대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇입니까?

대규모 언어 모델이란 무엇입니까?

대규모 언어 모델(LLM)은 인간처럼 언어를 이해하고 번역하고 생성하도록 설계된 딥 러닝 모델입니다. LLM은 수백만 또는 수십억 개의 파라미터를 통해 방대한 양의 퍼블릭 도메인 데이터를 학습하며, 이 덕분에 인간이 작성한 것처럼 들리는 텍스트를 생성합니다.

LLM은 자연어 처리(NLP)라는 보다 광범위한 도메인 내에서 사용됩니다. NLP는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호작용을 다루는 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. NLP는 인간의 언어를 분석, 이해, 생성하는 데 사용되며, 기계는 이를 통해 텍스트, 음성 및 기타 형태의 커뮤니케이션을 읽고 해석할 수 있습니다.

ChatGPT, Google Bard, Jasper와 같은 오늘날 가장 널리 사용되는 텍스트 중심 생성형 AI(genAI) 도구 중 일부는 LLM을 핵심 기술 기반으로 활용합니다. 최근 생성형 AI의 급부상과 생성형 AI에 대한 상업적 투자의 주된 배경에는 대규모 언어 모델의 기술적 발전이 있습니다. 그 예로는 트랜스포머 모델 아키텍처의 도입, 어텐션 메커니즘 및 최적화 기법과 같은 새로운 알고리즘 혁신, TensorFlow 및 PyTorch와 같은 오픈 소스 프레임워크의 접근성 향상 등을 들 수 있습니다.

대규모 언어 모델과 생성형 AI의 비교

일반적으로 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등의 콘텐츠를 생성하거나 제작하는 데 사용되는 AI 솔루션을 의미합니다. LLM은 자연어 처리 기법을 활용해 텍스트를 분석하고 생성하는 데 특화된 생성형 AI의 하위 분야입니다.

LLM은 생성형 AI 솔루션을 구현하는 데 있어 핵심적인 역할을 수행하는 경우가 많습니다. 이 경우, LLM은 시스템이 사용자의 입력 프롬프트를 이해하고 적절한 콘텐츠 출력을 제공하도록, 사용자와 AI 모델 사이에서 매개체로 작용합니다.

언어 모델은 왜 중요합니까?

대규모든 소규모든 언어 모델은 AI가 인간과 상호작용할 수 있도록 지원합니다. 이들 모델은 챗봇, AI 비서, 자동 전사 서비스와 같은 여러 AI 혁신의 기반을 이룹니다. AI 시스템은 LLM을 통해 인간의 의도를 이해하고 정확하게 대응할 수 있습니다.

LLM은 인간보다 훨씬 더 빠르게 방대한 양의 텍스트 콘텐츠를 처리할 수 있기 때문에 문서 검토 또는 법률 연구와 같은 분야에서 매우 강력한 도구가 될 수 있습니다. 이러한 고급 분석 기능을 바탕으로 LLM은 다양한 사용 사례와 산업 분야에서 의사결정 개선을 지원하고 생산성을 극대화할 수 있습니다.

대규모 언어 모델의 이점

LLM을 구현하는 기업은 다음과 같은 수많은 혜택을 얻을 수 있습니다.

• 운영 간소화: LLM은 반복적이고 일상적인 작업을 자동화하여 직원 생산성을 제고하고 효율성을 개선하며 비용을 절감하는 데 기여합니다.
• 혁신 및 제품 개발 가속화: LLM은 소비자 피드백과 선호도에 대한 중요한 인사이트를 도출하고, 기존 제품의 개선 방법이나 신제품의 필요성에 대한 권고를 제공할 수 있습니다.
• 비즈니스 인사이트: LLM 기반의 NLP는 비정형 비즈니스 데이터를 빠르고 정확하게 분석하고 인사이트를 추출하여 기업이 보다 빠르게 데이터 기반 의사결정을 내리고 반복 작업을 자동화하며 경쟁 우위 확보 기회를 식별하도록 지원할 수 있습니다.
• 확장성과 유연성: LLM은 방대한 양의 데이터를 처리하도록 확장 가능하므로, 다양한 사례에 활용될 수 있습니다. 또한, LLM은 파운데이션 모델이기 때문에 훈련과 파인튜닝을 통해 특정 작업에 특화된 모델을 구축하고자 할 때 훌륭한 출발점이 됩니다.

LLM의 이점은 비즈니스의 영역을 훨씬 넘어섭니다. 기업이 LLM을 구현하여 LLM 기반 응용 프로그램에 쉽게 접근 가능해지면, 사용자 역시 다음과 같은 상당한 혜택을 누릴 수 있습니다.

