코드에서 대화까지: LLM은 어떻게 작동할까요?

Large Language Models (LLMs)은(는) 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 고급 generative AI 시스템입니다. 이 models은(는) 인터넷에서 수집한 수백만 GB의 텍스트 데이터로 학습되어 인간의 언어를 인식하고 해석할 수 있습니다. ChatGPT과(와) 같은 LLM 기반 혁신 기술은 널리 대중화되어 누구나 generative AI를 더욱 쉽게 접할 수 있게 되었습니다.

global LLM market이(가) 2034년까지 856억 달러에 이를 것으로 예상됨에 따라, 많은 조직이 다양한 business 기능 전반에 걸쳐 LLM을 도입하는 데 주력하고 있습니다.

이 기사에서는 대규모 언어 모델이 어떻게 작동하는지, 그리고 다양한 산업 분야에서의 응용 사례를 살펴보겠습니다. 시작해 볼까요!

Fig 1. LLM은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 텍스트를 생성하고 이해합니다.

대규모 언어 모델의 진화#

대규모 언어 모델의 역사는 수십 년에 걸쳐 있으며, 연구 혁신과 흥미로운 발견들로 가득합니다. 핵심 개념을 살펴보기 전에, 가장 중요한 이정표 몇 가지를 알아보겠습니다.

LLM 개발의 주요 이정표를 간략히 살펴보겠습니다:

• 1960년대: 조셉 와이젠바움(Joseph Weizenbaum)은 최초의 chatbots 중 하나인 엘리자(ELIZA)를 만들었습니다. 이 시스템은 패턴 매칭을 사용하여 사용자의 입력에서 키워드를 감지하고 그에 따라 응답함으로써 기본적인 대화를 시뮬레이션했습니다.

• 1990년대: 텍스트나 음성과 같은 순차적 데이터를 처리하기 위해 Recurrent Neural Networks (RNNs)이(가) 개발되었습니다. 이 네트워크는 과거의 입력을 기억할 수 있었지만 긴 시퀀스를 처리하는 데 어려움이 있었고, 이 문제를 해결하기 위해 Long Short-Term Memory (LSTM) 네트워크가 탄생했습니다.

• 2014년: LSTM의 더 단순하고 빠른 버전으로 GRU(Gated Recurrent Units)가 도입되었습니다. 거의 동시에 attention mechanisms이(가) 개발되어 AI가 더 나은 이해를 위해 시퀀스의 가장 중요한 부분에 집중할 수 있게 되었습니다.

• 2017년: Transformer은(는) 멀티 헤드 어텐션과 병렬 처리를 사용하여 텍스트를 처리하는 새로운 방법을 선보였습니다. RNN과 달리 전체 시퀀스를 한 번에 분석할 수 있어 속도가 빨라지고 맥락 이해도가 향상되었습니다.

2018년부터 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 및 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 모델은 트랜스포머를 활용하여 정보가 양방향으로 흐르는 양방향 처리를 도입했습니다. 이러한 발전으로 이러한 모델이 자연어를 이해하고 생성하는 능력이 크게 향상되었습니다.

Fig 2. 대규모 언어 모델의 진화.

LLM은 어떻게 작동할까요?#

LLM(대규모 언어 모델)의 작동 원리를 이해하려면 먼저 LLM이 정확히 무엇인지 명확히 할 필요가 있습니다.

LLM은 대규모 datasets으로 학습된 범용 AI 시스템인 파운데이션 모델의 일종입니다. 이러한 모델은 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있으며, 인간의 글쓰기를 모방하는 방식으로 텍스트를 처리하고 generate text하도록 설계되었습니다. LLM은 최소한의 프롬프트에서 예측을 수행하는 데 탁월하며, 인간의 입력을 기반으로 create content하기 위해 generative AI에서 널리 사용됩니다. 문맥을 추론하고, 일관되고 관련성 높은 응답을 제공하며, 언어를 번역하고, summarize text하고, answer questions하고, 창작 글쓰기를 지원하고, 코드를 생성하거나 debug code하는 작업까지 수행할 수 있습니다.

LLM은 매우 방대하며 수십억 개의 파라미터를 사용하여 작동합니다. 파라미터는 모델이 training 중에 학습하는 내부 가중치로, 수신한 입력을 기반으로 generate outputs을(를) 수행할 수 있게 해줍니다. 일반적으로 파라미터가 더 많은 모델이 더 나은 성능을 발휘하는 경향이 있습니다.

