Large Language Model
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Large Language Model
개요
Large Language Model(M, 대규모 언어 모)은 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 인공지 모델로,십억에서 수 조 개의개변수(parameter)를 가진 심층 신경망 기반의 머신러닝 시스템이다. 이 모델들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 구조, 의미, 문맥을 파악하며, 질문 응답, 번역, 요약, 글쓰기 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있다. 최근 몇 년간 딥러닝, 특히 트랜스포머 아키텍처(Transformer architecture)의 발전과 함께 LLM은 인공지능 분야의 핵심 기술로 부상했다.
LLM은 전통적인 규칙 기반 또는 통계 기반 언어 모델과 달리, 명시적인 프로그래밍 없이 데이터에서 패턴을 자동으로 학습하며, 일반화 능력이 뛰어나 새로운 상황에서도 유의미한 출력을 생성할 수 있다.
주요 구성 요소
1. 트랜스포머 아키텍처
LLM의 핵심은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처로, 2017년 구글의 연구팀이 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 제안했다. 이 아키텍처는 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)과 달리 자기 주의 메커니즘(Self-Attention Mechanism)을 사용하여 입력 시퀀스의 각 단어 간 관계를 병렬로 처리한다. 이는 장거리 의존성(long-range dependencies)을 효과적으로 포착할 수 있게 해 주며, 학습 속도와 정확도를 크게 향상시킨다.
자기 주의 메커니즘은 특정 단어가 문장 내 다른 단어들과 어떤 관계를 맺고 있는지를 가중치로 계산하여 문맥을 이해한다.
2. 매개변수 규모
LLM의 성능은 일반적으로 모델의 매개변수 수와 밀접한 상관관계를 가진다. 예를 들어:
- GPT-3: 약 1750억 개의 매개변수
- PaLM (Google): 5400억 개
- Llama 3 (Meta): 최대 4000억 개 추정
매개변수의 수가 많을수록 모델은 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있으며, 추론, 창의적 글쓰기, 논리적 추론 등의 능력이 향상된다. 그러나 이는 컴퓨팅 자원과 에너지 소모도 크게 증가시킨다.
학습 방식
1. 사전 학습 (Pre-training)
LLM은 먼저 방대한 양의 무정답 텍스트 데이터(예: 위키백과, 책, 웹사이트 등)를 이용해 언어 모델링 작업을 수행한다. 대표적인 방법은 자기 회귀 모델링(Autoregressive Modeling)로, 주어진 문장의 앞부분을 보고 다음 단어를 예측하는 방식이다. 이 과정을 통해 모델은 언어의 통계적 구조를 학습한다.
예: "오늘 날씨가 좋으니" → 다음 단어로 "산책을 하러 가자"를 예측
2. 미세 조정 (Fine-tuning)
사전 학습 후에는 특정 작업(예: 질문 응답, 감성 분석)에 맞춰 미세 조정(Fine-tuning)을 수행할 수 있다. 이 과정에서는 레이블이 있는 데이터를 사용하여 모델의 출력을 정제한다. 최근에는 강화 학습(Reinforcement Learning)과 인간 피드백(Human Feedback, RLHF)을 결합한 방식도 널리 사용된다.
예: ChatGPT는 GPT-3.5를 기반으로 RLHF를 통해 인간의 선호도를 반영하도록 학습되었다.
주요 응용 분야
| 응용 분야 | 설명 |
|---|---|
| 대화형 AI | 챗봇, 가상 비서(예: Siri, Alexa) 등에서 자연스러운 대화 생성 |
| 번역 시스템 | 다국어 간 자동 번역(예: Google Translate의 일부 기능) |
| 콘텐츠 생성 | 뉴스 기사, 블로그, 시나리오 등 창의적 텍스트 생성 |
| 코드 생성 | GitHub Copilot처럼 프로그래밍 코드 자동 완성 |
| 요약 및 정보 추출 | 긴 문서를 간결하게 요약하거나 키워드 추출 |
장점과 한계
장점
- 다양한 작업에 적용 가능: 하나의 모델로 여러 NLP 작업을 수행할 수 있음 (Zero-shot, Few-shot learning)
- 자연어 이해 능력 향상: 문맥을 고려한 정확한 의미 해석 가능
- 생산성 향상: 콘텐츠 제작, 고객 지원 자동화 등에서 효율성 증가
한계 및 문제점
- 편향성(Bias): 학습 데이터에 포함된 사회적 편향을 반영할 수 있음
- 사실 오류(Hallucination): 사실과 다른 내용을 확신 있게 생성할 수 있음
- 컴퓨팅 자원 소모: 학습과 추론에 막대한 전력과 하드웨어 필요
- 보안 및 윤리 문제: 가짜 뉴스, 스팸 생성 등의 악용 가능성
관련 기술 및 발전 동향
- 소형화 기술: LLM의 크기를 줄여 모바일 기기에서도 실행 가능하게 만드는 양자화(Quantization), 지식 증류(Knowledge Distillation)
- 멀티모달 모델: 텍스트 외에 이미지, 음성 등을 함께 처리하는 모델 (예: GPT-4V, Gemini)
- 오픈소스 모델: Meta의 Llama 시리즈, Mistral 등은 연구 및 상용화에 기여
- 에티컬 AI: 편향 완화, 투명성 확보, 사용자 통제 등을 위한 연구 활발
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:2005.14165.
- OpenAI, Google DeepMind, Meta AI 공식 블로그 및 기술 보고서
- 한국정보과학회, 인공지능학회 논문 및 워크숍 자료
LLM은 인공지능의 혁신을 이끄는 핵심 기술로서, 기술적 발전과 더불어 사회적 영향력도 점차 커지고 있다. 앞으로는 보다 효율적이고 윤리적인 방향으로 발전할 것으로 기대된다.
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