• 더 나은 사용자 경험: LLM은 새로운 인사이트를 제공하고 제품 및 서비스를 위한 보다 직관적인 인터페이스를 제작하여 고객의 사용 편의성과 이해도를 제고할 수 있습니다.
• 고객 서비스 개선: LLM을 사용하면 고객 질의를 이해하고 보다 자연스러운 언어로 응답하는 챗봇 및 가상 비서를 구현하여 고객 서비스의 효율성과 효과를 향상할 수 있습니다.
• 개인화 추천: LLM은 고객의 선호도와 행동을 분석해 제품 및 서비스 추천을 개인화할 수 있습니다.
• 정보 접근성 향상: LLM을 활용하면 고객이 자연어 쿼리로 정보를 검색할 수 있기 때문에 보다 쉽게 원하는 정보를 찾을 수 있습니다.

대규모 언어 모델의 과제

LLM을 사용하면 기업과 사용자가 모두 상당한 이점을 얻을 수 있지만, 동시에 간과할 수 없는 과제와 위험이 제기되기도 합니다.

• 편향: LLM의 훈련 및 학습에는 편향이 있을 수 있는 기존 데이터가 사용됩니다. 따라서 LLM은 그러한 편향을 상속해 이후 생성하는 텍스트를 통해 편향을 확산할 가능성이 있습니다.
• 환경에 미치는 훈련의 영향: 대규모 LLM을 훈련하는 데 소요되는 막대한 컴퓨팅 리소스는 잠재적으로 환경에 오래 지속될 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, Google이 개발한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 일반적인 LLM 하나를 GPU에서 훈련할 때 발생하는 CO2 배출량은 자동차 5대의 수명 주기 배출량에 맞먹는다는 연구 결과도 있습니다.¹ 이러한 영향을 줄여 AI의 지속 가능성을 높일 뿐만 아니라 기업의 지속 가능성 노력 전반을 강화하는 데 AI를 활용하기 위한 연구가 진행되고 있습니다.
• 해석 가능성: 현재는 LLM의 의사결정 프로세스를 이해하여 LLM이 출력 결과에 도달하는 방식을 해석하기가 어렵습니다. 이는 LLM의 복잡성과 방대한 규모, 훈련에 사용되는 데이터 세트의 크기와 다양성, 아직 성숙 단계에 도달하지 못한 설명 가능성 도구 등의 여러 요인에 기인합니다. 그러나 AI 모델의 투명성과 설명 가능성을 개선하기 위한 AI 커뮤니티의 노력이 진행 중입니다.
• 책임감 있는 AI 사용: AI 사용과 관련된 또 다른 과제로 윤리적 및 사회적 영향이 있습니다. AI 혁신의 리더들은 AI가 사회에 미칠 수 있는 잠재적 영향에 대한 인식을 제고하고 AI의 발전이 커뮤니티를 지속적으로 향상하는 데 도움이 되도록 투명하고 포용적인 책임 있는 AI 관행을 추구하기 위해 최선을 다하는 동시에 함께 협력하고 있습니다.

대규모 언어 모델의 작동 방식

대규모 언어 모델은 심층 신경망을 사용하여 텍스트를 처리하고 생성합니다. 데이터의 패턴과 구조를 파악해 인간처럼 새로운 텍스트를 생성하는 방법을 학습하도록 이 모델들은 훈련하는 데는 때때로 수백만 또는 수조 개의 단어가 사용됩니다.

LLM은 트랜스포머라 불리는 딥 러닝 아키텍처를 기반으로 합니다. 모델은 트랜스포머를 통해 입력 시퀀스를 병렬로 처리하여 전통적인 신경망보다 더 높은 성능과 속도를 제공할 수 있습니다. 트랜스포머는 다층의 셀프 어텐션 메커니즘을 기반으로 하는데, 이는 맥락에 맞고 일관된 출력을 생성하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 모델은 시퀀스 내 각 단어의 중요도를 평가하여 단어 간의 관계를 기록할 수 있습니다.

우수한 대규모 언어 모델의 조건은 무엇입니까?

고품질의 LLM은 모델이 노출되고 학습하는 데이터 세트에서 시작됩니다. 데이터 세트가 다양하고 포괄적일수록, 인간처럼 상황에 맞는 텍스트를 생성할 수 있는 LLM의 능력도 향상됩니다.

다양하고 포괄적인 훈련 데이터 세트는 일반적으로 모델을 개발하는 사람 또는 기업이 제공하는 폭넓은 인터넷 출처에서 추출되는 기사, 웹사이트, 책 또는 기타 텍스트 리소스 등의 데이터로 구성됩니다.