다음은 인기 있는 LLM의 몇 가지 예시입니다:

• GPT-4o: 2024년 5월에 출시된 GPT-4o는 OpenAI의 최신 멀티모달 모델입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 입력을 처리할 수 있습니다.
• Claude 3.5: Anthropic이 2024년 6월에 공개한 Claude 3.5는 Claude 3 시리즈를 기반으로 향상된 자연어 처리 및 문제 해결 기능을 제공합니다.
• Llama 3: Meta가 2024년 4월에 출시한 Llama 3 시리즈에는 최대 700억 개의 파라미터를 가진 모델이 포함되어 있습니다. 이 오픈 소스 모델은 비용 효율성과 다양한 벤치마크에서의 강력한 성능으로 유명합니다.
• Gemini 1.5: Google DeepMind가 2024년 2월에 출시한 Gemini 1.5는 텍스트, 이미지 및 기타 데이터 유형을 처리할 수 있는 멀티모달 모델입니다.

LLM의 핵심 구성 요소#

대규모 언어 모델(LLM)에는 사용자의 프롬프트를 이해하고 응답하기 위해 함께 작동하는 여러 핵심 구성 요소가 있습니다. 이러한 구성 요소 중 일부는 레이어별로 구성되어 있으며, 각 레이어는 언어 처리 파이프라인에서 특정 작업을 처리합니다.

예를 들어, embedding layer은(는) 단어를 더 작은 조각으로 나누고 그 사이의 관계를 식별합니다.

이를 바탕으로 피드포워드 레이어는 이 조각들을 분석하여 패턴을 찾습니다. 이와 유사하게, 순환 레이어는 모델이 단어의 올바른 순서를 유지하도록 보장합니다.

또 다른 중요한 구성 요소는 attention mechanism입니다. 이 메커니즘은 모델이 입력의 가장 관련성이 높은 부분에 집중하도록 도와주며, 덜 중요한 부분보다 키워드나 구문에 우선순위를 둘 수 있게 합니다. "The cat sat on the mat"을 프랑스어로 번역하는 경우를 예로 들면, 어텐션 메커니즘은 모델이 "cat"을 "le chat"과, "mat"을 "le tapis"와 정렬하도록 보장하여 문장의 의미를 보존합니다. 이러한 구성 요소들은 단계별로 협력하여 텍스트를 처리하고 생성합니다.

다양한 유형의 LLM#

모든 LLM은 동일한 기초 구성 요소를 공유하지만, 특정 목적에 맞게 구축되고 조정될 수 있습니다. 다음은 다양한 유형의 LLM과 그들의 고유한 기능에 대한 예시입니다:

• Zero-shot models: 이 모델들은 구체적으로 학습되지 않은 작업도 처리할 수 있습니다. 추가 학습 없이도 학습된 일반적인 지식을 사용하여 새로운 프롬프트를 이해하고 예측을 수행합니다.
• Fine-tuned models: 미세 조정된 모델은 일반 모델을 기반으로 하되 특정 작업을 위해 추가로 학습된 모델입니다. 이러한 추가 학습을 통해 특화된 애플리케이션에서 매우 효과적으로 작동합니다.
• Multimodal models: 이 고급 모델은 텍스트와 이미지 등 여러 유형의 데이터를 처리하고 생성할 수 있습니다. 텍스트와 시각적 이해의 조합이 필요한 작업을 위해 설계되었습니다.

자연어 처리가 LLM과 연관되는 방식#

Natural Language Processing (NLP)은(는) 기계가 인간의 언어를 이해하고 다룰 수 있도록 돕고, generative AI는 텍스트, 이미지, 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 초점을 맞춥니다. Large Language Models (LLMs)은(는) 이 두 분야를 하나로 모읍니다. NLP 기술을 사용하여 언어를 이해한 다음 generative AI를 적용하여 독창적이고 인간과 유사한 응답을 만듭니다. 이러한 결합을 통해 LLM은 언어를 처리하고 창의적이고 의미 있는 텍스트를 생성할 수 있어 대화, 콘텐츠 생성, 번역 등의 작업에 유용합니다. NLP와 generative AI의 강점을 결합함으로써 LLM은 기계가 자연스럽고 직관적인 방식으로 소통할 수 있게 해줍니다.

Fig 3. generative AI, NLP, and LLMs 간의 관계.

다양한 산업에서의 LLM 응용 사례#

LLM이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 살펴보았으니 이제 다양한 산업에서 LLM의 잠재력을 보여주는 몇 가지 사용 사례를 알아보겠습니다.

