대규모 언어 모델(LLM)이 어떻게 고급 NLP를 통해 AI를 혁신하고 챗봇, 콘텐츠 제작 등을 지원하는지 알아보세요. 핵심 개념을 알아보세요!
대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에 혁신을 가져온 인공 지능(AI) 모델의 한 유형입니다. 이러한 모델은 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트를 학습한 방대한 크기로 구별되며, 놀라울 정도로 유창하고 일관성 있게 사람과 같은 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 것이 특징입니다. LLM은 기계가 언어와 상호 작용하고 처리하는 방식의 발전을 주도하며 많은 최첨단 AI 애플리케이션의 최전선에 서 있습니다.
대규모 언어 모델은 기본적으로 매개변수와 학습 데이터 측면에서 확장된 딥 러닝 모델, 특히 트랜스포머 네트워크를 말합니다. '대규모'라는 용어는 이러한 모델이 포함할 수 있는 수십억 또는 수조 개의 파라미터를 의미합니다. 매개변수는 입력 텍스트를 원하는 출력에 매핑하는 능력을 결정하는 모델이 학습하는 동안 학습하는 변수입니다. 일반적으로 매개변수가 많을수록 모델이 학습할 수 있는 패턴이 더 복잡해집니다. 이러한 모델은 인터넷, 책, 기사, 코드 저장소 등에서 스크랩한 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 비지도 학습 기법을 사용하여 학습됩니다. 이러한 훈련 과정을 통해 단어와 구문 간의 통계적 관계를 학습하여 다음 단어를 예측하고, 언어를 번역하고, 질문에 답하고, 심지어 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. LLM의 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT-4와 Meta의 Llama 3가 있습니다.
LLM은 다양한 산업 분야에 걸쳐 폭넓게 적용되어 비즈니스 운영 방식과 사람들이 기술과 상호작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 다음은 몇 가지 구체적인 예시입니다:
몇 가지 주요 개념은 대규모 언어 모델과 밀접한 관련이 있으며, 이를 이해하면 이 기술을 보다 완벽하게 파악할 수 있습니다:
대규모 언어 모델은 언어 이해와 생성에 있어 전례 없는 기능을 제공하는 AI의 큰 도약을 의미합니다. 아직 진화 중이지만 다양한 애플리케이션에 미치는 영향은 이미 상당하며 디지털 세상의 여러 측면을 재편할 것으로 기대됩니다.
