대규모 언어 모델(LLM)

대규모 언어 모델(LLM)은 인간의 언어를 이해하고, 생성하고, 상호 작용하도록 설계된 인공 지능(AI) 모델의 한 유형입니다. 이러한 모델은 수십억 개의 매개변수를 포함하며 공개 인터넷, 서적 및 기타 소스의 상당 부분을 포함하는 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습되기 때문에 '대규모'라고 할 수 있습니다. 이러한 광범위한 학습을 통해 언어의 복잡한 패턴, 문법, 문맥, 뉘앙스를 인식할 수 있으므로 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 강력한 도구가 될 수 있습니다.

대부분의 최신 LLM의 기본 아키텍처는 영향력 있는 논문"주의력만 있으면 됩니다."에서 소개된 트랜스포머입니다. 이 아키텍처를 사용하면 모델이 시퀀스에서 서로 다른 단어(또는 토큰)의 중요도를 평가하여 순환 신경망(RNN)과 같은 이전 설계보다 훨씬 더 효과적으로 장거리 종속성과 문맥 관계를 포착할 수 있습니다.

LLM 사용 방법

LLM은 다양한 산업 분야의 수많은 애플리케이션에 통합되어 우리가 기술과 상호작용하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 일관성 있고 맥락에 맞는 텍스트를 생성하는 능력 덕분에 활용도가 매우 높습니다.

두 가지 대표적인 실제 사례는 다음과 같습니다:

1. 고급 챗봇 및 가상 비서: 기업은 LLM을 사용하여 사용자의 의도를 파악하고 상세한 대화형 답변을 제공할 수 있는 정교한 고객 서비스용 챗봇을 만듭니다. 구글 어시스턴트나 아마존의 알렉사 같은 디지털 비서는 보다 자연스러운 상호작용을 위해 LLM 기술을 활용합니다.
2. 콘텐츠 작성 및 요약: LLM은 이메일 초안 작성, 기사 작성, 창의적인 텍스트 생성, 마케팅 카피 작성에 널리 사용됩니다. 또한 긴 문서를 간결한 요약으로 압축하는 텍스트 요약도 수행할 수 있어 법률 및 연구와 같은 분야에서 매우 유용합니다.

LLM과 다른 AI 모델 비교

특히 컴퓨터 비전과 같은 다양한 영역에서 사용되는 다른 유형의 AI 모델과 LLM을 차별화하는 것이 중요합니다.

• 언어 모델링과 LLM: 언어 모델링은 시퀀스에서 다음 단어를 예측하는 핵심 작업입니다. LLM은 OpenAI의 GPT-4 또는 Meta의 Llama 모델과 같은 언어 모델을 매우 대규모로 구현한 것입니다.
• 기초 모델과LLM: LLM은 대표적인 기초 모델 범주입니다. 스탠퍼드의 기초 모델 연구 센터(CRFM)에서 널리 사용한 '기초 모델'이라는 용어는 더 광범위하며 텍스트뿐만 아니라 다양한 데이터 유형으로 학습된 대규모 모델을 포괄합니다.
• 컴퓨터 비전 모델과 LLM: 이것이 핵심적인 차이점입니다. LLM은 텍스트를 처리하고 생성하는 반면, Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 이미지와 비디오의 시각적 데이터를 해석하는 데 특화되어 있습니다. CV 모델은 객체 감지, 이미지 분류, 인스턴스 세분화와 같은 작업을 수행합니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 데이터 세트 관리부터 배포에 이르기까지 비전 모델의 수명 주기를 간소화하도록 설계되었습니다.

미래: 멀티모달 통합

다중 모달 모델의 개발로 언어와 시각 AI 사이의 경계가 모호해지고 있습니다. 비전 언어 모델(VLM)이라고도 하는 이러한 고급 모델은 텍스트와 이미지 등 여러 양식의 정보를 처리하고 통합할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 음식 사진을 업로드하고 모델에 레시피를 물어볼 수 있습니다. GPT-4o와 같은 모델에서 살펴볼 수 있는 이러한 융합은 보다 포괄적인 AI 시스템을 향한 중요한 단계입니다.

이러한 강력한 기능에도 불구하고 잘못된 정보(환각)를 생성하고 학습 데이터에서 편견을 물려받을 수 있는 가능성 등 LLM의 한계를 인식하는 것이 중요합니다. 이러한 문제들은 AI 윤리와 책임감 있는 개발 관행의 지속적인 중요성을 강조합니다. AI 애플리케이션 구축에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 설명서를 참조하세요.