거대언어모델

LLM(large language model)은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 처리 작업을 수행하는 인공지능(AI) 모델이다. 대형 언어 모델 또는 거대 언어 모델이라고 한다. 학습 알고리즘과 통계 모델링을 바탕으로 자연어 처리 작업에 활용된다.

LLM은 주어진 언어 범위 내에서 정해진 패턴이나 구조, 관계를 학습하는 기존 언어 모델과 달리 대규모 언어 데이터를 학습해 문장 구조 문법, 의미 등을 파악하고 자연스러운 대화 형태로 상호작용이 가능하다. 콘텐츠 패턴을 학습해 추론 결과로 새로운 콘텐츠를 만드는 생성형 AI의 핵심 기술로 손꼽히기도 한다. 오픈AI에서 개발한 챗GPT와 메타(Meta)의 라마(LLaMa) 등이 대표적 사례다.

상세

LLM은 수많은 파라미터를 보유한 인공 신경망으로 구성되는 언어 모델이다. 자기 지도 학습(SSL)이나 반자기지도학습을 사용하여 레이블링되지 않은 상당한 양의 텍스트로 훈련된다. LLM은 2018년 즈음에 모습을 드러냈으며 다양한 작업을 위해 수행된다. 이전의 특정 작업의 특수한 지도 학습 모델의 훈련 패러다임에서 벗어나 자연어 처리 연구로 초점이 옮겨졌다. LLM은 인공지능 챗봇 기술을 가능하게 하는 요소이며 많은 화제를 불러일으키고 있는 주제 중 하나다. 작동 방식은 크게 3가지로 나뉘고 있다. 토큰화, 트랜스포머 모델, 프롬프트 등이다.

먼저 토큰화는 자연어 처리의 일부로 일반 인간 언어를 저수준 기계 시스템(LLMS)가 이해할 수 있는 시퀀스로 변환하는 작업을 말하며 여기에는 섹션에 숫자 값을 할당하고 빠른 분석을 위해 인코딩하는 작업이 수반된다. 이는 음성학의 AI 버전과 같으며 토큰화의 목적은 인공지능이 문장의 구조를 예측하기 위한 학습 가이드 또는 공식과 같은 컨텍스트 백터를 생성하는 것이 목적이다. 언어를 더 많이 연구하고 문장이 어떻게 구성되는지 이해할수록 특정 유형의 문장에서 다음 언어에 대한 예측이 더 정확해진다. 이로 인해 온라인에서 사람들이 사용하는 다양한 커뮤니케이션 스타일을 재현하는 모델을 개발할 수 있다.

트랜스포머 모델은 순차적 데이터를 검사하여 어떤 단어가 서로 뒤따를 가능성이 높은지 관련 패턴을 식별하는 신경망의 일종이다. 각각 다른 분석을 수행하여 어떤 단어가 호환되는지 결정하는 계층으로 구성된다. 이러한 모델은 언어를 학습하지 않고 알고리즘에 의존하여 사람이 쓴 단어를 이해한다.

프롬프트는 개발자가 정보를 분석하고 토큰화하기 위해 LLM에 제공하는 정보이다. 프롬프트는 기본적으로 다양한 사용 사례에서 LLM에 도움이 되는 학습 데이터로, 더 정확한 프롬프트를 받을수록 LLM은 다음 단어를 더 잘 예측하고 정확한 문장을 구성할 수 있다. 따라서 딥러닝 AI의 적절한 학습을 위해서는 적절한 프롬프트를 선택하는 것이 중요하다.

역사

LLM의 역사는 2010년대 초반부터 시작된 딥러닝 기술의 발전과 함께 시작되었다. 초기 언어 모델은 상대적으로 작은 크기의 파라미터를 가지고 있었으며, 주로 단순한 텍스트 분류나 단어 임베딩에 사용되었다. 그러나 2017년 구글에서 발표한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 LLM의 개발에 있어 중요한 전환점이 되었다. 트랜스포머 모델은 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 기반으로, 긴 나열(Sequence)로 이루어진 입력 데이터의 문맥을 효과적으로 파악하여 기계 번역과 같은 문제에서 좋은 성능을 보여주었다. 트랜스포머는 입력 문장의 의미를 추출하는 인코더 구조와, 출력 문장을 생성하는 디코더 구조로 나누어지는데, 이 중 인코더 구조만을 활용해 학습된 언어 모델이 버트(BERT), 디코더 구조만을 활용해 학습된 모델이 GPT가 되었다.

