용되는 ChatGPT 애플리케이션을 지원하며 일관되고 상황에 맞는 관련 텍스트를 생성하는 것으로 유명합니다.

쌍둥이자리

Gemini는 Google DeepMind에서 개발한 LLM 제품군으로, 더 긴 대화에서 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. 이러한 기능과 더 큰 Google 생태계와의 통합은 가상 비서 및 고객 서비스 봇과 같은 애플리케이션을 지원합니다.

야마

LLaMa(Large Language Model Meta AI)는 Meta에서 만든 오픈 소스 모델 제품군입니다. LLaMa는 제한된 계산 리소스로 효율적이고 성능이 뛰어나도록 설계된 더 작은 모델입니다.

클로드

Claude는 Anthropic이 개발한 모델 세트로, 윤리적인 AI와 안전한 배포에 중점을 두고 설계되었습니다. 정보 이론의 아버지인 Claude Shannon의 이름을 딴 Claude는 유해하거나 편향된 콘텐츠 생성을 방지하는 능력으로 유명합니다.

LLM의 장점

LLM은 다음과 같은 여러 산업 분야에 상당한 이점을 제공합니다.

• 의료:LLM은 의료 보고서 초안을 작성하고 의료 진단을 지원하며 맞춤형 환자 상호 작용을 제공할 수 있습니다.
• 재무:LLM은 분석을 수행하고, 보고서를 생성하고, 사기 탐지를 지원할 수 있습니다.
• 소매:LLM은 고객 문의 및 제품 추천에 대한 즉각적인 응답을 통해 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

일반적으로 LLM은 다음과 같은 기능을 포함하여 여러 가지 이점을 제공합니다.

• 글쓰기, 데이터 분석, 고객 서비스 상호 작용 등 중요하고 일상적인 작업을 자동화하여 인간이 창의성, 비판적 사고, 의사 결정이 필요한 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
• 추가 인적 자원 없이도 신속하게 확장하여 대량의 고객, 데이터 또는 작업을 처리할 수 있습니다.
• 사용자 컨텍스트를 기반으로 개인화된 상호 작용을 제공하여 보다 맞춤화되고 관련성이 높은 경험을 제공합니다.
• 다양하고 창의적인 콘텐츠를 생성하여 잠재적으로 새로운 아이디어를 촉발하고 다양한 분야에서 혁신을 촉진합니다.
• 정확하고 상황에 맞는 번역을 제공하고 다양한 언어와 문화에 걸친 의사소통과 협업을 촉진하여 언어 장벽을 해소합니다.

LLM의 과제

여러 가지 장점에도 불구하고 LLM은 응답 정확도, 편향 및 대규모 리소스 요구 사항을 포함한 몇 가지 주요 과제에 직면해 있습니다. 이러한 과제는 LLM과 관련된 복잡성과 잠재적인 함정을 강조하며 해당 분야에서 진행 중인 연구의 초점입니다.

LLM이 직면한 몇 가지 주요 과제는 다음과 같습니다.

• LLM은 훈련 데이터의 편견을 강화하고 증폭시켜 잠재적으로 유해한 고정관념이나 차별적 패턴을 영속시킬 수 있습니다. 이 문제를 완화하려면 훈련 데이터를 신중하게 선별하고 정리하는 것이 중요합니다.
• 모델의 복잡성과 의사결정 프로세스의 투명성 부족으로 인해 LLM이 결과를 생성하는 이유를 이해하는 것이 어려울 수 있습니다. 이러한 해석 가능성의 부족은 신뢰와 책임에 대한 우려를 불러일으킬 수 있습니다.
• LLM을 교육하고 운영하려면 막대한 양의 컴퓨팅 성능이 필요하며, 이는 비용이 많이 들고 리소스 집약적일 수 있습니다. LLM 교육 및 운영에 필요한 에너지 소비가 환경에 미치는 영향도 우려됩니다.
• LLM은 설득력이 있지만 실제로는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 출력을 생성할 수 있으며, 제대로 모니터링하거나 사실을 확인하지 않으면 잠재적으로 잘못된 정보를 퍼뜨릴 수 있습니다.
• LLM은 텍스트 데이터의 패턴 인식 이상의 심층적인 도메인별 지식이나 추론 능력이 필요한 작업에 어려움을 겪을 수 있습니다.

LLM의 미래

LLM의 미래는 밝습니다. 출력 편향을 줄이고 의사결정 투명성을 높이는 데 초점을 맞춘 지속적인 연구가 진행되고 있습니다. 미래의 LLM은 더욱 정교하고 정확하며 더욱 복잡한 텍스트를 생성할 수 있을 것으로 예상됩니다.

LLM의 주요 잠재적 발전은 다음과 같습니다.

• 다중 모드 처리:LLM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 및 비디오도 처리하고 생성할 수 있으므로 보다 포괄적이고 대화형 응용 프로그램이 가능합니다.
• 향상된 이해 및 추론:추상적 개념, 인과 관계, 실제 지식을 이해하고 추론하는 능력이 향상되면 더욱 지능적이고 상황을 인식하는 상호 작용이 가능해집니다.
• 개인 정보 보호를 통한 분산형 교육:개인 정보 보호 및 데이터 보안을 유지하면서 분산형 데이터 소스에서 LLM을 교육하면 더욱 다양하고 대표적인 교육 데이터가 가능해집니다.
• 편향 감소 및 결과 투명성:이 분야에 대한 지속적인 연구를 통해 LLM이 특정 결과를 생성하는 이유를 더 잘 이해할 수 있으므로 LLM을 신뢰할 수 있고 책임감 있게 사용할 수 있습니다.
• 분야별 전문 지식:LLM은 특정 분야 또는 산업에 맞게 조정되어 법률 분석, 의료 진단 또는 과학 연구와 같은 작업에 대한 전문 지식과 역량을 얻습니다.

결론

LLM은 분명히 유망하고 강력한 AI 기술입니다. 그들의 능력과 한계를 이해함으로써 기술과 사회에 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이러한 기술의 잠재력을 완전히 이해하려면 기계 학습, 신경망 및 AI의 기타 측면을 살펴보는 것이 좋습니다.