LLM(Large Language Model)

LLM 개요

LLM(Large Language Models, 대규모 언어 모델)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델이다. 이들은 주로 딥러닝 기반의 트랜스포머 구조를 활용하는데, 따라서 인간의 언어 특성을 통계적으로 파악하여 높은 수준의 텍스트 생성 및 처리 능력을 갖추고 있다.

LLM은 오늘날 AI의 중추로서, 언어 기반 애플리케이션과 시스템 설계에서 매우 중요한 역할을 수행하고 있다.

LLM 작동 원리

학습 방식 및 트랜스포머 아키텍처

LLM은 수천억 개의 텍스트 예시를 통해 비지도 학습 방식으로 사전 학습(pre-training)을 수행한다.
특히, 트랜스포머 구조는 셀프 어텐션(self-attention)을 통해 문맥의 관계를 이해하며, 이전의 순환신경망(RNN)보다 병렬 처리가 가능하여 학습 효율이 매우 높다

파라미터와 임베딩

‘대규모’라는 명칭은 수십억에서 수천억 개에 이르는 “파라미터(parameter)“의 크기를 의미한다. 이러한 방대한 매개변수를 통해 언어의 복잡한 맥락과 뉘앙스를 포착할 수 있다. 또한, “임베딩(embedding)“은 단어를 다차원 벡터로 변환하여 의미적 유사성을 수치적으로 표현함으로써 문맥 이해를 돕는다.

응용 분야

LLM은 매우 유연하게 활용될 수 있으며, 대표적인 응용 예시는 다음과 같다:

• 생성형 AI: 사용자 프롬프트에 따라 에세이, 번역, 요약 등의 텍스트 생성
• 코드 생성: GitHub Copilot, AWS CodeWhisperer 등 자연어로부터 코드 작성 지원
• 텍스트 분류 및 감정 분석: 고객 피드백 분류, 문서 클러스터링 등
• 기타: 지식 기반 질의 응답(KI-NLP), 챗봇, 고객 서비스 자동화 등

학습 방법의 종류

LLM을 특정 용도에 맞추어 활용하는 방법에는 다음 세 가지가 있다:

• 제로샷 학습 (Zero-Shot): 추가 학습 없이 일반적인 프롬프트만으로 다양한 작업 수행 가능
• 퓨샷 학습 (Few-Shot): 소량의 예제를 제공함으로써 성능을 향상
• 미세 조정 (Fine-Tuning): 특정 데이터로 파라미터를 추가 학습시켜 특화된 적용이 가능

중요성 및 기대 효과

LLM의 도입은 기업과 조직에 다양한 이점을 가져다줄 수 있다:

• 업무 자동화: 고객 지원, 문서 요약, 콘텐츠 생성 등 언어 기반 작업의 자동화로 생산성 향상
• 확장성 및 유연성: 하나의 모델이 번역, 요약, 질의 응답 등 여러 작업에 유연하게 대응
• 혁신 유도: 지식 추출, 창작 보조, 대화형 인터페이스 등 다양한 미래 가능성에 기반 제공

한계 및 고려 사항

LLM 활용 시에는 다음과 같은 한계도 고려해야 한다:

• 높은 자원 요구: 수십억 개 파라미터 기반 모델의 학습 및 서비스 운영에는 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다.
• 잠재적 편향 및 오류: 학습 데이터의 한계 또는 편향이 모델 출력에 반영될 수 있으며, 정확성에 대한 지속적인 개선이 필요하다.
• 프라이버시 및 보안 우려: 사적이거나 민감한 데이터와의 연관 가능성에 대비해야 한다.

요약