GPT 시리즈의 모델들은 텍스트에 대한 대규모의 비지도학습을 통해 다음 단어(토큰)을 예측하는 방식으로 학습되었다. 2018년 발표된 GPT는 1억 개의 매개변수를 가지고 있었지만, GPT-2는 15억 개, GPT-3는 1,750억 개의 매개변수로 확장되며 높은 수준의 텍스트 생성 능력을 보여주었다. GPT-3는 다양한 작업을 미세 조정(Fine Tuning) 없이도 수행할 수 있는 뛰어난 언어 능력을 보여주며, 거대 언어 모델 시대의 본격적인 시작을 알렸다.

GPT-3 이외에도 여러 거대 언어 모델들이 등장하고 있다. 오픈AI의 GPT-4와 GPT-4o, 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude), 구글의 제미나이(Gemini)와 같은 모델들이 그 예로, 이들 모델들은 파라미터 수의 확장과 이미지-음성과 같은 다중 모달리티(Modality)의 학습, 안전성 향상 등을 통해 다양하게 발전하고 있다. 또한, 최근에는 트랜스포머의 구조가 아닌 다른 구조를 활용한 거대 언어 모델도 개발되며 관심을 끌고 있으며, 선택적 상태 공간 기반의 맘바(Mamba)와 그리핀(Griffin) 기반의 리커런트젬마(RecurrentGemma) 등이 이에 해당한다.

기능

• 언어 이해 : LLM은 정교한 아키텍처와 훈련 덕분에 깊은 학습 모델을 통해 언어 이해에서 뛰어난 성과를 보인다. 각 모델은 대규모이고 방대한 데이터로 훈련되었다. 이러한 모델들은 문법, 구문 및 의미적 관계의 미묘한 차이를 이해하여 인간의 언어를 정확하게 해석하고 처리할 수 있다.
• 언어 생성 : LLM은 인간과 같은 언어 응답을 생성하는 데 능숙하다. 주어진 프롬프트에 따라, 그들은 자연스러운 인간의 언어와 유사한 일관된 맥락에 맞는 텍스트를 생성할 수 있다. 이 기능은 LLM을 콘텐츠 생성, 챗봇 및 가상 어시스턴트 애플리케이션에서 가치있게 만든다.
• 다국어 지원 : 대형 언어 모델은 여러 언어에서 텍스트를 처리하고 생성할 수 있다. LLM은 다양한 언어로 구성된 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 다양한 언어적 맥락에서 텍스트를 이해하고 생성할 수 있다. 이 기능은 특히 다국어 커뮤니케이션이 흔한 오늘날의 글로벌화된 세계에서 매우 가치있다.
• 트랜스포머 아키텍처 : LLM은 자연어 처리 분야에 혁명을 일으킨 트랜스포머 아키텍처 위에 구축되었다. 트랜스포머 아키텍처는 LLMs가 장거리 종속성과 문맥 정보를 효율적으로 포착할 수 있게 해준다. 이 메커니즘은 모델이 입력의 전체 맥락을 고려하여 일관되고 의미 있는 응답을 생성할 수 있도록 한다.
• 전이 학습 : LLM은 대규모 데이터셋에 대한 사전 훈련으로 얻은 지식을 활용할 수 있는 전이 학습의 힘을 활용한다. 이 사전 훈련 단계는 모델에게 방대한 양의 데이터를 노출시켜 언어에 대한 광범위한 이해력을 습득하도록 한다. 그 후에, LLM은 작은 작업별 데이터셋을 사용하여 특정 작업 프로그래밍 언어나 도메인에 대해 성능을 향상시키기 위해 세부 조정될 수 있다.
• 다양한 작업에 대한 적응성 : 대형 언어 모델 은 다양한 자연어 처리 작업을 수행하기 위해 적응될 수 있다. 예를 들어, 그들은 기계 번역, 감성 분석, 텍스트 요약, 질문-답변 등을 위해 세밀하게 조정될 수 있다. 특정 데이터셋을 훈련시키고 한 언어에서 다른 특정 작업을 위해 최적화함으로써, LLMs는 NLP 작업의 많은 영역에서 인상적인 결과를 제공하고 전통적인 접근법을 능가할 수 있다.
• 문맥적 이해 : LLMs는 문맥 속에서 언어를 이해하고 해석할 수 있다. 입력 문맥 전체를 고려하면, 그들은 단어와 구문 사이의 의존성을 포착할 수 있다. 이 문맥 이해는 LLMs가 일관되고 관련성이 있으며 문맥에 적합한 응답을 생성할 수 있도록 한다.

