코드에서 대화까지: LLM은 어떻게 작동할까요?

대규모 언어 모델(LLMs)은 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 고급 생성형 AI 시스템입니다. 이러한 모델은 인터넷에서 수집한 수백만 기가바이트의 텍스트 데이터로 학습되어 인간의 언어를 인식하고 해석할 수 있습니다. ChatGPT와 같은 LLM 기반 혁신은 널리 알려진 이름이 되었으며, 생성형 AI에 대한 접근성을 모든 사람에게 높였습니다.

글로벌 LLM 시장이 2034년까지 856억 달러 규모에 이를 것으로 예상되면서, 많은 조직이 비즈니스 전반의 업무에 LLM을 도입하는 데 주력하고 있습니다.

이 글에서는 대규모 언어 모델의 작동 방식과 다양한 산업에서의 활용 사례를 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!

그림 1. LLM은 딥러닝 알고리즘을 사용해 텍스트를 생성하고 이해합니다.

대규모 언어 모델의 발전#

대규모 언어 모델의 역사는 수십 년에 걸쳐 이어져 왔으며, 연구의 획기적인 발전과 흥미로운 발견으로 가득합니다. 핵심 개념을 살펴보기에 앞서 가장 중요한 몇 가지 이정표를 알아보겠습니다.

LLM 개발의 주요 이정표를 간략히 살펴보겠습니다.

• 1960년대: Joseph Weizenbaum은 최초의 챗봇 중 하나인 ELIZA를 만들었습니다. ELIZA는 패턴 매칭을 사용했습니다. 패턴 매칭은 시스템이 사용자 입력에서 키워드를 감지하고 그에 따라 응답하여 기본적인 대화를 시뮬레이션하는 방법입니다.

• 1990년대: 텍스트나 음성과 같은 순차 데이터를 처리하기 위해 순환 신경망(RNNs)이 개발되었습니다. RNN은 이전 입력을 기억할 수 있었지만 긴 시퀀스를 처리하는 데 어려움이 있었고, 이 문제를 해결하기 위해 장단기 메모리(LSTM) 네트워크가 만들어졌습니다.

• 2014년: 게이트 순환 유닛(GRUs)은 LSTM의 더 단순하고 빠른 버전으로 도입되었습니다. 비슷한 시기에 어텐션 메커니즘이 개발되어 AI가 더 나은 이해를 위해 시퀀스에서 가장 중요한 부분에 집중할 수 있게 되었습니다.

• 2017년: Transformer는 멀티헤드 어텐션과 병렬 처리를 사용해 텍스트를 처리하는 새로운 방식을 도입했습니다. RNN과 달리 전체 시퀀스를 한 번에 분석할 수 있어 더 빠르고 문맥을 더 잘 이해할 수 있었습니다.

2018년 이후 BERT(Transformer의 양방향 인코더 표현)와 GPT(생성형 사전 학습 Transformer)와 같은 모델은 Transformer를 사용해 정보가 정방향과 역방향 모두로 흐르는 양방향 처리를 도입했습니다. 이러한 발전으로 해당 모델이 자연어를 이해하고 생성하는 능력이 크게 향상되었습니다.

그림 2. 대규모 언어 모델의 발전

LLM은 어떻게 작동합니까?#

LLM(대규모 언어 모델)의 작동 방식을 이해하려면 먼저 LLM이 정확히 무엇인지 명확히 알아야 합니다.

LLM은 대규모 데이터셋으로 학습된 범용 AI 시스템인 파운데이션 모델의 한 유형입니다. 이러한 모델은 특정 작업에 맞게 파인튜닝할 수 있으며, 인간의 글쓰기를 모방하는 방식으로 텍스트를 생성하고 처리하도록 설계되었습니다. LLM은 최소한의 프롬프트로 예측을 수행하는 데 뛰어나며, 생성형 AI에서 인간의 입력을 바탕으로 콘텐츠를 생성하는 데 널리 사용됩니다. 또한 문맥을 추론하고, 일관성 있고 관련성 높은 응답을 제공하며, 언어를 번역하고, 텍스트를 요약하고, 질문에 답변하며, 창작 글쓰기를 지원하고, 코드를 생성하거나 디버깅할 수도 있습니다.

LLM은 매우 크며 수십억 개의 파라미터를 사용해 작동합니다. 파라미터는 학습 중에 모델이 학습하는 내부 가중치로, 모델이 입력을 바탕으로 출력을 생성할 수 있게 합니다. 일반적으로 파라미터가 많은 모델일수록 더 나은 성능을 제공합니다.

다음은 널리 사용되는 LLM의 몇 가지 예입니다.