법률 기술 분야에서의 LLM 활용#

AI 모델이 legal industry을(를) 혁신하고 있으며, LLM 덕분에 변호사들은 법률 문서 조사 및 초안 작성과 같은 작업을 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있게 되었습니다. 법률 및 과거 판례와 같은 법률 텍스트를 신속하게 분석하여 변호사에게 필요한 정보를 찾는 데 사용할 수 있습니다. 또한 LLM은 계약서나 유언장과 같은 법률 문서 작성도 지원할 수 있습니다.

흥미롭게도 LLM은 조사와 초안 작성뿐만 아니라 법률 준수 보장과 워크플로 간소화를 위한 유용한 도구이기도 합니다. 조직은 LLM을 활용하여 잠재적인 위반 사항을 파악하고 이에 대한 권장 사항을 제공함으로써 regulations을(를) 준수할 수 있습니다. 계약서를 검토할 때 LLM은 주요 세부 정보를 강조하고, 위험이나 오류를 파악하며, 변경 사항을 제안할 수 있습니다.

Fig 4. 법률 연구에 LLM을 사용할 수 있는 방법에 대한 개요.

소매 및 전자 상거래: LLM 기반의 AI 챗봇#

LLM은 과거 구매 내역, 검색 습관, 소셜 미디어 활동과 같은 customer data을(를) 분석하여 패턴과 트렌드를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 개인 맞춤형 제품 추천을 생성할 수 있습니다. LLM이 통합된 애플리케이션은 customers이(가) 제품 선택, 장바구니 담기, 결제 완료 등 구매 과정을 거치도록 안내할 수 있습니다.

뿐만 아니라 LLM-based chatbots은(는) 제품, 서비스, 배송에 관한 일반적인 고객 문의에 응답할 수 있습니다. 이를 통해 고객 서비스 담당자는 더 복잡한 문제를 처리할 수 있는 여유를 갖게 됩니다. 좋은 예로 Amazon의 최신 AI chatbot인 Rufus가 있습니다. 이 chatbot은 LLM을 사용하여 제품 리뷰의 summaries of product을(를) 생성합니다. 또한 Rufus는 가짜 리뷰를 감지하고 고객에게 의류 사이즈 옵션을 추천할 수도 있습니다.

연구 및 학계에서의 LLM 활용#

LLM의 또 다른 흥미로운 응용 분야는 education 분야입니다. LLM은 학생들을 위한 연습 문제와 퀴즈를 생성하여 학습을 더욱 상호작용적으로 만들 수 있습니다.

학교 교과서로 미세 조정된 LLM은 personalized learning 경험을 제공하여 학생들이 자신의 속도에 맞춰 학습하고 어려워하는 주제에 집중할 수 있도록 합니다. 교사는 또한 LLM을 활용하여 에세이와 시험 같은 학생 과제를 채점함으로써 시간을 절약하고 교육의 다른 측면에 집중할 수 있습니다.

또한 이러한 모델은 교과서와 학습 자료를 다양한 언어로 번역하여 학생들이 모국어로 access educational 콘텐츠를 접할 수 있도록 돕습니다.

Fig 5. LL을 사용해 텍스트를 번역하는 예시.

대규모 언어 모델의 장단점#

LLM은 자연어 이해, 요약 및 번역 작업 자동화, 코딩 지원을 통해 많은 이점을 제공합니다. 다양한 정보원을 결합하고, 복잡한 문제를 해결하며, 다국어 소통을 지원하여 여러 산업 전반에서 유용하게 사용됩니다.

그러나 misinformation 확산 위험, 사실 같지만 거짓인 콘텐츠 생성에 대한 ethical concerns, 그리고 중요 분야에서의 간헐적인 부정확성 같은 과제도 동반됩니다. 게다가 단일 모델을 training하는 것만으로도 자동차 다섯 대 분량의 carbon을 배출할 수 있을 정도로 environmental impact이 상당합니다. 이들의 이점과 이러한 한계 사이의 균형을 맞추는 것이 책임감 있게 사용하는 핵심입니다.

핵심 요약#

대규모 언어 모델은 기계가 더 쉽게 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있게 함으로써 우리가 생성형 AI를 사용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 법률, 소매, 교육 등의 산업 분야에서 문서 초안 작성, 제품 추천, 개인화된 학습 경험 제공 등을 통해 효율성을 높여주고 있습니다.

LLM은 시간 절약 및 작업 간소화와 같은 많은 이점을 제공하지만, 정확성 문제, 윤리적 우려, 환경적 영향과 같은 도전 과제도 함께 제시합니다. 모델이 발전함에 따라, LLM은 우리의 일상생활과 직장에서 훨씬 더 큰 역할을 하게 될 것입니다.

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