작동법

머신러닝과 딥러닝

기본적인 수준에서 LLM은 머신러닝을 기반으로 한다. 머신러닝은 AI의 하위 집합으로, 사람의 개입 없이 데이터의 특징을 식별하는 방법을 프로그램에 학습시키기 위해 대량의 데이터를 프로그램에 공급하는 방식을 말한다. LLM은 딥러닝이라는 일종의 머신러닝을 사용한다. 딥러닝 모델은 기본적으로 사람의 개입 없이도 구분을 인식하도록 스스로 학습할 수 있지만, 일반적으로 약간의 미세 조정이 필요하다. 딥러닝은 학습을 위해 확률을 사용한다. 예를 들어, "The quick brown fox jumped over the lazy dog"라는 문장에서 "e" 및 "o" 문자가 가장 흔하며, 각각 네 번씩 나타난다. 이를 통해 딥러닝 모델은 이들 문자가 영어 텍스트에 나타날 가능성이 가장 높다고 결론을 내릴 수 있다. 현실적으로, 딥러닝 모델은 실제로 한 문장으로는 어떤 결론을 내릴 수 없다. 하지만 수조 개의 문장을 분석한 후에는 불완전한 문장을 논리적으로 완성하는 방법을 예측하거나 스스로 문장을 생성할 수 있을 정도로 학습할 수 있게 된다.

인공신경망

이러한 유형의 딥러닝을 가능하게 하기 위해 LLM은 인공신경망을 기반으로 구축된다. 인간의 뇌가 서로 연결되고 신호를 보내는 뉴런으로 구성되어 있는 것처럼 인공신경망은 서로 연결되는 네트워크 노드로 구성되어 있다. 네트워크 노드는 입력 레이어, 출력 레이어, 그 사이에 있는 하나 이상의 레이어 등 여러 개의 레이어로 구성된다. 레이어는 자체 출력이 특정 임계값을 초과하는 경우에만 서로 정보를 전달한다.

트랜스포머 모델

LLM에 사용되는 특정 종류의 신경망을 트랜스포머 모델이라고 한다. 트랜스포머 모델은 문맥을 학습할 수 있으며, 이는 문맥에 따라 크게 달라지는 인간의 언어에 특히 중요하다. 트랜스포머 모델은 셀프 어텐션이라는 수학적 기법을 사용하여 시퀀스의 요소들이 서로 연관되는 미묘한 방식을 감지한다. 트랜스포머 모델은 따라서 다른 유형의 머신러닝보다 컨텍스트를 더 잘 이해할 수 있다. 예를 들어 문장의 끝과 시작이 어떻게 연결되는지, 단락의 문장이 서로 어떻게 연관되어 있는지 등을 이해할 수 있다. 이를 통해 LLM은 모호하거나 제대로 정의되지 않은 언어, 이전에 접해보지 못한 조합으로 배열된 언어, 새로운 방식으로 문맥화된 언어 등 인간의 언어를 해석할 수 있다. 어느 정도 수준에서는 단어와 개념을 수백만 번 또는 수십억 번 그룹화하여 그 의미에 따라 연관시킬 수 있다는 점에서 의미론을 이해한다.

장점 및 한계

LLM의 주요 특징은 예측할 수 없는 쿼리에 대응할 수 있다는 점이다. 기존의 컴퓨터 프로그램은 허용된 구문으로 명령을 받거나 사용자의 특정 입력 집합으로부터 명령을 받는다. 비디오 게임에는 한정된 버튼이 있고, 애플리케이션에는 사용자가 클릭하거나 입력할 수 있는 항목이 한정되어 있으며, 프로그래밍 언어는 정확한 if/then 문으로 구성되어 있다. 반면, LLM은 자연스러운 인간 언어에 응답하고 데이터 분석을 사용하여 구조화되지 않은 질문이나 프롬프트에 적절한 방식으로 답변할 수 있다. 일반적인 컴퓨터 프로그램이라면 "역사상 가장 위대한 펑크 밴드 네 팀은 어느 팀인가요?"와 같은 프롬프트를 인식하지 못하지만, LLM은 그러한 밴드 네 팀의 목록과 그 밴드들이 왜 최고인지에 대한 합리적이고 설득력 있는 논리로 응답할 수 있다.