• GPT-4o: 2024년 5월에 출시된 GPT-4o는 OpenAI의 최신 멀티모달 모델입니다. 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 입력을 처리할 수 있습니다.
• Claude 3.5: 2024년 6월 Anthropic이 발표한 Claude 3.5는 Claude 3 시리즈를 기반으로 하며 자연어 처리 및 문제 해결 능력이 향상되었습니다.
• Llama 3: 2024년 4월 출시된 Meta의 Llama 3 시리즈에는 최대 700억 개의 파라미터를 갖춘 모델이 포함되어 있습니다. 이러한 오픈 소스 모델은 다양한 벤치마크에서 비용 효율성과 뛰어난 성능을 제공하는 것으로 알려져 있습니다.
• Gemini 1.5: 2024년 2월 Google DeepMind가 출시한 Gemini 1.5는 텍스트, 이미지 및 기타 데이터 유형을 처리할 수 있는 멀티모달 모델입니다.

LLM의 핵심 구성 요소#

대규모 언어 모델(LLMs)에는 사용자 프롬프트를 이해하고 응답하기 위해 함께 작동하는 몇 가지 핵심 구성 요소가 있습니다. 이러한 구성 요소 중 일부는 레이어로 구성됩니다. 각 레이어는 언어 처리 파이프라인에서 특정 작업을 처리합니다.

예를 들어 임베딩 레이어는 단어를 더 작은 단위로 분해하고 단어 간의 관계를 식별합니다.

이를 바탕으로 피드포워드 레이어는 이러한 단위를 분석해 패턴을 찾습니다. 이와 유사하게 순환 레이어는 모델이 단어의 올바른 순서를 유지하도록 합니다.

또 다른 중요한 구성 요소는 어텐션 메커니즘입니다. 어텐션 메커니즘은 모델이 입력에서 가장 관련성 높은 부분에 집중하도록 하여 덜 중요한 부분보다 키워드나 구문을 우선시할 수 있게 합니다. "The cat sat on the mat"을 프랑스어로 번역하는 경우를 예로 들면, 어텐션 메커니즘은 문장의 의미를 보존하면서 "cat"을 "le chat"에, "mat"을 "le tapis"에 대응하도록 합니다. 이러한 구성 요소는 단계별로 함께 작동하여 텍스트를 처리하고 생성합니다.

LLM의 다양한 유형#

모든 LLM은 동일한 기본 구성 요소를 공유하지만, 특정 목적에 맞게 구축하고 조정할 수 있습니다. 다음은 다양한 유형의 LLM과 각 유형의 고유한 기능에 대한 몇 가지 예입니다.

• 제로샷 모델: 이러한 모델은 특별히 학습하지 않은 작업도 처리할 수 있습니다. 추가 학습 없이 학습한 일반 지식을 사용해 새로운 프롬프트를 이해하고 예측을 수행합니다.
• 파인튜닝된 모델: 파인튜닝된 모델은 일반 모델을 기반으로 하지만 특정 작업을 위해 추가로 학습됩니다. 이러한 추가 학습을 통해 전문적인 애플리케이션에서 매우 효과적으로 사용할 수 있습니다.
• 멀티모달 모델: 이러한 고급 모델은 텍스트와 이미지 등 여러 유형의 데이터를 처리하고 생성할 수 있습니다. 텍스트 이해와 시각적 이해의 결합이 필요한 작업을 위해 설계되었습니다.

자연어 처리는 LLM과 어떤 관련이 있습니까?#

자연어 처리(NLP)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 다루도록 지원하는 반면, 생성형 AI는 텍스트, 이미지 또는 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둡니다. 대규모 언어 모델(LLMs)은 이 두 분야를 결합합니다. LLM은 NLP 기술을 사용해 언어를 이해한 다음 생성형 AI를 적용해 독창적이고 사람과 유사한 응답을 생성합니다. 이러한 결합을 통해 LLM은 언어를 처리하고 창의적이며 의미 있는 텍스트를 생성할 수 있으므로 대화, 콘텐츠 생성 및 번역과 같은 작업에 유용합니다. NLP와 생성형 AI의 강점을 결합함으로써 LLM은 기계가 자연스럽고 직관적인 방식으로 소통할 수 있게 합니다.

그림 3. 생성형 AI, NLP 및 LLM의 관계

다양한 산업에서의 LLM 활용 사례#

이제 LLM이 무엇이며 어떻게 작동하는지 살펴보았으므로, LLM의 잠재력을 보여주는 다양한 산업의 사용 사례를 알아보겠습니다.