인터넷에서 훈련 데이터를 수집하는 경우 한 가지 우려 사항은 LLM이 오해의 소지가 있거나 편향된 텍스트를 생성할 위험이 있다는 점입니다. LLM은 노출되는 훈련 데이터를 기반으로 학습하므로, 편향된 정보가 포함되어 있으면 LLM이 생성하는 텍스트도 그러한 편향을 상속할 가능성이 높습니다.

인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)은 LLM 응답의 품질을 향상하는 데 도움이 될 수 있는 프로세스입니다. RLHF에서는 모델이 응답을 생성하면 사람이 해당 응답을 검토하고 품질을 평가합니다. 응답의 품질이 낮으면 사람이 더 나은 응답을 작성합니다. 이렇게 사람이 제공한 모든 응답은 다시 훈련 데이터 세트에 입력되고, 모델은 무엇이 고품질 응답인지를 재학습합니다.

검색 증강 생성(RAG)의 등장과 도입 또한 LLM이 보다 정확하고 관련성 있는 AI 응답을 제공하는 데 기여하고 있습니다. RAG 방법론에서는 파운데이션 대규모 언어 모델을 지식 베이스(대개 기업 고유의 독점 데이터)에 연결하여 맥락적 측면에서 관련성이 높은 최신 정보를 주입합니다.

대규모 언어 모델의 훈련 방식

LLM의 훈련에는 방대한 양의 데이터와 막대한 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 특히 많은 파라미터를 사용하는 모델일수록 그렇습니다. LLM에 의도된 사용 사례에 따라, 훈련에 광범위한 데이터를 포함하는 범용 데이터 세트가 사용될 수도 있고 특정 목적이나 주제 영역에 초점을 맞춘 비교적 소규모의 데이터 세트가 사용될 수도 있습니다. 대개 조직은 파운데이션 모델이라고도 하는 보다 범용적인 LLM을 출발점으로 삼고, 자사 고유의 도메인 특화 데이터를 활용해 이를 훈련하여 필요에 맞게 파인튜닝할 수 있습니다.

LLM의 훈련 데이터 세트는 일반적으로 방대한 텍스트 집합으로, 책, 기사, 웹사이트, 과학 논문, 기타 문서 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 데이터는 모델이 인간의 언어를 이해하고 정확하면서도 인간다운 응답을 생성할 수 있도록 돕습니다. 일반적으로 LLM 훈련은 퍼블릭 클라우드나 고성능 데이터 센터와 같이 AI 가속화에 특화된 극한의 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있는 첨단 데이터 센터 환경에서 수행됩니다.

대규모 언어 모델의 사용 방식

기업과 전문가부터 일반 사용자에 이르기까지 대규모 언어 모델은 다양한 방식으로 사용되고 있습니다. OpenAI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 인기 LLM은 인터넷에서 수집된 방대한 양의 다양한 데이터 세트로 훈련되었기 때문에 작업 특화 훈련 없이 폭넓은 작업을 수행하는 데 활용되는 경우가 많습니다. 기업은 LLM을 파인튜닝하여 다양한 산업 분야에서 특정 작업에 특화된 응용 프로그램을 구현할 수도 있습니다.

텍스트 생성

LLM은 사용자 프롬프트에 따라 이메일, 개요, 마케팅 자료 등 다양한 유형의 비즈니스 및 개인 메시지 초안을 생성하여 생산성 향상을 지원할 수 있습니다. 여러 산업 분야에서 LLM은 커뮤니케이션과 마케팅 캠페인을 개인화하여 고객 경험을 강화하고 참여도를 높이는 데 활용되고 있습니다.

콘텐츠 요약

LLM은 장문의 문서나 문서 또는 데이터 모음을 요약하는 데 자주 사용됩니다. 예를 들어, 의료 분야에서 LLM은 전자 의료 기록과 같은 의료 텍스트를 처리하고 분석하여 의료진에게 환자의 건강 또는 치료 패턴에 대한 보고서를 제공하는 데 사용됩니다.

교육 분야에서 LLM 기반 생성형 AI는 교사와 행정 담당자에게 학생 및 학급의 시험·과제 성과를 분석한 요약 문서와 함께 고유한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

금융 서비스 조직은 금융 뉴스 기사와 소셜 미디어 게시글을 분석해 시장 심리를 파악하고 주가를 예측하는 데 LLM을 활용하고 있습니다.

AI 챗봇

LLM을 통해 AI 챗봇은 사람처럼 자연스러운 언어로 사용자 프롬프트에 응답할 수 있습니다.

제조, 은행, 에너지 산업 등 다양한 업계의 기업들이 직원의 직접 응대를 줄이는 동시에 고객 지원과 만족도를 향상하는 데 도움이 되도록 생성형 AI 지원 챗봇, 기업 맞춤형 개인 비서, 셀프서비스 포털을 도입하여 직원 시간을 최대화하고 효율성을 높이고 있습니다.

