인간의 언어를 이해하는 LLM이란 무엇인가?
인간의 언어를 이해하는 LLM은 “Large Language Model”의 약어로, 많은 언어 데이터를 학습하여 인간의 언어와 문장을 이해하고 인간과 유사한 응답을 생성하는 대형 언어 모델 인공 지능이다.
이 모델은 컴퓨터 과학과 인공 지능 분야에서 중요한 역할을 하며 다음과 같은 특징을 가지고 있다.
대규모 데이터셋 학습: LLM은 수십 억(또는 그 이상)개의 문장과 단어로 이루어진 대규모 데이터셋에서 학습된다.
언어 이해: LLM은 문장의 의미를 이해하고 언어 이해하는 작업에 사용된다.
텍스트 생성: LLM은 주어진 텍스트에 기반하여 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있다.
다양한 응용 분야: LLM은 자동 번역, 질의응답 시스템, 텍스트 요약, 대화형 에이전트 등 다양한 응용 분야에서 활용된다.
LLM은 최근 몇 년 동안 인공 지능 분야에서 큰 관심을 받으며, 자연어 처리 작업의 효율성을 향상시키고 다양한 언어 관련 응용 프로그램을 개발하는 데 중요한 역할을 하고 있다.
LLM의 발전 과정
LLM(대형 언어 모델)의 발전은 현대 인공 지능 분야에서 중요한 역할을 해왔으며 다음과 같은 발전과정을 거쳐 왔다.
이전 언어 모델: LLM의 발전은 이전 언어 모델의 연구와 개발로부터 시작되었다. 초기의 언어 모델은 텍스트 생성 및 번역에 사용되었으나, 큰 모델과 대규모 데이터셋은 부족했다.
CF) 데이터셋 : 데이터의 집합
대규모 데이터셋: LLM의 발전은 대규모 데이터셋의 가용성과 접근성 측면에서 중요해졌고, 수많은 텍스트 데이터와 인터넷 콘텐츠의 증가로, 모델의 학습에 필요한 데이터 양이 크게 증가했다.
딥러닝과 트랜스포머 모델: LLM의 발전은 딥러닝과 특히 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 등장으로 더욱 가속화되었다. 트랜스포머 모델은 시퀀스 데이터를 처리하는데 뛰어난 성능을 발휘하며, 이 모델을 기반으로 LLM이 발전했다.
사용 사례 확대: LLM은 초기에는 언어 번역과 텍스트 생성에 사용되었지만, 현재는 다양한 분야에 확대적으로 활용되고 있다. 이는 자연어 이해, 질의응답, 대화형 에이전트, 자동 요약, 언어 생성 등을 포함한다.
연구와 경쟁: LLM의 발전은 연구 기관과 기업 간의 경쟁과 혁신을 가져왔고, 이러한 경쟁은 모델의 성능 향상과 발전을 촉진하고 있으며, 더 나은 자연어 이해 및 생성 기술을 발전시키고 있다.
LLM의 발전 과정은 빠르게 진화하며, 자연어 처리 분야의 혁신을 주도하고 있습니다.
LLM 의 작동 원리
LLM(대형 언어 모델)의 원리는 주로 딥러닝과 특히 트랜스포머(Transformer) 아키텍처에 기반으로 한다. LLM은 딥러닝 기술을 이용하여 대규모 텍스트 데이터를 학습고 이 데이터에는 다양한 언어와 주제의 문장과 단어가 포함되어 있어 모델이 언어 구조와 의미를 이해하는 데 도움이 된다.
그리고 트랜스포머 아키텍처 기술을 이용하여 단어의 빈도수나 문법적인 특성 등을 학습하여, 문맥상 올바르게 문장을 생성할 수 있게 해준다. 즉, 문장 속에서 이전 단어들이 주어지면 다음 단어를 예측하거나 주어진 단어들 사이에서 가운데 단어를 예측하는 방식으로 작동한다.
트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 사용하여 문맥을 파악하고 이해하는데, 이것은 입력 시퀀스의 각 단어가 다른 단어와 상호 작용하는 방식을 모델링하는 데 사용되며, 이것은 문장 내의 단어 간의 관계를 고려하여 더 나은 언어 이해를 제공한다.
