Large Language Model
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Large Language Model
개요
Large Language Model(대규모 언어 모델, 이하 LLM)은 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 심층 신경망 기반의 인공지능 모델로, 수십억에서 수조 개의라미터를진 대규모 구조를징으로 합니다. 이 모델들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습(pre-training)을 수행하며, 다양한 자연어 처리(NLP) 과제에서 뛰어난 성능을 보입니다. 대표적인 예로 GPT 시리즈(OpenAI), BERT(Google), LLaMA(Meta), PaLM(Google) 등이 있습니다.
LLM은 단순한 텍스트 예측을 넘어 질문 응답, 요약, 번역, 코드 생성, 창작 등 광범위한 응용이 가능하며, 인공지능의 발전을 주도하는 핵심 기술 중 하나로 평가받고 있습니다.
핵심 원리와 구조
1. 트랜스포머 아키텍처
대부분의 LLM은 2017년 구글이 제안한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 아키텍처는 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)과 달리 자기 주의(self-attention) 메커니즘을 사용하여 입력 문장 내 단어들 간의 관계를 병렬적으로 분석합니다.
자기 주의는 특정 단어가 문장 내 다른 단어들과 얼마나 관련이 있는지를 가중치로 계산함으로써, 문맥을 보다 정확하게 파악할 수 있게 해줍니다.
자기 주의의 주요 구성 요소:
- Query, Key, Value 벡터
- Attention Score = softmax(QK^T / √d_k)
-: Attention Score와 Value의 가중합
이 구조 덕분에 LLM은 장거리 의존성(long-range dependencies)을 효과적으로 처리할 수 있으며, 학습 속도도 훨씬 빨라졌습니다.
2. 사전 학습과 미세 조정
LLM은 일반적으로 두 단계의 학습 과정을 거칩니다:
-
사전 학습(Pre-training): 인터넷에서 수집한 방대한 텍스트 데이터(예: 위키백과, 책, 뉴스 기사)를 사용해 언어 통계적 구조를 학습합니다. 주로 다음 단어 예측(task: next token prediction)을 목표로 합니다.
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미세 조정(Fine-tuning): 특정 과제(예: 감성 분석, 질문 응답)에 맞춰 추가 학습을 수행합니다. 이 과정에서 모델은 일반 지식을 특정 목적에 맞게 조정합니다.
recents 모델들은 지시 학습(Instruction Tuning)과 강화 학습 인간 피드백(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)을 통해 더 인간 친화적인 응답을 생성하도록 최적화됩니다.
주요 특징
1. 스케일의 중요성
LLM의 성능은 모델 크기(파라미터 수), 데이터 양, 계산 자원의 규모와 밀접한 상관관계를 가집니다. 일반적으로 파라미터 수가 많을수록 언어 이해 및 생성 능력이 향상되며, 이를 "스케일 법칙(Scaling Laws)"이라고 부릅니다.
예: - GPT-3: 1750억 파라미터 - PaLM: 5400억 파라미터 - GPT-4 (추정): 수조 파라미터 이상
2. 프롬프트 기반 추론
LLM은 명시적인 프로그래밍 없이도 프롬프트(prompt)를 통해 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, "다음 문장을 영어로 번역해줘: 안녕하세요"라는 입력만으로도 번역을 수행합니다.
이러한 능력은 Few-shot, Zero-shot 추론으로 확장되며, 모델이 예제 없이도 과제를 이해하고 수행할 수 있게 합니다.
응용 분야
| 응용 분야 | 설명 |
|---|---|
| 챗봇 및 가상 비서 | 고객 서비스, 개인 비서 등 자연스러운 대화 시스템 구축 |
| 콘텐츠 생성 | 기사, 시, 소설, 마케팅 카피 등 창작 활동 지원 |
| 코드 생성 | GitHub Copilot 등 개발자의 코딩 보조 |
| 요약 및 번역 | 긴 문서를 요약하거나 다국어 번역 수행 |
| 교육 보조 | 학습 자료 생성, 문제풀이 도움, 언어 학습 |
한계와 도전 과제
- 사실 오류(Hallucination): 모델이 자신 없는 정보를 마치 사실인 것처럼 생성할 수 있음.
- 편향성: 학습 데이터에 포함된 사회적 편향이 모델 출력에 반영될 수 있음.
- 에너지 소비: 대규모 학습과 추론 과정에서 막대한 전력 소모 발생.
- 보안 및 윤리 문제: 가짜 뉴스 생성, 개인정보 유출 위험 등.
이러한 문제 해결을 위해 연구자들은 모델의 투명성, 책임 있는 AI, 지속 가능성에 주목하고 있습니다.
참고 자료 및 관련 문서
- Vaswani et al. (2017). "Attention Is All You Need"
- Brown et al. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners" (GPT-3 논문)
- OpenAI, Google AI, Meta AI 공식 블로그 및 기술 보고서
- Hugging Face - 오픈소스 LLM 공유 플랫폼
LLM은 인공지능의 패러다임을 바꾸고 있으며, 앞으로도 인간과 기계의 소통 방식을 혁신할 핵심 기술로 지속 발전할 전망입니다.
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