하지만 LLM은 그 유용성 못지 않게 많음 문제점이 지적되고 있다. 환각, 편향, 전문지식 결여, 지식 단절, 감정이나 공감 능력 결여, 창의성과 추상적 사고 제한 등이 그것이다. 이 중 가장 일반적으로 거론되는 것이 할루시네이션(Hallucination)이다. 환각이라는 뜻의 할루시네이션은 논리적이거나 현실적이지 아닌 응답을 마치 사실인 것처럼 답을 만들어내는 것을 말한다. LLM은 주어진 텍스트 데이터를 기반으로 학습되며, 학습 데이터에 포함된 정보에만 의존한다. 이로 인해 최신 정보나 사실을 반영하지 못하는 경우가 많다. 더불어, 문맥이 복잡하거나 질문이 애매한 경우, 그럴듯한 오류를 포함한 응답을 생성할 수 있다. 이를 환각 현상이라고 하며, 이 현상은 특히 LLM이 사실을 만들어내거나 왜곡된 정보를 생성할 때 발생한다.

고정된 학습 데이터도 LLM의 고질적인 문제다. LLM은 사전 학습된 데이터를 바탕으로 작동하며, 실시간으로 변화하는 정보에 접근하지 못한다. 즉, 학습된 이후에 발생한 사건이나 업데이트된 정보에 대해 LLM은 정확한 응답을 제공하지 못한다. 또한 모델의 규모와 자원 소비도 LLM의 한계점으로 지적된다. LLM은 수십억 개의 파라미터로 구성되며, 이를 학습하고 운영하는 데 막대한 컴퓨팅 자원과 비용이 필요하다. 이로 인해 중소 규모의 조직이나 개인이 접근하기 어려운 경우가 많다.

대안

RAG

LLM이 가지고 있는 한계를 보완하기 위한 많은 대안들이 제시되고 있다. 이 중 심심치 않게 등장하는 것이 검색증강생성으로 번역되는 RAG(Retrieval Augmented Generation)이다. 래그는 텍스트 생성 과정에 정보 검색을 통합한 자연어 처리 기술이다. LLM에 기존 정보 검색 시스템을 결합하여 기존 LLM이 가지고 있는 한계를 극복하고 생성된 텍스트의 정확도와 신뢰도를 개선한다. 래그가 작동하는 원리는 간단하다. 대략 3가지 단계, 즉 검색(Retriever), 생성(Generator), 증강(Augmentation Method)으로 진행된다.

우선 사용자가 원하는 질문을 프롬프트에 입력하면 사용자 질문과 관련된 정보가 벡터 형태로 저장된 외부 데이터베이스나 지식 소스에서 그 맥락을 찾아 탐색한다(검색). 그다음 그 맥락과 프롬프트 내용을 합쳐 LLM에 입력되고 그 질문의 맥락에 맞는 답변을 생성한다(생성). 마지막으로 요약, 번역, 추론, 질문응답 같은 다양한 증강방법을 통해 사용자에게 더 쉽고 유익한 결과를 생성해낸다(증강). 여기서 주목할 점은 RAG가 기존 LLM과 다른 것은 사용자와 프롬프터 사이에 래그모듈을 한 단계 더 거친다는 것이다.

RAG의 첫 번째 특징은 검색과 생성을 결합한다는 것이다. 더 정확히 말하면 검색된 정보를 텍스트를 생성하는 과정에 통합시키는 것이다. 이러게 함으로써 생성된 텍스트의 정확성을 향상시키고 그 내용이 기존 지식이나 맥락과 일치하도록 만든다. 기존 LLM이 사전에 학습된 데이터에 한정되어 서비스를 제공하는데 반해 RAG는 이러한 LLM에 더해 추가적으로 외부 데이터를 활용해 정확도를 높이는 것이다.

둘째, 지속적으로 업데이트되는 외부 데이터나 지식을 활용한다. LLM을 학습하는 데 사용되는 정적인 데이터뿐만 아니고 새롭게 업데이트되는 정보나 데이터를 이용해 답변의 정확도를 높인다. 생성형 AI가 등장하면서 초기에 문제가 되었던 것이 챗GPT가 2021년까지의 데이터만 학습하다 보니 이후에 발생한 내용에 대해 모르거나 잘못된 정보를 준다는 것이었다. 예를 들어 현직 대통령을 잘못 맞힌다든지 과거에는 존재하지 않은 제품이나 사건들을 마치 실존하는 것처럼 묘사하는 식이다. 이처럼 기존 LLM 모델의 경우 학습 시점에 따라 정보의 접근성이 제한될 수 있으나 RAG는 최신 정보를 검색해 정확한 답변을 내놓을 수 있게 설계되어 있다.

