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코드에서 대화로: LLM은 어떻게 작동하나요?

대규모 언어 모델(LLM)의 작동 방식과 시간에 따른 진화 과정, 법률 및 소매업과 같은 산업에서 이를 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보세요.

대규모 언어 모델(LLM) 은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 고급 생성 AI 시스템입니다. 이러한 모델은 인터넷에서 수집한 수백만 기가바이트의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 인식하고 해석할 수 있습니다. 다음과 같은 LLM 기반 혁신은 ChatGPT 과 같은 LLM 기반의 혁신은 누구나 쉽게 사용할 수 있게 되면서 누구나 생성형 AI에 접근할 수 있게 되었습니다. 

2034년까지 전 세계 LLM 시장이 856억 달러에 달할 것으로 예상되는 가운데, 많은 조직이 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 LLM을 도입하는 데 주력하고 있습니다.

이 문서에서는 대규모 언어 모델의 작동 방식과 다양한 산업에서의 적용 사례에 대해 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!

그림 1. LLM은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 텍스트를 생성하고 이해합니다.

대규모 언어 모델의 진화

대규모 언어 모델의 역사는 수십 년에 걸쳐 연구 혁신과 흥미로운 발견으로 가득 차 있습니다. 핵심 개념에 대해 자세히 알아보기 전에 가장 중요한 몇 가지 이정표를 살펴보겠습니다.

다음은 LLM 개발의 주요 마일스톤을 간략히 살펴보는 내용입니다:

  • 1960s: 조셉 바이젠바움이 최초의 챗봇 중 하나인 엘리자를 만들었습니다. 시스템이 사용자 입력의 키워드를 감지하고 그에 따라 응답하는 패턴 매칭 방식을 사용하여 기본적인 대화를 시뮬레이션했습니다.
  • 1990s: 텍스트나 음성과 같은 순차적 데이터를 처리하기 위해 순환신경망(RNN) 이 개발되었습니다. 과거 입력은 기억할 수 있었지만 긴 시퀀스에는 어려움을 겪었고, 이 문제를 처리하기 위해 장단기 기억(LSTM) 네트워크가 만들어졌습니다.
  • 2014: 더 간단하고 빠른 버전의 LSTM으로 게이트 순환 유닛(GRU)이 도입되었습니다. 비슷한 시기에 주의 메커니즘이 개발되어 AI가 시퀀스에서 가장 중요한 부분에 집중하여 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다.
  • 2017: 2017년: 트랜스포머는 멀티 헤드 주의와 병렬 처리를 사용해 텍스트를 처리하는 새로운 방법을 도입했습니다. RNN과 달리 전체 시퀀스를 한 번에 분석할 수 있어 문맥을 더 빠르고 더 잘 이해할 수 있었습니다.

2018년부터 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 및 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 같은 모델은 트랜스포머를 사용하여 정보가 앞뒤로 흐르는 양방향 처리 기능을 도입했습니다. 이러한 발전은 이러한 모델의 자연어 이해 및 생성 능력을 크게 향상시켰습니다.

그림 2. 대규모 언어 모델의 진화.

LLM은 어떻게 운영되나요?

LLM(대규모 언어 모델)의 작동 방식을 이해하려면 먼저 LLM이 정확히 무엇인지 명확히 하는 것이 중요합니다. 

LLM은 일종의 기초 모델로서, 대규모 데이터 세트에 대해 학습된 범용 AI 시스템입니다. 이러한 모델은 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있으며 사람의 글쓰기를 모방하는 방식으로 텍스트를 처리하고 생성하도록 설계되었습니다. LLM은 최소한의 프롬프트를 통해 예측하는 데 탁월하며, 사람의 입력을 기반으로 콘텐츠를 생성하는 제너레이티브 AI에 널리 사용됩니다. 문맥을 추론하고, 일관되고 관련성 있는 답변을 제공하고, 언어를 번역하고, 텍스트를 요약하고, 질문에 답하고, 창의적인 글쓰기를 지원하고, 심지어 코드를 생성하거나 디버깅할 수도 있습니다.

LLM은 매우 방대하며 수십억 개의 파라미터를 사용하여 작동합니다. 파라미터는 모델이 학습하는 동안 학습하는 내부 가중치로, 수신된 입력에 따라 출력을 생성할 수 있게 해줍니다. 일반적으로 파라미터가 많은 모델일수록 더 나은 성능을 제공하는 경향이 있습니다.

