대규모 언어 모델이란 무엇입니까?
대규모 언어 모델(LLM)은 사람처럼 언어를 이해하고, 번역하고, 생성하도록 설계된 딥 러닝 모델입니다. LLM은 수백만 또는 수십억 개의 매개변수가 포함된 엄청난 양의 퍼블릭 도메인 데이터로 훈련되어, 사람이 작성한 것처럼 들리는 텍스트를 생성할 수 있습니다.
LLM은 자연어 처리(NLP)라는 더 광범위한 분야에서 사용됩니다. NLP는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용을 다루는 인공 지능(AI)의 한 분야입니다. NLP는 머신이 텍스트, 음성 및 기타 커뮤니케이션 형식을 읽고 해석할 수 있도록 인간의 언어를 분석하고 이해하고 생성하는 데 사용됩니다.
LLM은 ChatGPT, Google Bard, Jasper 등 오늘날 가장 많이 사용되는 텍스트 중심 생성형 AI(GenAI) 도구의 견고한 토대 역할을 합니다. 최근 생성형 AI의 성장과 생성형 AI에 대한 상업적 투자의 대부분은 트랜스포머 모델 아키텍처의 가용성, 주의 메커니즘 및 최적화 기법과 같은 새로운 알고리즘 혁신, TensorFlow 및 PyTorch 같은 오픈 소스 프레임워크의 접근성 등 대규모 언어 모델의 기술 발전에 기인했다고 볼 수 있습니다.
대규모 언어 모델의 이점
LLM을 구현하는 기업은 다음과 같은 수많은 이점을 얻을 수 있습니다.
- 운영 간소화: LLM을 통해 반복적이고 일상적인 작업을 자동화하여 직원 생산성을 높이고 효율성을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다.
- 혁신 및 제품 개발 가속화: LLM은 소비자 피드백 및 선호도에 대한 중요한 인사이트를 발견하고 기존 제품의 개선 방법을 추천하거나 신제품의 필요 여부에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.
- 비즈니스 인사이트: LLM을 기반으로 하는 NLP는 비정형 비즈니스 데이터를 빠르고 정확하게 분석하고 인사이트를 추출하여 기업이 더 빠르게 데이터 기반 결정을 내리고 반복적인 작업을 자동화하고 경쟁 우위를 확보할 기회를 식별하도록 지원합니다.
- 확장성 및 유연성: LLM은 대량의 데이터를 처리하도록 확장될 수 있기 때문에 여러 사례에 사용될 수 있습니다. 또한 LLM은 파운데이션 모델이기 때문에 훈련 및 파인 튜닝을 통해 작업 특화 모델을 구축할 때 매우 유용한 출발점이 될 수 있습니다.
LLM은 비즈니스를 넘어 다양한 분야에 이점을 제공합니다. 또한, 기업에서 LLM을 구현하고 LLM 기반 응용 프로그램을 쉽게 사용할 수 있게 되면, 사용자는 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.
- 더 나은 사용자 경험: LLM은 새로운 인사이트를 추출하고 보다 직관적인 제품 및 서비스의 인터페이스를 만듦으로 고객이 제품 및 서비스를 더 쉽게 사용하고 이해할 수 있습니다.
- 고객 서비스 향상: 고객 문의를 이해하고 더 자연스러운 언어로 응답하는 챗봇 및 가상 어시스턴트를 만드는 데 LLM을 사용하여 고객 서비스 효율성 및 효과를 향상할 수 있습니다.
- 맞춤형 추천: LLM은 고객 선호도 및 행동을 분석하고 제품 및 서비스에 대한 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다.
- 보다 쉬운 정보 검색: LLM을 활용하면 고객이 자연어 쿼리로 정보를 검색할 수 있으므로 필요한 정보를 더 쉽게 찾을 수 있습니다.
대규모 언어 모델의 작동 방식
대규모 언어 모델은 심층 신경망을 사용하여 텍스트를 처리하고 생성합니다. 때로는 대규모 언어 모델은 데이터 패턴과 구조를 찾아 사람처럼 새로운 텍스트를 생성하는 방법을 학습하도록 수백만 또는 수조 개의 단어로 훈련되기도 합니다.
LLM은 트랜스포머라는 딥 러닝 아키텍처를 사용합니다. 트랜스포머를 사용하면 모델이 입력 시퀀스를 병렬 방식으로 처리할 수 있으므로 전통적인 신경망에 비해 성능과 속도가 향상됩니다. 트랜스포머는 LLM이 맥락에 맞고 일관된 출력을 처리하는 데 핵심적인 역할을 하는 여러 계층의 자기 주의 메커니즘을 사용합니다. 자기 주의 메커니즘을 통해 모델은 시퀀스에서 각기 다른 단어의 중요성을 평가하여 단어 간의 관계를 기록할 수 있습니다.