또한 LLM은 수많은 학습 데이터와 엄청난 양의 파라미터를 조정하여 세밀한 언어 이해를 달성하기 위해. 미세 조정과 지도 학습 기술을 사용하여 원하는 작업에 맞게 모델을 튜닝한다.
위와 같은 원리는 LLM이 다양한 자연어 처리 작업에서 우수한 성능을 보이게 하는 핵심이고, LLM은 텍스트 이해와 생성에 있어 인간 수준의 능력을 보이며, 인간의 언어 이해 능력과 유사한 원리를 기반으로 동작한다.
이러한 인공 신경망 기반의 언어 모델들은 방대한 양의 데이터를 학습하여, 마치 인간처럼 자연스러운 문장을 생성할 수 있게 된다. LLM을 학습시키는 방법은 대부분 많은 양의 텍스트 데이터를 기계학습 알고리즘에 입력하는 것이고, 이때 일반적으로, 먼저 토큰화(tokenization)화 같은 전처리 과정을 거쳐 문자열 데이터를 분리한 다음, BERT, GPT, GPT-2, GPT-3, T5 등의 모델을 사용하여 학습한다.
CF) 토큰화(tokenization): 자연어 처리(NLP)에서 텍스트를 작은 단위로 나누는 작업
LLM 이 실제로 이용되는 예
LLM(대형 언어 모델)은 다양한 실제 응용 분야에서 활용되는데 몇 가지 예가 다음과 같다.
자연어 처리 및 번역: LLM은 기계 번역, 텍스트 요약, 질의 응답 시스템, 텍스트 생성, 문서 분류 등 자연어 처리 작업에 널리 사용된다. 예를 들어, 구글 번역과 같은 번역 서비스에 LLM을 기반으로 한 모델이 적용되어 다양한 언어 간 번역을 제공한다.
검색 엔진 개선: 검색 엔진은 사용자의 질문을 이해하고 관련 검색 결과를 반환하기 위해 LLM을 활용하는데, 이것은 웹 검색 및 정보 검색에 중요한 역할을 한다.
감정 분석: LLM은 소셜 미디어 게시물이나 제품 리뷰와 같은 텍스트 데이터에서 감정을 분석하는 데 사용된다. 이를 통해 기업은 고객의 의견을 이해하고 제품 및 서비스를 개선할 수 있다.
금융 예측 및 투자: 금융 기관은 LLM을 사용하여 금융 뉴스, 보고서 및 금융 데이터를 분석하여 시장 동향을 예측하고 투자 결정을 내린다.
의료 분야: 의료 분야에서는 의학 논문 요약, 의료 기록 분석, 질병 진단 및 치료를 개선하기 위해 LLM을 활용하는 연구 및 응용 프로그램이 진행 중 이다.
현존하는 기업 LLM의 이름과 특성
이러한 예는 LLM의 다양한 분야에서의 활용 가능성을 보여준다. LLM은 자연어 이해와 생성 작업에 뛰어난 성능을 제공하여 다양한 산업과 분야에서 혁신을 이끌고 있다.
현존하는 몇몇 기업이 자사의 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 개발하고 있으며, 이들 모델은 각각 독특한 특성을 가지고 있다. 아래는 몇 가지 대표적인 기업과 그들의 LLM의 이름과 특성이다.
OpenAI – GPT-3.5 및 GPT-4
특성: OpenAI는 GPT-3.5와 GPT-4 같은 대규모 언어 모델을 개발했다. 이 모델은 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 성능을 보이며, 텍스트 생성, 기계 번역, 질문 응답, 요약 등에 사용된다.
활용 분야: 자연어 이해 및 생성 작업, 챗봇 개발, 콘텐츠 생성, 검색 엔진 개선 등 다양한 분야에서 활용된다.
Google – BERT
특성: Google은 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)라는 모델을 개발했다. BERT는 문장의 양방향 정보를 이해하고 다양한 자연어 이해 작업에 적용된다.
활용 분야: 검색 엔진 개선, 자연어 처리 태스크, 문장 의미 분석, 질문 응답 시스템 등에 사용된다.