다음은 인기 있는 LLM의 몇 가지 예입니다:

  • GPT-4o: 2024년 5월에 출시된 GPT-4o는 OpenAI의 최신 멀티모달 모델입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 입력을 처리할 수 있습니다.
  • Claude 3.5: 2024년 6월에 출시된 Claude 3.5( Anthropic)는 Claude 3 시리즈를 기반으로 하며 향상된 자연어 처리 및 문제 해결 기능을 제공합니다.
  • 라마 3: 2024년 4월에 출시된 Meta의 Llama 3 시리즈에는 최대 700억 개의 파라미터가 포함된 모델이 포함되어 있습니다. 이 오픈 소스 모델은 다양한 벤치마크에서 비용 효율성과 강력한 성능으로 잘 알려져 있습니다. 
  • 제미니 1.5: 2024년 2월에 Google 딥마인드에서 출시한 Gemini 1.5는 텍스트, 이미지 및 기타 데이터 유형을 처리할 수 있는 멀티모달 모델입니다.

LLM의 핵심 구성 요소

대규모 언어 모델(LLM)에는 사용자 프롬프트를 이해하고 응답하기 위해 함께 작동하는 몇 가지 주요 구성 요소가 있습니다. 이러한 구성 요소 중 일부는 계층으로 구성되어 있습니다. 각 계층은 언어 처리 파이프라인에서 특정 작업을 처리합니다. 

예를 들어 임베딩 레이어는 단어를 더 작은 조각으로 나누고 단어 간의 관계를 식별합니다. 

이를 기반으로 피드포워드 레이어는 이러한 조각을 분석하여 패턴을 찾습니다. 비슷한 방식으로 반복 레이어는 모델이 단어의 올바른 순서를 유지하도록 합니다. 

또 다른 중요한 구성 요소는 주의 메커니즘입니다. 이 메커니즘은 모델이 입력의 가장 관련성이 높은 부분에 집중하여 덜 중요한 키워드나 구문보다 우선순위를 지정할 수 있도록 도와줍니다. "고양이는 매트 위에 앉았다"를 프랑스어로 번역하는 경우를 예로 들면, 주의 메커니즘은 모델이 '고양이'를 '르 채팅'과 '매트'를 '르 타피스'와 정렬하여 문장의 의미를 유지하도록 합니다. 이러한 구성 요소는 단계별로 함께 작동하여 텍스트를 처리하고 생성합니다. 

다양한 유형의 LLM

모든 LLM은 동일한 기본 구성 요소를 공유하지만 특정 목적에 맞게 구축 및 조정할 수 있습니다. 다음은 다양한 유형의 LLM과 그 고유 기능에 대한 몇 가지 예입니다:

  • 제로 샷 모델: 이 모델은 특별히 훈련되지 않은 작업을 처리할 수 있습니다. 이들은 학습한 일반적인 지식을 사용하여 추가 교육 없이도 새로운 프롬프트를 이해하고 예측할 수 있습니다.
  • 미세 조정된 모델: 미세 조정 모델은 일반 모델을 기반으로 하지만 특정 작업에 맞게 추가로 훈련된 모델입니다. 이러한 추가 학습을 통해 특수한 애플리케이션에 매우 효과적입니다.
  • 멀티모달 모델: 이러한 고급 모델은 텍스트 및 이미지와 같은 여러 유형의 데이터를 처리하고 생성할 수 있습니다. 텍스트와 시각적 이해의 조합이 필요한 작업을 위해 설계되었습니다.

자연어 처리와 LLM의 관계

자연어 처리(NLP)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 작업하는 데 도움을 주는 반면, 생성 AI는 텍스트, 이미지 또는 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둡니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 이 두 분야를 통합합니다. LLM은 NLP 기술을 사용하여 언어를 이해한 다음 생성 AI를 적용하여 인간과 유사한 독창적인 응답을 생성합니다. 이러한 조합을 통해 LLM은 언어를 처리하고 창의적이고 의미 있는 텍스트를 생성하여 대화, 콘텐츠 제작, 번역과 같은 작업에 유용하게 사용할 수 있습니다. 자연어 처리와 생성 AI의 강점을 결합한 LLM은 기계가 자연스럽고 직관적인 방식으로 커뮤니케이션할 수 있게 해줍니다.

그림 3. 생성 AI, NLP, LLM의 관계.

다양한 산업 분야에서의 LLM 활용

이제 LLM의 정의와 작동 방식에 대해 살펴보았으니, LLM의 잠재력을 보여주는 다양한 산업 분야의 몇 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다.

