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 파라미터를 포함하고 공개 인터넷, 서적 및 기타 소스의 상당 부분을 포괄하는 방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련되기 때문에 "대규모"입니다. 이러한 광범위한 훈련을 통해 언어의 복잡한 패턴, 문법, 컨텍스트 및 뉘앙스를 인식할 수 있으므로 광범위한 자연어 처리(NLP) 작업에 강력한 도구가 됩니다.

대부분의 최신 LLM의 기본 아키텍처는 영향력 있는 논문 "Attention Is All You Need"에서 소개된 Transformer입니다. 이 아키텍처를 통해 모델은 시퀀스에서 서로 다른 단어(또는 토큰)의 중요도를 평가하여 RNN(Recurrent Neural Networks)와 같은 이전 설계보다 훨씬 효과적으로 장거리 종속성 및 문맥 관계를 캡처할 수 있습니다.

LLM 활용법

LLM은 다양한 산업 분야의 수많은 애플리케이션에 통합되어 기술과의 상호 작용 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 일관성 있고 문맥에 맞는 텍스트를 생성하는 능력은 LLM을 매우 다재다능하게 만듭니다.

두 가지 대표적인 실제 사례는 다음과 같습니다.

1. 고급 챗봇 및 가상 어시스턴트(Advanced Chatbots and Virtual Assistants): 기업은 LLM을 사용하여 사용자 의도를 이해하고 자세하고 대화적인 답변을 제공할 수 있는 고객 서비스를 위한 정교한 챗봇을 만듭니다. Google Assistant 및 Amazon의 Alexa와 같은 디지털 어시스턴트는 LLM 기술을 활용하여 더욱 자연스러운 상호 작용을 제공합니다.
2. 콘텐츠 제작 및 요약: LLM은 이메일 초안 작성, 기사 작성, 창의적인 텍스트 생성 및 마케팅 문구 작성에 널리 사용됩니다. 또한 텍스트 요약을 수행하여 긴 문서를 간결한 요약으로 압축할 수 있으며, 이는 법률 및 연구와 같은 분야에서 매우 중요합니다.

LLM vs. 기타 AI 모델

LLM을 다른 유형의 AI 모델, 특히 컴퓨터 비전과 같은 다른 영역에서 사용되는 모델과 구별하는 것이 중요합니다.

• 언어 모델링 vs. LLM: 언어 모델링은 시퀀스에서 다음 단어를 예측하는 핵심 작업입니다. LLM은 OpenAI의 GPT-4 또는 Meta의 Llama 모델과 같은 언어 모델의 매우 큰 규모의 구현입니다.
• Foundation Models vs. LLM: LLM은 파운데이션 모델의 주요 범주입니다. 스탠포드 파운데이션 모델 연구 센터(CRFM)에서 대중화한 "파운데이션 모델"이라는 용어는 더 광범위하며 텍스트뿐만 아니라 다양한 데이터 유형에 대해 훈련된 대규모 모델을 포괄합니다.
• 컴퓨터 비전 모델 vs. LLM: 이는 중요한 차이점입니다. LLM은 텍스트를 처리하고 생성하는 반면, Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 이미지 및 비디오의 시각적 데이터를 해석하는 데 특화되어 있습니다. CV 모델은 객체 탐지, 이미지 분류 및 인스턴스 분할과 같은 작업을 수행합니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 데이터셋 관리부터 배포에 이르기까지 비전 모델의 전체 수명 주기를 간소화하도록 설계되었습니다.

미래: 다중 모드 통합

멀티모달 모델 개발로 언어와 비전 AI 간의 경계가 모호해지고 있습니다. 종종 VLM(Vision Language Models)이라고 불리는 이러한 고급 모델은 텍스트 및 이미지와 같은 여러 양식의 정보를 처리하고 통합할 수 있습니다. 예를 들어 사용자는 식사 사진을 업로드하고 모델에 레시피를 요청할 수 있습니다. GPT-4o와 같은 모델에서 탐구된 이러한 융합은 보다 포괄적인 AI 시스템을 향한 중요한 단계입니다.

LLM은 강력하지만 잘못된 정보를 생성(환각)하고 학습 데이터에서 편향을 상속할 가능성을 포함하여 LLM의 한계를 인식하는 것이 중요합니다. 이러한 과제는 AI 윤리 및 책임감 있는 개발 관행의 지속적인 중요성을 강조합니다. AI 애플리케이션 구축에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 문서를 참조하십시오.