셋째, 특정 영역(Domain)에 특화된 전문적이고 구체적인 정보와 지식을 제공한다. 기존 LLM은 대규모 언어모델에 기반한 범용모델이다 보니 광범위한 질문에 대해 일반적인 답을 줄 수 있지만 특정 분야에 대한 정확도가 떨어질 수밖에 없다. 물론 이러한 문제는 사전 학습된 모델의 가중치를 미세하게 조정하여 특정 영역에 맞게 추가 학습하는 파인튜닝을 통해 해결할 수 있다. 다만 파인튜닝도 추가적인 학습을 필요로 하다보니 비용과 시간이 많이 소요된다는 문제점이 있다.

넷째, 정보의 출처를 제공함으로써 답변의 근거를 확인할 수 있어 정보의 투명성이나 정확도 면에서 우수하다. 이 점은 생성하는 정보의 출처를 제시하고 원본을 확인할 수 있는 RAG 기반으로 작동하는 퍼플렉서티(Perplexity)와 같다. 마지막으로, 맥락 이해가 가능하다는 것이다. 래그는 외부 지식 활용, 다양한 정보 조합, 상식 추론 등을 통해 맥락 이해 능력을 향상시켜 사용자에게 보다 정확한 정보를 제공한다.

이처럼 LLM의 한계를 개선하고 있는 RAG는 사용자의 질문에 대해 응답, 요약, 콘텐츠 생성 등을 통해 다양하고 광범위한 영역에서 활용되고 있다. 현재 알려지고 있는 주요 활용 분야로는 기업용 챗봇, 고객서비스, 의료, 법률 서비스, 교육 등 다양하다. RAG는 단기적으로 볼 때 LLM의 한계를 보완하고 성능을 향상시키기 위한 유용한 도구임에는 틀림없다. 하지만 래그가 LLM을 대체한다거나 LLM의 미래라고 하에는 한계가 있어 보인다.

우선 외부 지식 데이터베이스에서 정보를 검색하고 처리하다 보니 기존 LLM에 비해 학습비용이 추가로 발생하게 된다. 검색에 외부 데이터베이스를 사용하다 보니 개인정보보호나 보안 문제도 발생한다. 또한 외부 검색엔진에서 제공되는 정보에 의존하다 보니 그 정보의 질과 양에 따라 오히려 편향되고 부적절한 결과를 낼 수도 있다. 마지막으로 외부 정보 검색 시스템을 LLM에 통합시키다 보니 시스템의 복잡성도 증가한다. 이런 측면에서 RAG가 LLM을 대체하기보다는 보완하거나 강화하는 기술로 봐야 한다. 사실 LLM과 RAG를 자세히 들어다보면 각각의 역할이나 목적이 동일하지 않다는 것을 알 수 있다.

LLM은 사전 학습된 LLM을 통해 프롬프터에 입력된 질문에 대해 적절한 응답을 생성하는 데 목적이 있다. 이로 인해 학습된 데이터에 기반하지 않은 질문에 대해서는 정확성을 담보할 수 없다. 반면 RAG는 실시간 외부 정보 데이터를 실시간으로 검색하여 참조함으로써 생성된 텍스트의 정확성과 문맥적 관련성을 향상시키는 데 초점을 두고 있다. 이처럼 각각의 역할이나 목적이 다르다 보니 대체재라기보다는 보완적인 관계라 할 수 있다. 향후 이 두 기술이 상호 보완하며 만들어가는 새로운 혁신이 어떻게 전개될지 더 기대되는 이유다.

사용 사례

LLM은 점점 더 많은 비즈니스 프로세스를 재정의하고 있으며, 다양한 산업 분야의 수많은 사용 사례와 업무에서 다재다능함을 입증하고 있다. 이 솔루션은 챗봇과 가상 어시스턴트의 대화형 AI를 강화하여 탁월한 고객 관리의 기반이 되는 상호작용을 향상시키고, 인간 상담원과의 상호작용을 모방한 상황 인식 응답을 제공한다.

LLM은 블로그 기사, 마케팅 또는 영업 자료 및 기타 글쓰기 작업을 위한 콘텐츠 제작을 자동화하는 등 콘텐츠 생성에도 능숙하다. 연구 및 학계에서는 방대한 데이터 세트에서 정보를 요약하고 추출하여 지식 발견을 가속화하는 데 도움을 준다. LLM은 또한 정확하고 상황에 맞는 번역을 제공하여 언어 장벽을 허무는 등 언어 번역에 있어 중요한 역할을 한다. 코드를 작성하거나 프로그래밍 언어들을 '번역'하는 데에도 사용할 수 있다.

