[LLM] LLM이란?(Large Language Model)

 

LLM(Large Language Model)

대규모 언어 모델

 

이러한 모델들은 인공지능 분야에서 "텍스트 데이터를 이해하고 생성하는 데 사용"됩니다. LLM은 주로 수십억 개의 단어로부터 학습되며, 이를 통해 자연어를 이해하고 문장을 생성할 수 있는 능력을 개발합니다.

 

 

LLM의 예시

 

1. GPT 시리즈(OpenAI)

LLM의 대표적인 예시라고 할 수 있죠. 2018년에 최초로 발표한 GPT-1을 시작으로, 현재는 GPT-4까지 출시되었습니다. GPT-5도 곧 나온다는 이야기가 있던데, 점점 성능이 좋아져서 기대하는 중입니다. 특히 GPT-4는 다양한 언어를 더 잘 이해하고, 복잡한 개념을 더 정확하게 처리할 수 있는 능력이 향상되었다는 특징이 있습니다.

 

모든 GPT 모델은 Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다. 이는 입력 데이터 간의 관계를 효과적으로 학습하는 데 도움을 줍니다. Transformer 아키텍처와 관련된 설명은 아래 포스팅에 자세히 나와 있습니다:)

 

[NLP] Transformer (Attention Is All You Need)

 

GPT 모델은 큰 데이터셋에서 사전 훈련을 거친 후, 특정 작업에 대해 미세 조정될 수 있다는 특징이 있습니다. 이와 관련해서 추후 포스팅 예정입니다.

 

GPT 시리즈는 그 성능과 범용성으로 인해 AI와 자연어 처리 분야에서 중요한 위치에 있으며, 여러 연구와 상업적 응용 분야에서 활발히 사용되고 있습니다.

 

 

2. BERT(Google)

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Google이 2018년 개발한 대규모 언어 모델입니다. BERT모델은 검색 최적화 및 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU) 작업에 주로 사용됩니다.

 

BERT의 중요한 특징 중 하나는 텍스트를 '양방향'으로 처리한다는 것입니다. 텍스트를 왼쪽에서 오른쪽으로 또는 반대로만 처리한 이전 모델들과 달리, BERT는 문장 전체의 맥락을 동시에 고려하여 각 단어의 의미를 더 잘 이해할 수 있다는 특징이 있습니다. 이를 위해 BERT는 "Masked Language Model(MLM)"이라는 기법을 사용하여 일부 단어를 가리고 그 단어를 예측하도록 합니다.

 

또한 BERT는 Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다.

BERT는 그  성능과 범용성 덕분에 많은 자연어 처리 연구와 상업적 응용에서 기본 모델로 사용되고 있습니다. BERT 이후 많은 변형 모델들도 개발되었으며, 이들 모델은 BERT의 아이디어를 더 발전시켜 다양한 방식으로 특화되고 있습니다.

 

 

3. RoBERTa(Facebook)

BERT를 기반으로 한 RoBERTa(Robustly Optimized BERT Approach)는 최적화된 학습 기법과 더 큰 데이터셋을 사용하여 성능을 향상시킨 모델입니다. 2019년에 발표된 이 모델은 BERT의 주요 제한점을 해결하려고 설계되었습니다.

 

RoBERTa는 더 긴 학습과 더 큰 배치 사이즈 / 다이나믹 마스킹 / 학습 데이터의 확장 / NSP(Next Sentence Prediction) 태스크 제거 측면에서 주된 개선이 되었습니다.

 

RoBERTa는 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 성능을 보여주며, 특히 세밀한 언어 이해가 필요한 작업에서 강점을 보입니다. 질문 답변, 감정 분석, 자연어 추론 등 다양한 영역에서 BERT를 능가하는 결과를 보여줬습니다.

RoBERTa는 BERT와 같이 Transformer 아키텍처를 사용하지만, 훈련 절차와 데이터 처리 방법에서의 차별화를 통해 더욱 강력한 언어 모델로 자리잡았습니다. 이러한 개선을 통해, RoBERTa는 자연어 처리 분야에서 중요한 기술로 평가받고 있습니다.

 

 

4. T5(Google)

Text-to-Text Transfer Transformer(T5)는 Google Research 팀이 개발한 대규모 언어모델로, 모든 언어 작업을 텍스트 생성 문제로 변환하여 처리하는 유니버설 언어 모델입니다.

 

 

5. XLNet(Google/CMU)

XLNet은 2019년에 Google Brain과 Carnegle Mellon University의 연구자들에 개발된 고급 언어 모델입니다. 순열 기반 언어 모델링(Permutation Language Modeling)을 도입하여 BERT의 몇 가지 제한을 극복하려고 설계된 모델입니다.

 

 

LLM의 활용방안

 

LLM은 다양한 분야에서 광범위하게 활용될 수 있습니다.

 

1. 자연어 이해 및 생성

• 대화형 시스템과 챗봇: 고객 지원, 예약 시스템, 인공지능 상담 등에서 사용자의 질문에 자연스럽게 응답합니다.
• 컨텐츠 생성: 기사 작성, 마케팅 자료 생성, 소설 쓰기 등의 작업에서 창의적인 텍스트를 자동으로 생성할 수 있습니다.

 

2. 번역

• 여러 언어 간의 자동 번역을 수행하여 글로벌 커뮤니케이션과 문서 교환을 용이하게 합니다.

 

3. 요약

• 긴 문서나 기사를 짧고 핵심적인 내용으로 요약하여 정보 처리 시간을 줄이고 효율을 높일 수 있습니다.

 

4. 감정 분석

• 소셜 미디어, 리뷰, 고객 피드백 등에서 텍스트를 분석하여 사용자의 감정이나 태도를 파악합니다. 이는 제품 개발, 고객 서비스 향상 및 마케팅 전략에 유용합니다.

 

5. 교육 및 학습 지원

• 학습자료를 개인화하거나 언어 학습을 지원하기 위해 사용될 수 있습니다. 학생들의 질문에 자동으로 답변하거나, 교육 컨텐츠를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

6. 법률 및 의료 지원

• 법률 문서 분석, 계약 검토, 의료 기록 분석 등 전문적인 분야에서도 지식 기반의 조언이나 분석을 제공합니다.

 

7. 코드 생성 및 분석

• 프로그래밍 문제에 대한 코드 해결책을 제안하거나, 기존 코드의 오류를 분석하고 개선하는 데 사용됩니다.

 

 

LLM의 발전은 향상된 자연어 이해 및 여러 작업 처리의 자동화 및 최적화를 촉진시킨다는 장점도 존재하지만, 자원 소모의 증가 및 데이터 품질과 보안의 문제를 일으킬 수 있다는 문제점도 있어, 이와 관련한 지속적인 관심과 해결이 필요할 것입니다.

 

 

LLM을 더욱 효율적이고 효과적으로 활용할 수 있는 방법에 대해 알고싶다면 다음 포스팅들을 참고하시기 바랍니다.

[LLM] 대형 언어 모델, LLM의 고급 활용 기술 소개

[LLM] LangChain이란?