법률 기술에서의 LLM 활용#

AI 모델은 법률 산업을 변화시키고 있으며, LLM은 변호사의 법률 문서 조사 및 초안 작성과 같은 작업을 훨씬 빠르게 처리하도록 지원합니다. LLM은 법률 및 과거 판례와 같은 법률 텍스트를 신속하게 분석하여 변호사에게 필요한 정보를 찾는 데 사용할 수 있습니다. 또한 계약서나 유언장과 같은 법률 문서의 작성을 지원할 수 있습니다.

흥미롭게도 LLM은 조사와 초안 작성에만 유용한 것이 아니라 법률 준수를 보장하고 워크플로를 간소화하는 데에도 유용한 도구입니다. 조직은 LLM을 사용해 잠재적인 위반 사항을 식별하고 해결을 위한 권장 사항을 제공함으로써 규정을 준수할 수 있습니다. 계약서를 검토할 때 LLM은 핵심 세부 정보를 강조하고, 위험이나 오류를 식별하며, 변경 사항을 제안할 수 있습니다.

그림 4. LLM을 법률 조사에 활용하는 방법 개요

소매 및 전자상거래: LLM 기반 AI 챗봇#

LLM은 과거 구매 내역, 검색 습관, 소셜 미디어 활동과 같은 고객 데이터를 분석하여 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 제품에 대한 개인 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. LLM과 통합된 애플리케이션은 고객이 제품을 구매하는 과정을 안내할 수 있으며, 상품 선택, 장바구니 추가, 결제 완료 등을 지원합니다.

또한 LLM 기반 챗봇은 제품, 서비스 및 배송에 관한 일반적인 고객 문의에 응답할 수 있습니다. 이를 통해 고객 서비스 담당자는 더 복잡한 문제를 처리하는 데 집중할 수 있습니다. 대표적인 예로 Amazon의 최신 AI 챗봇 Rufus가 있습니다. Rufus는 LLM을 사용해 제품 리뷰 요약을 생성합니다. 또한 가짜 리뷰를 감지하고 고객에게 의류 사이즈 옵션을 추천할 수 있습니다.

연구 및 학계에서의 LLM 활용#

LLM의 또 다른 흥미로운 활용 분야는 교육 부문입니다. LLM은 학생을 위한 연습 문제와 퀴즈를 생성하여 학습을 더욱 상호작용적으로 만들 수 있습니다.

학교 교과서로 파인튜닝하면 LLM은 개인 맞춤형 학습 경험을 제공하여 학생이 자신의 속도로 학습하고 어려움을 느끼는 주제에 집중할 수 있도록 합니다. 교사는 LLM을 활용해 에세이와 시험 같은 학생 과제를 채점할 수도 있으므로 시간을 절약하고 수업의 다른 측면에 집중할 수 있습니다.

또한 이러한 모델은 교과서와 학습 자료를 다양한 언어로 번역하여 학생이 모국어로 된 교육 콘텐츠에 접근할 수 있도록 지원합니다.

그림 5. LLM을 사용해 텍스트를 번역하는 예

대규모 언어 모델의 장단점#

LLM은 자연어를 이해하고 요약 및 번역과 같은 작업을 자동화하며 코딩을 지원함으로써 다양한 이점을 제공합니다. 또한 서로 다른 출처의 정보를 결합하고 복잡한 문제를 해결하며 다국어 커뮤니케이션을 지원할 수 있어 여러 산업에서 유용합니다.

그러나 허위 정보 확산 위험, 현실적이지만 거짓된 콘텐츠 생성에 대한 윤리적 우려, 중요한 분야에서의 간헐적인 부정확성 등과 같은 문제도 따릅니다. 게다가 단일 모델을 학습하는 과정에서 자동차 5대만큼의 탄소가 배출될 수 있으므로 상당한 환경적 영향을 미칩니다. 이러한 한계와 이점 사이의 균형을 맞추는 것이 LLM을 책임감 있게 사용하는 데 핵심입니다.

핵심 요점#

대규모 언어 모델은 기계가 사람과 유사한 텍스트를 더 쉽게 이해하고 생성하도록 하여 생성형 AI의 활용 방식을 바꾸고 있습니다. 법률, 소매 및 교육과 같은 산업에서 문서 초안 작성, 제품 추천 또는 개인 맞춤형 학습 경험 생성 등의 업무 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

LLM은 시간을 절약하고 작업을 간소화하는 등 많은 이점을 제공하지만, 정확성 문제, 윤리적 우려 및 환경적 영향과 같은 과제도 따릅니다. 이러한 모델이 발전함에 따라 일상생활과 업무에서 더욱 중요한 역할을 담당하게 될 것입니다.

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