또한 텍스트 음성 변환 애플리케이션 및 접근 가능한 형식의 콘텐츠 생성을 포함하여 장애가 있는 개인을 지원함으로써 접근성에 기여한다. 의료에서 금융에 이르기까지, LLM은 프로세스를 간소화하고 고객 경험을 개선하며 보다 효율적이고 데이터에 기반한 의사결정을 가능하게 함으로써 산업을 혁신하고 있다. 가장 흥미로운 점은 이러한 모든 기능에 쉽게 액세스할 수 있다는 것이다. 어떤 경우에는 말 그대로 API 통합만 있으면 액세스가 가능하다.

• 텍스트 생성 : 프롬프트에 따라 이메일, 블로그 게시물 또는 기타 중장문 형식의 콘텐츠 작성 등을 처리하는 언어 생성 기능으로, 생성한 콘텐츠를 다듬을 수 있다. 좋은 예로는 검색 증강 생성(RAG)이 있다.
• 콘텐츠 요약 : 긴 기사, 뉴스 기사, 연구 보고서, 기업 문서, 심지어 고객 이력까지 출력 형식에 맞게 그리고 길이에 맞게 꼼꼼하게 텍스트로 요약한다.
• AI 어시스턴트 : 통합 셀프 서비스 고객 관리 솔루션의 일부로 고객 문의에 답변하고 백엔드 작업을 수행하며 자연어로 자세한 정보를 제공하는 챗봇이다.
• 코드 생성 : 개발자가 애플리케이션을 구축하고, 코드의 오류를 찾고, 여러 프로그래밍 언어로 된 보안 문제를 발견하고, 심지어 언어 간 번역을 할 수 있도록 지원한다.
• 감성 분석 : 텍스트를 분석하여 고객의 어조를 파악함으로써 고객의 피드백을 대규모로 파악하고 브랜드 평판 관리에 도움을 준다.
• 언어 번역 : 우수한 번역과 다국어 기능을 통해 언어와 지역에 관계없이 조직에 더 넓은 범위를 제공한다.

응용 분야

LLM은 다양한 산업에서 응용되고 있으며, 그 활용 범위는 날로 확대되고 있다.

• 챗봇과 가상 비서 : LLM은 사람과 유사한 대화를 가능하게 하여 고객 지원, 정보 제공, 문제 해결 등 다양한 업무에 사용되고 있다. 예를 들어, 한국의 네이버와 카카오는 LLM 기반 챗봇을 통해 사용자와의 상호작용을 강화하고 있으며, 이를 통해 고객 서비스의 질을 높이고 있다.
• 번역과 요약 : LLM은 다양한 언어로의 번역 작업에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 특히 한국어와 같이 복잡한 문법 구조를 가진 언어에서도 자연스러운 번역이 가능해졌으며, 이는 글로벌 비즈니스 환경에서 큰 도움이 되고 있다. 또한, 대규모 텍스트의 요약 작업에서도 LLM이 사용되며, 문서의 핵심 정보를 빠르게 추출하는 데 유용하다​.
• 교육 : 교육 분야에서도 LLM의 활용이 증가하고 있다. LLM은 학생들의 질문에 대한 답변을 제공하거나, 학습 자료를 자동으로 생성하는 데 사용된다. 이는 개인 맞춤형 교육을 가능하게 하며, 학습자의 필요에 맞춘 정보를 제공함으로써 학습 효율성을 높인다. 한국의 여러 교육 기술(EduTech) 기업들은 이러한 LLM 기반 서비스를 통해 학생들에게 보다 개인화된 학습 경험을 제공하고 있다​.

비교

생성형 AI

대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI(Generative AI)는 밀접하게 관련된 개념이지만, 서로 다른 역할과 기능을 가지고 있다. 이 둘의 차이를 이해하기 위해서는 각 기술이 무엇을 목표로 하며, 어떻게 작동하는지를 깊이 있게 살펴볼 필요가 있다. 생성형 AI는 데이터를 생성하는 것을 목표로 하는 인공지능 기술로, 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음악, 영상, 코드 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있다. 생성형 AI는 주어진 입력을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력을 가지고 있으며, 이는 종종 창의적인 작업에 사용된다. 예를 들어, DALL-E는 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 생성형 AI 모델이고, ChatGPT는 텍스트를 생성하는 AI 모델이다. 생성형 AI는 데이터의 다양한 형태를 생성할 수 있다는 점에서 LLM과 차별화된다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음악, 3D 모델 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 이를 통해 예술, 디자인, 콘텐츠 제작 등 창의적인 분야에서 활용될 수 있다. 이러한 AI 모델들은 GAN(Generative Adversarial Networks), VAE(Variational Autoencoders), 트랜스포머(Transformer) 아키텍처 등을 활용하여 새로운 데이터를 생성한다.