훌륭한 대규모 언어 모델은 무엇입니까?
고품질 LLM을 만드는 것은 LLM이 노출되고 학습되는 데이터세트에서 시작됩니다. 데이터세트가 더 다양하고 포괄적일수록 LLM은 상황에 적합하고 인간과 유사하게 텍스트를 생성할 수 있습니다.
다양하고 포괄적인 훈련 데이터세트는 일반적으로 기사, 웹사이트, 서적과 같은 인터넷의 다양한 소스 또는 그 외에도 모델을 개발하는 사람이나 기업이 제공하는 텍스트 리소스에서 데이터를 추출합니다.
인터넷에서 훈련 데이터를 소싱할 때 한 가지 우려 사항은 LLM이 오해의 소지가 있거나 편향된 텍스트를 생성할 위험이 있다는 점입니다. LLM은 노출되는 훈련 데이터를 기반으로 학습하기 때문에, 편향된 정보가 있는 경우 LLM이 생성하는 텍스트도 그 편향성을 그대로 이어받을 가능성이 높습니다.
인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 LLM 응답의 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 프로세스입니다. RLFH에서는 모델이 응답을 생성하면 사람이 응답을 검토하고 품질을 점수화합니다. 응답의 품질이 낮으면 사람이 더 나은 답변을 작성합니다.
그런 다음 사람이 제공한 모든 답변을 훈련 데이터세트에 다시 포함하여 고품질 답변이 무엇인지를 학습하도록 모델을 재훈련합니다.
검색 증강 생성(RAG)의 출현 및 채택 또한 LLM이 더 정확하고 관련성 높은 AI 응답을 제공할 수 있도록 지원하고 있습니다. RAG 방법론에서는 기본적인 대규모 언어 모델을 지식 베이스(주로 회사의 사유 데이터)에 연결하여 상황에 맞는 최신 정보를 주입합니다.
대규모 언어 모델의 사용 방식
기업, 전문가, 일상적인 사용자는 다양한 방식으로 대규모 언어 모델을 사용합니다. 오픈 AI의 GPT(생성형 사전 훈련 트랜스포머)와 같은 인기 있는 LLM은 인터넷의 방대하고 광범위한 데이터세트로 훈련되었기 때문에 작업별 훈련 없이 다음과 같은 다양한 작업을 완료하는 데 사용되는 경우가 많습니다.
- 질의응답
- 문서 또는 텍스트 요약
- 표 및 차트 해석
- 스토리 또는 시와 같은 크리에이티브 콘텐츠 생성
- 언어 번역
기업은 LLM을 미세 조정하고 구현하여 다음과 같이 산업에 걸쳐 작업별로 적용할 수 있습니다.
- 자동차: LLM은 운전자 및 승객을 위해 생성형 AI 어시스턴트를 활용하는 차세대 차량을 만드는 데 필수적인 요소입니다.
- 고객 서비스: LLM은 고객 서비스 측면을 자동화하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 기업은 사람처럼 고객 문의를 이해하고 응답할 수 있는 챗봇을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 응답 시간을 줄이고 효율성을 높이고 고객 만족도를 향상할 수 있습니다.
- 교육: 교육 분야에서 LLM 기반 생성형 AI는 콘텐츠를 개인화하고 실시간에 가까운 피드백을 제공하고 코칭 및 기술 개발을 안내하는 데 사용되고 있습니다.
- 에너지: 에너지 부문에서 사용되고 있는 LLM 기반 생성형 AI는 챗봇으로 더욱 향상된 공감형 고객 경험을 완성하고 기업별 개인 어시스턴트를 제공하고, 최적의 그리드 구성을 시뮬레이션 및 생성하고, 다양한 수요 시나리오와 정전 대응 전략을 테스트하고, 새로운 에너지원의 통합을 계획하고, 예측 유지관리를 지원하는 고급 분석 사용 사례를 위해 더 다양한 소스의 데이터를 수집 및 분석하는 데 사용되고 있습니다.
- 금융 서비스 및 뱅킹: 뱅킹 및 금융 서비스에서 LLM은 대량의 거래 데이터를 처리하여 사기를 감지 및 방지하고 위험을 완화하는 데 널리 사용되고 있습니다. 이뿐만 아니라 금융 뉴스 기사 및 소셜 미디어 게시물을 분석하여 감정을 식별하고 주가를 예측하기 위해 그리고 고객에게 AI 챗봇과 금융 어시스턴트를 배포하기 위해서도 LLM이 사용되고 있습니다.
- 정부: 정부 기관에서 LLM 기반 생성형 AI는 사용자의 요구 사항을 더 잘 이해하고 좀 더 상황에 맞는 정보를 제공할 수 있는 개인화된 AI 챗봇 경험을 창출하기 위해 그리고 사무실, 실험실, 현장에서 자동화 및 정보에 입각한 의사결정을 지원하기 위해 사용되고 있습니다.