리걸 테크에서 LLM 사용

AI 모델은 법률 산업을 변화시키고 있으며, 법률 전문가는 법률 문서를 조사하고 초안을 작성하는 등의 작업을 훨씬 빠르게 처리할 수 있게 되었습니다. 법률 및 과거 판례와 같은 법률 텍스트를 빠르게 분석하여 변호사가 필요로 하는 정보를 찾는 데 사용할 수 있습니다. LLM은 계약서나 유언장과 같은 법률 문서를 작성하는 데도 도움을 줄 수 있습니다. 

흥미로운 점은 LLM이 연구와 초안 작성에만 유용한 것이 아니라 법률 준수를 보장하고 워크플로우를 간소화하는 데도 유용한 도구라는 점입니다. 조직은 LLM을 사용하여 잠재적인 위반 사항을 파악하고 이를 해결하기 위한 권장 사항을 제공함으로써 규정을 준수할 수 있습니다. 계약서를 검토할 때 LLM은 주요 세부 사항을 강조하고, 위험이나 오류를 식별하며, 변경 사항을 제안할 수 있습니다.

그림 4. 법률 연구에 LLM을 사용하는 방법에 대한 개요.

소매 및 이커머스 LLM이 탑재된 AI 기반 챗봇

LLM은 과거 구매, 검색 습관, 소셜 미디어 활동과 같은 고객 데이터를 분석하여 패턴과 트렌드를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 개인화된 상품 추천을 생성할 수 있습니다. LLM과 통합된 애플리케이션은 고객이 상품을 선택하고 장바구니에 추가하고 결제를 완료하는 등 제품 구매 과정을 안내할 수 있습니다. 

또한 LLM 기반 챗봇은 제품, 서비스 및 배송에 대한 일반적인 고객 문의에 응답할 수 있습니다. 따라서 고객 서비스 담당자는 더 복잡한 문제를 처리할 수 있는 여유를 갖게 됩니다. 좋은 예로 Amazon의 최신 AI 챗봇인 Rufus를 들 수 있습니다. 이 챗봇은 LLM을 사용하여 제품 리뷰 요약을 생성합니다. 루퍼스는 또한 가짜 리뷰를 감지하고 고객에게 옷 사이즈 옵션을 추천할 수 있습니다.

연구 및 학계의 LLM

LLM의 또 다른 흥미로운 활용 분야는 교육 분야입니다. LLM은 학생들을 위한 연습 문제와 퀴즈를 생성하여 학습을 더욱 인터랙티브하게 만들 수 있습니다. 

학교 교과서와 잘 조율된 LLM은 개인화된 학습 경험을 제공하여 학생들이 자신의 속도에 맞게 학습하고 어려운 주제에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 또한 교사는 에세이나 시험과 같은 학생 과제를 채점하는 데 LLM을 활용하여 시간을 절약하고 다른 수업 측면에 집중할 수 있습니다. 

또한 이러한 모델은 교과서와 학습 자료를 다양한 언어로 번역하여 학생들이 모국어로 교육 콘텐츠액세스할 수 있도록 지원합니다.

그림 5. LLM을 사용한 텍스트 번역의 예입니다.

대규모 언어 모델의 장단점

LLM은 자연어를 이해하고, 요약 및 번역과 같은 작업을 자동화하며, 코딩을 지원함으로써 많은 이점을 제공합니다. 다양한 출처의 정보를 결합하고 복잡한 문제를 해결하며 다국어 커뮤니케이션을 지원할 수 있어 여러 산업 분야에서 유용하게 사용할 수 있습니다. 

그러나 잘못된 정보를 퍼뜨릴 위험, 사실적이지만 허위 콘텐츠를 제작하는 데 따른 윤리적 문제, 간혹 중요한 부분에서 부정확성이 발생할 수 있는 등의 문제도 수반됩니다. 게다가 모델 한 명을 훈련시키는 데 자동차 5대 분량의 탄소를 배출할 수 있기 때문에 환경에 미치는 영향도 상당합니다. 이러한 한계와 장점의 균형을 맞추는 것이 책임감 있게 사용하는 핵심입니다.

주요 내용

대규모 언어 모델은 기계가 인간과 유사한 텍스트를 더 쉽게 이해하고 생성할 수 있도록 함으로써 생성형 AI의 사용 방식을 바꾸고 있습니다. 법률, 소매업, 교육 등의 산업에서 문서 초안 작성, 제품 추천, 개인화된 학습 경험 생성 등 다양한 업무의 효율성을 높이는 데 도움을 주고 있습니다. 

LLM은 시간 절약, 업무 간소화 등 많은 이점을 제공하지만 정확성 문제, 윤리적 문제, 환경 영향과 같은 과제도 안고 있습니다. 이러한 모델이 개선됨에 따라 우리의 일상과 직장에서 더 큰 역할을 하게 될 것입니다.

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