언어 모델
언어 모델
개요
언어 모델(Language Model, LM)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 기술로,어진 단어 문장의 시퀀스가 얼마나 자연스럽고 의미 있는지를 확률적으로 평가하는 모델입니다. 즉, 언어 모델은 특정 단어가 이전 단어들에 기반하여 다음에 등장할 확률을 계산함으로써 언어의 구조를 학습합니다. 이러한 능력은 기계 번역, 음성 인식, 텍스트 생성, 챗봇 등 다양한 응용 분야에서 필수적인 기반 기술로 사용됩니다.
언어 모델은 시간이 지남에 따라 단순한 통계 기반 모델에서부터 딥러닝 기반의 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)에 이르기까지 빠르게 발전해왔으며, 특히 2020년대 들어 트랜스포머 아키텍처 기반의 모델들이 주목받고 있습니다.
언어 모델의 기본 원리
확률적 언어 표현
언어 모델의 핵심은 조건부 확률을 기반으로 언어를 표현하는 것입니다. 예를 들어, 문장 "고양이가 창문 밖을 본다"에서, "본다"라는 단어가 "고양이가 창문 밖을"이라는 단어들 뒤에 올 확률을 계산합니다. 수학적으로 이는 다음과 같이 표현됩니다:
[ P(w_1, w_2, ..., w_n) = \prod_{i=1}^{n} P(w_i | w_1, w_2, ..., w_{i-1}) ]
이 식은 전체 문장의 확률을 각 단어의 조건부 확률의 곱으로 분해하는 것을 의미합니다.
N-그램 모델
초기 언어 모델의 대표적인 형태는 N-그램(n-gram) 모델입니다. 이 모델은 현재 단어가 이전 N-1개의 단어에만 의존한다고 가정합니다. 예를 들어:
N-그램 모델은 단순하고 해석이 쉬우나, 희소성 문제(sparsity problem)와 장기 의존성 문제(long-range dependency)를 가집니다. 즉, 충분한 훈련 데이터가 없으면 많은 조합이 등장하지 않아 확률을 정확히 추정할 수 없습니다.
딥러닝 기반 언어 모델
순환 신경망(RNN) 기반 모델
N-그램의 한계를 극복하기 위해 딥러닝 기반의 언어 모델이 등장했습니다. 특히 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 적합하여, 이전 단어들의 정보를 내부 상태에 저장하고 다음 단어를 예측하는 데 사용됩니다. 그러나 RNN은 기울기 소실(vanishing gradient) 문제로 인해 긴 문장의 맥락을 잘 이해하지 못하는 단점이 있었습니다.
이를 개선한 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)는 장기 의존성을 더 잘 처리할 수 있도록 설계되었습니다.
트랜스포머 기반 모델
2017년 구글이 제안한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 언어 모델의 패러다임을 완전히 변화시켰습니다. 트랜스포머는 RNN과 달리 순차 처리가 아닌 자기 주의(self-attention) 메커니즘을 사용하여 문장 내 모든 단어 간의 관계를 동시에 분석합니다. 이로 인해 더 빠른 학습과 더 정확한 문맥 이해가 가능해졌습니다.
대표적인 트랜스포머 기반 언어 모델로는 다음과 같은 것이 있습니다:
| 모델 | 설명 |
|---|---|
| BERT | 양방향 인코더 기반 모델로, 주어진 문장의 전체 맥락을 고려하여 단어를 이해합니다. 문장 분류, 질문 응답 등에 활용됩니다. |
| GPT (Generative Pre-trained Transformer) | 단방향 디코더 기반 모델로, 주로 텍스트 생성에 특화되어 있습니다. GPT-3, GPT-4 등은 수십 조 개의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델입니다. |
| T5 | 모든 NLP 과제를 "텍스트 생성" 문제로 통합한 모델로, 입력과 출력 모두 텍스트 형식을 사용합니다. |
언어 모델의 평가 지표
언어 모델의 성능을 평가하기 위해 주로 사용되는 지표는 다음과 같습니다:
- 퍼플렉서티(Perplexity): 모델이 주어진 테스트 데이터를 얼마나 잘 예측하는지를 나타내는 지표. 값이 낮을수록 성능이 우수함.
- BLEU, ROUGE: 생성된 텍스트의 품질을 기준 텍스트와 비교하여 평가하는 지표 (주로 기계 번역, 요약 등에 사용).
- 정확도(Accuracy): 특정 과제(예: 문장 분류)에서 정답을 맞춘 비율.
최근 동향: 대규모 언어 모델(LLM)
최근에는 수십억에서 수조 개의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델(LLM)이 등장하며, 언어 모델의 성능이 급격히 향상되었습니다. 이러한 모델들은 방대한 텍스트 데이터를 사전 학습(pre-training)한 후, 특정 과제에 맞게 미세 조정(fine-tuning)되거나, 프롬프트 기반 추론(prompt-based inference)을 통해 바로 활용됩니다.
LLM의 대표적인 특징은 다음과 같습니다:
- 적응성(Few-shot, Zero-shot learning): 학습 데이터 없이도 새로운 과제를 수행할 수 있음.
- 다양한 응용 가능성: 글쓰기, 코드 생성, 논리 추론, 감성 분석 등 폭넓은 활용.
- 윤리적 고려사항: 편향, 사실 왜곡, 생성된 텍스트의 책임 문제 등이 중요한 이슈로 대두됨.
참고 자료 및 관련 문서
- Vaswani, A. et al. (2017). "Attention is All You Need". Advances in Neural Information Processing Systems.
- Devlin, J. et al. (2019). "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding".
- Brown, T. et al. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners". GPT-3 논문.
관련 문서
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