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 인공 지능(AI) 분야, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다. 이러한 모델은 수십억 개의 매개변수를 포함하는 엄청난 규모를 특징으로 하며, 텍스트와 코드로 구성된 방대한 데이터 세트를 학습합니다. 이러한 광범위한 훈련을 통해 LLM은 문맥을 이해하고, 일관성 있고 인간과 유사한 텍스트를 생성하며, 언어를 번역하고, 질문에 답하고, 다양한 언어 기반 작업을 놀라운 능숙도로 수행할 수 있습니다. LLM은 특정 유형의 딥러닝(DL) 모델로, 수많은 애플리케이션에서 혁신을 주도하며 최신 제너레이티브 AI의 초석을 형성하고 있습니다.
대규모 언어 모델은 기본적으로 영향력 있는 논문인"주의력만 있으면 된다"에서 소개된 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 정교한 신경망(NN)입니다. LLM의 '대규모'는 수십억 개에서 수조 개에 이르는 엄청난 수의 매개변수, 즉학습 중에 조정되는 변수를의미합니다. 일반적으로 매개변수 수가 많을수록 모델이 데이터에서 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.
LLM은 인터넷, 서적 및 기타 출처에서 수집한 방대한 텍스트 말뭉치에 대한 비지도 학습을 통해 이러한 패턴을 학습하며, 이를 흔히 빅 데이터라고 합니다. 이 과정을 통해 문법, 사실, 추론 능력, 어조와 스타일 같은 뉘앙스까지 파악할 수 있지만, 학습 데이터에 존재하는 편견도 학습할 수 있습니다. 학습 과정에서 개발되는 핵심 기능은 문장의 다음 단어를 예측하는 것입니다. 이러한 예측 능력은 텍스트 생성, 언어 모델링, 질문 답변과 같은 보다 복잡한 작업의 기초를 형성합니다.
잘 알려진 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈 (예: GPT-4), Llama 3와 같은 Meta AI의 Llama 모델, Google DeepMind의 Gemini, Claude의 Anthropic.
LLM의 다용도성 덕분에 다양한 영역에 적용할 수 있습니다. 다음은 두 가지 구체적인 예입니다:
LLM을 이해하려면 몇 가지 관련 개념을 숙지해야 합니다:
LLM은 언어 작업에는 탁월하지만 주로 컴퓨터 비전(CV)을 위해 설계된 모델과는 크게 다릅니다. 다음과 같은 CV 모델은 Ultralytics YOLO 모델(예 YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLO11)은 이미지나 비디오의 시각적 정보를 해석하는 데 특화되어 있습니다. 객체 감지, 이미지 분류, 인스턴스 세분화 등의 작업을 수행합니다.
그러나 다중 모달 모델과 비전 언어 모델(VLM)의 등장으로 그 경계가 모호해지고 있습니다. OpenAI의 GPT-4o나 Google Gemini와 같은 이러한 모델은 텍스트와 이미지 등 다양한 양식에 걸쳐 이해를 통합하여 이미지를 설명하거나 시각적 콘텐츠에 대한 질문에 답하는 등의 작업을 가능하게 합니다.
Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 비전 작업을 포함한 다양한 AI 모델을 훈련하고 배포할 수 있는 도구와 인프라를 제공하여 다양한 AI 애플리케이션의 개발을 촉진합니다. LLM 및 기타 AI 모델이 더욱 강력해짐에 따라 AI 윤리, 알고리즘 편향성, 데이터 개인정보 보호에 대한 고려 사항이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 개념과 모델 비교에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 설명서 및 모델 비교 페이지를 참조하세요.