주요 차이점

• 모델의 목적과 적용 범위 : LLM은 주로 텍스트 데이터를 처리하고 생성하는 데 중점을 둔다. 주로 자연어 처리 작업에서 사용되며, 언어 이해와 텍스트 생성, 번역, 요약 등에 특화되어 있다. 생성형 AI는 다양한 형태의 데이터를 생성하는 데 초점을 맞춘다. 텍스트, 이미지, 음악, 영상 등 여러 분야에 걸쳐 데이터를 생성할 수 있으며, 창의적인 콘텐츠 제작에서 주로 사용된다.
• 기술적 기반 : LLM은 주로 텍스트 데이터를 학습하기 위해 설계된 Transformer 아키텍처를 기반으로 한다. 이 모델은 대규모의 언어 데이터셋을 사용하여 문맥을 이해하고 텍스트를 예측한다. 생성형 AI는 다양한 기술적 접근법을 포함하며, GAN, VAE, 트랜스포머 등을 활용하여 다양한 형태의 데이터를 생성한다. 예를 들어, GAN은 서로 경쟁하는 두 개의 신경망을 통해 현실적인 이미지를 생성할 수 있다.
• 응용 분야 : LLM은 자연어 처리에 중점을 두고 있으며, 자동 텍스트 생성, 챗봇, 문서 요약, 번역 등에서 많이 사용된다. 생성형 AI는 이미지 생성, 음악 작곡, 디자인, 영화 제작 등 창의적이고 예술적인 분야에서 사용된다. 예를 들어, DALL-E는 텍스트 입력을 기반으로 이미지를 생성하며, 이는 디자인과 예술 분야에서 큰 잠재력을 가진다.
• 데이터 처리 방식 : LLM은 주로 텍스트 데이터를 입력으로 받아 이를 기반으로 텍스트를 생성한다. 이 과정에서 문맥 이해가 중요한 역할을 하며, 언어의 패턴과 구조를 학습한다. 생성형 AI는 다양한 유형의 데이터를 생성할 수 있다. 텍스트, 이미지, 소리 등 여러 형태의 데이터를 다루며, 생성 과정에서 데이터의 다양한 특성을 학습하고 이를 기반으로 새로운 데이터를 생성한다.

LLM과 생성형 AI는 상호보완적인 관계를 가진다. 예를 들어, 텍스트 기반의 LLM은 생성형 AI의 한 부분으로 작동할 수 있다. 생성형 AI 시스템은 LLM을 활용하여 텍스트를 생성하고, 이를 다른 형태의 데이터(예: 이미지나 음악)로 변환할 수 있다. 또한, 생성형 AI는 텍스트 기반 LLM이 생성한 내용을 기반으로 시각적 콘텐츠나 다른 형태의 데이터를 생성할 수 있다. 결론적으로, LLM은 주로 텍스트 데이터를 처리하고 생성하는 데 중점을 둔 AI 모델이며, 생성형 AI는 더 넓은 범위의 데이터를 생성할 수 있는 기술이다. 이 둘은 서로 다른 목적과 기능을 가지고 있지만, 특정 응용에서 함께 사용될 수 있으며, 각기 다른 분야에서 중요한 역할을 한다. LLM은 텍스트 기반 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하고, 생성형 AI는 다양한 창의적 작업에서 활용될 수 있는 강력한 도구로 평가받고 있다.

LMM

LLM(대규모 언어 모델)과 LMM(대규모 회귀 모델, Large Marginalized Model)는 두 가지 다른 개념으로, 각각의 역할과 적용 분야가 다르다. 대규모 회귀 모델은 통계학 및 기계 학습에서 사용되는 모델로, 주로 회귀 분석에 사용된다. 회귀 모델은 주어진 입력 데이터에 대해 연속적인 출력 값을 예측하는 데 사용되며, 주로 예측 및 추정 작업에서 중요한 역할을 한다. LMM은 세 가지 특징을 가진다. 첫 번째 연속적인 데이터 예측이다. LMM은 주어진 입력 변수(독립 변수)에 대해 종속 변수를 예측하는 데 사용된다. 예를 들어, 과거의 매출 데이터를 기반으로 미래의 매출을 예측하는 작업이 이에 해당한다. 두 번째는 매개변수의 추정이다. LMM은 데이터를 설명하는 데 필요한 매개변수를 추정하며, 이는 데이터의 분포와 관계를 이해하는 데 중요한 정보를 제공한다. 마지막으로 최적화 문제 해결이다. LMM은 주어진 데이터에 대한 최적의 회귀선을 찾기 위해 최적화 알고리즘을 사용한다.