코드 생성

LLM은 기존 코드베이스와 문서에서 패턴을 학습하여 코드를 생성함으로써 개발자의 생산성을 강화할 수 있습니다. 이러한 정보로 훈련된 LLM은 자연어 프롬프트 또는 사양을 토대로 함수, 클래스, 심지어 전체 프로그램까지 생성할 수 있습니다.

정보 검색

챗봇, 고객 서비스 시스템, 콘텐츠 요약 도구 등 많은 LLM 응용 프로그램의 핵심은 쿼리에 대응하여 다양한 시스템에서 정보를 찾아 가져오는 능력에 있습니다.

인기 검색 엔진들도 쿼리 응답의 유효성과 관련성을 높이는 데 도움이 되도록 LLM을 활용합니다. RAG 데이터베이스와 연결된 내부 검색 엔진을 갖춘 기업에서는 직원들이 자사의 전체 콘텐츠 자산 라이브러리를 빠르게 검색하여 필요한 고관련성 자료를 찾을 수 있습니다.

대규모 언어 모델 사례

끊임없이 진화하는 현재의 AI 환경에서는 은행 업무를 지원하는 챗봇부터 실시간 번역을 수행하는 휴대폰의 AI 비서에 이르기까지 도처에서 LLM 사례를 발견할 수 있습니다.

오늘날 가장 중요한 LLM 중 상당수는 손쉬운 실험과 통합을 지원합니다. 가장 인기 있는 모델로는 다음과 같은 것이 있습니다.

• ChatGPT는 OpenAI가 개발한 AI 기반 대화형 모델로, LLM을 사용하여 광범위한 주제에 대한 정보를 제공합니다.
• BERT는 Google이 발표한 언어 모델로, 기계가 텍스트를 이해하고 처리하는 방식을 획기적으로 변화시킨 것으로 잘 알려져 있습니다.
• T5(Text-to-Text Transfer Transformer)는 Google AI가 개발한 강력한 다목적 언어 모델로, 텍스트 기반 응용 프로그램을 지원합니다.
• LLaMA는 Meta AI가 개발한 오픈 소스 LLM 제품군으로, 확장성과 효율성을 염두에 두고 설계되었습니다.
• XLNet은 Google과 Carnegie Mellon University가 개발한 강력한 언어 모델로, 사전 훈련에 혁신적인 접근 방식을 적용해 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

대규모 언어 모델의 미래

AI 기술의 미래가 빠르게 진화하고 변화하듯, LLM의 미래 또한 그렇게 전개되고 있습니다. 연구자들은 현재의 LLM이 가진 한계와 과제를 기반으로, 이를 개선하기 위한 새로운 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. 현재 중점적으로 다뤄지고 있는 분야는 다음과 같습니다.

• 효율성 향상: LLM의 규모, 복잡성, 기능이 지속적으로 증가함에 따라 에너지 소비량도 지속적으로 증가할 것입니다. 연구자들은 LLM을 보다 효율적으로 만들어, 연산 요구량과 환경에 미치는 영향을 줄이기 위한 방법을 개발하고 있습니다.
• 편향 완화: 편향은 복잡하고 지속적인 과제이기 때문에 연구자들은 편향을 완화하기 위한 다각적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 이러한 접근 방식에는 데이트 세트를 선별하고 다양화하는 것, 업계 및 학계 간 파트너십을 통해 모범 사례와 도구를 공유하는 것, 사용자 조사를 수행하고 다양한 사용자 집단의 피드백을 수집하여 편향을 식별하고 반복적으로 모델을 개선하는 것, 편향된 콘텐츠를 감지하고 걸러내는 기법을 구현하는 것 등이 포함됩니다.
• 새로운 유형의 아키텍처 탐색: 대형 기업들은 새로운 LLM 아키텍처를 활발히 연구하고 해당 모델들을 사전 훈련하며 모두가 활용하고 파인튜닝할 수 있는 모델을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

대규모 언어 모델의 거버넌스

규제 지침을 준수하고 책임 있는 AI 원칙에 부합하려면 LLM의 개발, 배포, 활용 전반을 신중하게 관리해야 합니다.

성공적인 LLM 거버넌스를 위해서는 신중하게 설계된 프레임워크, 정책, 윤리적 가이드라인이 요구됩니다. 이러한 거버넌스 정책은 사용되는 훈련 데이터의 적합성 확보, 모델의 정확성과 투명성 검증, 클라우드든 온프레미스든 모든 AI 워크로드 실행 인프라의 적절한 보안 보장과 같은 핵심 고려 사항을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. LLM 거버넌스에는 모델이 공정하고 평등하며 편향되지 않은 응답을 제공하도록 보장하기 위한 조치도 포함됩니다.