- 의료: 의료 분야에서 LLM은 전자 의료 기록과 같은 의료 텍스트를 처리하고 분석하여 중요한 정보를 추출하고 환자 치료를 개선하는 데 사용되고 있습니다. 보고서를 생성하거나 권장 치료를 제안할 수도 있습니다.
- 제조: 생성형 AI 지원 챗봇 및 셀프서비스 포털은 고객 지원을 늘리는 동시에 상담원 통화를 줄여 직원 시간을 최대한으로 활용하는 데 도움이 되고 있습니다. LLM은 커뮤니케이션, 마케팅 캠페인, 이메일을 개인화하여 고객 경험을 향상하고 참여도를 높이는 데도 사용됩니다.
- 미디어 및 엔터테인먼트: 대량의 콘텐츠 및 데이터를 분석하여 개인화된 추천을 제시하고, 콘텐츠 제작을 개선하고, 고객의 행동을 더 잘 이해하기 위해 LLM을 사용합니다.
대규모 언어 모델의 문제점
LLM은 기업과 사용자에게 상당한 이점을 제공하지만, 간과할 수 없는 문제점과 위험도 존재합니다.
- 편향: LLM의 훈련 및 학습에는 편향성이 있을 수 있는 기존 데이터가 사용됩니다. 따라서 LLM이 이러한 편향을 이어받아 이후 생성하는 텍스트를 통해 이를 전파할 가능성이 있습니다.
- 환경에 미치는 훈련의 영향: 방대한 LLM을 훈련하는 데는 잠재적으로 환경에 지속적이고 유해한 영향을 남길 수 있는 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 예를 들어, 구글이 도입한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 하나의 일반적인 LLM을 GPU에서 훈련시키는 경우 자동차 5대가 평생 방출하는 만큼의 CO2를 배출할 수 있다는 연구 결과가 있습니다.1 이러한 영향을 줄이고 AI를 더욱 지속 가능하게 만드는 것은 물론, 비즈니스 지속 가능성에 대한 노력을 전반적으로 개선하는 데 AI를 활용하려는 연구가 진행되고 있습니다.
- 해석 가능성: 현재로서는 LLM의 의사결정 프로세스를 이해하고 어떻게 출력이 도출되는지를 해석하기가 어렵습니다. 이는 LLM의 복잡성과 방대한 규모, 학습하는 데이터세트의 크기와 다양성, 현재 성숙한 설명 가능성 도구의 부재 등 여러 가지 요인에 기인합니다. 그러나 AI 모델 투명성 및 설명 가능성을 개선하기 위한 AI 커뮤니티의 노력이 진행 중입니다.
- 책임감 있는 AI 사용: AI 사용과 관련된 또 다른 문제로 윤리적 및 사회적 영향이 있습니다. AI 혁신의 리더들은 AI가 사회에 미치는 잠재적 영향에 대한 인식을 제고하고 AI의 발전이 커뮤니티를 지속적으로 개선하는 데 도움이 되도록 투명하고 포용적이며 책임감 있는 신뢰할 수 있는 AI 관행을 추구하기 위해 협력하고 노력하고 있습니다.
대규모 언어 모델의 미래
AI 기술의 미래가 진화하고 빠르게 변화하고 있는 것처럼 LLM의 미래도 마찬가지입니다. 연구자들은 현재의 한계와 문제점을 기반으로 LLM을 개선할 수 있는 새로운 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. 집중하고 있는 몇 가지 영역은 다음과 같습니다.
- 효율성 향상: LLM의 크기, 복잡성, 기능이 계속해서 증가할수록 에너지 소비도 함께 증가할 것입니다. 연구자들은 LLM을 더 효율적으로 만들어 컴퓨팅 요구 사항과 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있는 방법을 개발하고 있습니다.
- 편향 완화: 편향 완화는 복잡하고 지속적인 과제이기 때문에 연구자들은 편향을 줄이기 위해 다각적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 이러한 접근 방식에는 데이터세트 큐레이션 및 다각화, 모범 사례 및 도구를 공유하기 위한 산학 파트너십 형성, 편향을 식별하고 모델을 반복적으로 개선하기 위한 사용자 연구 수행 및 다양한 사용자 그룹의 피드백 수집, 편향된 콘텐츠를 감지하고 걸러내는 기법 구현 등이 포함됩니다.
- 새로운 유형의 아키텍처 탐색: 대기업들은 새로운 LLM 아키텍처를 적극적으로 연구하고 이러한 모델을 사전 훈련하는 동시에 모든 사람이 사용하고 미세 조정할 수 있는 공간이 되기 위해 노력하고 있습니다.