주요 차이점

• 목적과 응용 분야 : LLM은 주로 자연어 처리와 언어 생성에 중점을 둔다. 이는 인간과 유사한 수준의 언어 이해 및 생성 능력을 필요로 하는 작업에 사용된다. 반면 LMM은 주로 회귀 분석과 연속 변수 예측에 사용된다. 이는 데이터의 관계를 모델링하고 미래 값을 예측하는 데 사용된다.
• 모델의 구조와 작동 방식 : LLM은 주로 딥러닝 기법을 기반으로 하며, 텍스트 데이터를 학습하여 패턴과 구조를 이해하고 이를 바탕으로 텍스트를 생성한다. LLM은 수백만에서 수십억 개의 파라미터를 가지며, 주로 트랜스포머 아키텍처를 사용한다. 반면 LMM은 주로 통계적 회귀 분석 기법을 기반으로 하며, 입력 변수와 출력 변수 간의 관계를 모델링한다. LMM은 입력 변수와 종속 변수 간의 선형 또는 비선형 관계를 설명하는 방정식을 최적화한다.
• 적용 사례 : LLM은 자동 문서 생성, 대화형 AI(예: 챗봇), 번역 및 텍스트 요약 등에서 사용된다. 반면 LMM은 경제 데이터 예측, 주식 시장 분석, 제품 수요 예측 등에서 주로 사용된다.
• 데이터 유형 : LLM은 주로 텍스트 데이터를 처리하고 생성하는 데 사용된다. 반면 LMM은 주로 연속적인 수치 데이터를 다루며, 입력 데이터와 출력 데이터 간의 수치적 관계를 모델링한다.

LLM과 LMM은 서로 다른 목적과 기능을 가진 모델로, LLM은 주로 자연어 처리 및 생성에, LMM은 회귀 분석 및 예측에 중점을 둔다. 두 모델 모두 머신러닝과 인공지능 분야에서 중요한 역할을 하지만, 그 응용 분야와 데이터 처리 방식은 크게 다르다. LLM은 주로 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 사용되는 반면, LMM은 데이터를 기반으로 연속적인 출력 값을 예측하는 데 사용된다. 이 둘은 특정 문제에 따라 서로 다른 장점을 가지고 있으며, 각각의 필요에 따라 선택적으로 활용될 수 있다.

참고자료

• 〈대형 언어 모델〉, 《위키백과》
• 〈거대 언어 모델 ( Large Language Models )〉, 《두산백과》
• 〈대규모 언어 모델(LLM)이란?〉, 《클라우드플레어》
• 〈대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요?〉, 《IBM》
• Lucky Eze, 〈대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)이란 무엇인가요?〉, 《Bureau Works》
• Shraddha Goled, 〈Self-Supervised Learning Vs Semi-Supervised Learning: How They Differ〉, 《AIM》, 2021-05-07
• Reuters, 〈Chinese organisations launched 79 AI large language models since 2020, report says〉, 《Reuters》, 2023-05-30
• 〈Unraveling the landscape of large language models: a systematic review and future perspectives〉, 《Emerald Insight》, 2023-12-19
• 위아람 기자, 〈(검색증강생성(RAG) ③) LLM 환각현상, 완전한 제거는 불가능〉, 《데이터넷》, 2024-05-16
• 코코넛38, 〈LLM(거대언어모델)과 네이버 검색 미래는?〉, 《네이버 블로그》, 2024-07-21
• 심용운 SK경영경제연구소 수석연구원, 〈생성형 AI 환각의 종말? RAG로 엿보는 LLM의 미래(테크트렌드)〉, 《모바일한경》, 2024-07-21
• 비젼, 〈LLM(대형 언어 모델, Large Language Model)의 주요 특징과 활동 영역〉, 《네이버 블로그》, 2024-08-03

같이 보기

• 인공지능
• RAG
• LMM
• 생성형 AI
• 머신러닝
• 딥러닝

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