Facebook – RoBERTa
특성: Facebook은 RoBERTa( A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)라는 모델을 개발했다. RoBERTa는 BERT를 개선한 버전으로, 텍스트 이해와 생성 작업에 뛰어난 성능을 보인다.
활용 분야: 기계 번역, 텍스트 분류, 감정 분석, 자연어 이해 등 다양한 분야에서 활용된다.
IBM – Watson
특성: IBM Watson은 자연어 이해 및 처리를 위한 통합 솔루션을 제공하는 플랫폼이다. Watson은 대화형 챗봇, 정보 검색, 의료 진단 등에 활용된다.
활용 분야: 의료, 금융, 고객 서비스, 데이터 분석, IoT 분야에서 다양하게 사용된다.
각 LLM은 특별한 목적과 응용 프로그램에 맞게 조정 및 사용되며, 자연어 처리와 관련된 다양한 분야에서 혁신과 발전을 이끌어내고 있다.
LLM 이 사회에 끼치게 될 영향
LLM이 사회에 끼치게 될 영향은 상당히 광범위하며 긍정적인 측면과 주의할 필요가 있는 측면이 모두 있다.
긍정적인 영향
자연어 처리 개선: LLM은 자연어 처리 분야에서 엄청난 발전을 이끌어 내고 기계 번역, 텍스트 요약, 텍스트 생성 등에서 높은 성능을 제공하여 언어 관련 작업의 품질을 향상시긴다.
업무 자동화: 기업과 조직에서 LLM은 업무 프로세스의 자동화를 돕는다. 업무 문서 작성, 고객 지원 챗봇, 데이터 분석 리포트 생성 등에서 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있다.
개인화된 경험: LLM은 사용자에게 개인화된 경험을 제공한다. 개인화된 광고, 교육 콘텐츠, 뉴스 추천 등을 통해 사용자 만족도를 높일 수 있다.
부정적인 영향:
허용되지 않는 콘텐츠 생성: LLM을 악용하여 디지털 문제, 특히 가짜 뉴스, 악성 콘텐츠, 사이버 스팸 등을 생성하는 데 사용될 수 있다.
개인 정보 보호 문제: LLM은 대규모 언어 모델을 학습하므로 민감한 정보를 기반으로 하는 콘텐츠를 생성할 수 있는데, 이로 인해 개인 정보 보호 문제가 증가할 수 있다.
일자리 변화: 업무 자동화와 관련하여, 일부 직종에서는 인력 수요가 줄어들 수 있으며, 다른 분야에서는 새로운 일자리가 창출될 수 있다.
인간 지능 대체 가능성: 장기적으로, LLM과 같은 기술이 인간의 역할을 대체할 가능성이 논의되고 있고 이에 대한 윤리적, 사회적 논의와 규제가 필요하다.
LLM의 영향은 기술의 적용 및 규제, 윤리적 고려사항에 따라 크게 달라질 수 있다. 따라서 LLM 기술의 발전을 지켜보며 이러한 영향을 관리하고 활용하는 방법을 고민하는 것이 중요하다.
글을 마치며…
위에서 LLM을 살펴본 바와 같이 LLM 은 빠른 속도로 기술발전을 이루고 있으며 우리 사회에 깊숙이 파고들고 있다. LLM 을 바탕으로 많은 생성 AI 들이 만들어지고 있으며 우리 사회를 변화시키고 있다. 일부 사람들은 이러한 인공지능의 발전이 인간 사회에 악영향을 끼칠 것으로 생각하기도 하고, 우리 사회를 한단계 발전시키는 계기가 될 것이라고 생각하기도 한다.
문제는 인간이다. LLM 이라는 인공지능 자체는 뛰어난 기술이고 인간에게 많은 이로움을 줄 수 있지만, 사람이 그것을 어떻게 이용하는가에 따라서 우리 사회를 발전시킬 수도 있고 파괴할 수도 있다. 영화에서 나오는 인공지능이 인간을 파괴하고 지배하는 상황이 발생하지 않도록 하기 위하여 우리는 윤리적, 도덕적 측면을 밑바탕으로 하여 LLM 인공지능을 발전시켜 나가는 것이 바람직할 것이다.
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