Large Language Model
📋 문서 버전
이 문서는 5개의 버전이 있습니다. 현재 버전 2을 보고 있습니다.
Large Language Model
개
Large Language Model(M, 대규모 언어 모델)은 자연어를 이해하고 생성하는 데 특화된 인공지능 모델, 수십억에서 수조 개에 이르는 파라미터를진 심층 신경망 기반의 머신러닝 모델입니다. LLM 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 패턴, 문법, 사실 정보, 추론 능력 등을 습득하며, 질문 응답, 번역, 요약, 창 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있습니다. 최근 년간 딥러닝, 특히 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 발전과 함께 LLM은 인공지능 분야에서 핵심 기술로 부상했습니다.
LLM은 전통적인 규칙 기반 또는 통계 기반 언어 모델과 달리, 명시적인 프로그래밍 없이도 맥락을 이해하고 유창한 문장을 생성할 수 있어, 인간과 유사한 언어 상호작용을 가능하게 합니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 PaLM, Meta의 LLaMA, 그리고 한국의 하이퍼클로바(KoGPT) 등이 있습니다.
핵심 기술 요소
1. 트랜스포머 아키텍처
LLM의 기반이 되는 트랜스포머(Transformer)는 2017년 Google이 발표한 신경망 구조로, 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)과 달리 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 중심으로 동작합니다. 특히 자기 어텐션(Self-Attention)은 문장 내 각 단어가 다른 단어들과 어떻게 관계되는지를 분석함으로써, 장거리 의존성(long-range dependencies)을 효과적으로 처리할 수 있습니다.
- 자기 어텐션(Self-Attention): 입력 시퀀스 내 모든 단어 간의 관련성을 계산하여 중요도를 부여.
- 멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention): 여러 어텐션 헤드를 병렬로 사용해 다양한 관계를 포착.
- 포지셔널 인코딩(Positional Encoding): 단어의 순서 정보를 모델에 제공.
트랜스포머는 병렬 처리가 가능하여 학습 속도가 빠르며, 대규모 데이터에 잘 확장됩니다.
2. 사전 학습과 미세 조정
LLM은 일반적으로 두 단계의 학습 과정을 거칩니다:
- 사전 학습(Pre-training): 방대한 무라벨 텍스트 데이터(예: 위키백과, 책, 웹사이트)를 사용해 언어 모델링을 수행. 주로 마스크드 언어 모델링(MLM, BERT 계열) 또는 오토리그레시브 언어 모델링(GPT 계열) 방식을 사용.
- 미세 조정(Fine-tuning): 특정 과제(예: 감성 분석, 질문 응답)에 맞춰 사전 학습된 모델을 추가 학습.
최근에는 지시 학습(Instruction Tuning)과 강화 학습을 통한 인간 선호도 학습(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)도 중요하게 사용됩니다.
주요 특징과 능력
1. 언어 생성 능력
LLM은 주어진 프롬프트(prompt)에 기반해 문장, 기사, 시, 코드 등 다양한 형식의 텍스트를 생성할 수 있습니다. 생성된 텍스트는 문법적으로 정확하고 맥락에 부합하는 경우가 많습니다.
2. 추론 및 문제 해결
일부 고급 LLM은 논리적 추론, 수학 문제 해결, 코드 생성 등의 복잡한 과제를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, GPT-4는 SAT, BAR 등 표준 시험에서 인간 수준의 성과를 보이기도 했습니다.
3. 다국어 지원
대부분의 LLM은 다국어 텍스트를 학습하므로, 영어 외에도 한국어, 중국어, 스페인어 등 다양한 언어를 처리할 수 있습니다. 다만, 영어 데이터의 비중이 높아 영어 성능이 다른 언어보다 우수한 경향이 있습니다.
4. 지식 기반 응답
LLM은 학습 데이터에 포함된 사실 정보를 기반으로 질문에 답변할 수 있습니다. 하지만 이는 학습 데이터의 시점까지의 정보에 국한되며, 실시간 정보는 제공하지 못합니다. 따라서 ‘지식 기반 모델’이라기보다는 ‘통계적 패턴 기반 모델’에 가깝습니다.
주요 사례
| 모델 | 개발사 | 파라미터 수 | 특징 |
|---|---|---|---|
| GPT-3 | OpenAI | 1750억 | 오토리그레시브 모델, 광범위한 생성 능력 |
| GPT-4 | OpenAI | 비공개 (추정 수조) | 멀티모달, 향상된 추론 능력 |
| PaLM 2 | 수천억 | 다국어 및 수학 능력 강화 | |
| LLaMA / LLaMA2 | Meta | 70억 ~ 700억 | 오픈소스 기반, 연구용 중심 |
| KoGPT | Kakao Enterprise | 33억 ~ 수백억 | 한국어 최적화, 하이퍼클로바 기반 |
도전 과제와 한계
- 허구 생성(Hallucination): 사실이 아닌 내용을 확신에 차서 생성하는 문제.
- 편향성: 학습 데이터 내 편향이 모델 출력에 반영될 수 있음.
- 에너지 소비: 학습 및 추론에 막대한 컴퓨팅 자원과 전력이 필요.
- 보안 및 윤리 문제: 악성 콘텐츠 생성, 개인정보 유출 위험 등.
참고 자료
- Vaswani, A. et al. (2017). "Attention is All You Need". NeurIPS.
- Brown, T. et al. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners". arXiv.
- OpenAI 공식 웹사이트: https://openai.com
- Kakao Enterprise 하이퍼클로바: https://www.kakaobrain.com
LLM은 인공지능의 혁신을 주도하며, 교육, 의료, 고객 서비스 등 다양한 산업에 적용되고 있습니다. 향후 더욱 효율적이고 윤리적인 모델 개발이 지속될 것으로 전망됩니다.
이 문서는 AI 모델(qwen-3-235b-a22b-instruct-2507)에 의해 생성된 콘텐츠입니다.
주의사항: AI가 생성한 내용은 부정확하거나 편향된 정보를 포함할 수 있습니다. 중요한 결정을 내리기 전에 반드시 신뢰할 수 있는 출처를 통해 정보를 확인하시기 바랍니다.