대규모 언어 모델(LLM)은 딥 러닝을 사용해 인간의 언어를 처리하고 생성하는 AI의 한 종류입니다. 딥 러닝은 데이터의 패턴을 인식하도록 신경망을 훈련함으로써 LLM을 지원하는 광범위한 기술입니다. 생성형 AI는 텍스트, 이미지 또는 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI를 의미하며, LLM은 텍스트 기반 생성에 특화된 구체적인 예시입니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 인공 지능(AI) 분야에서 가장 혁신적인 발전입니다. 이러한 강력한 툴을 통해 머신은 전례 없는 규모와 깊이로 인간의 언어를 처리, 이해, 생성할 수 있습니다. 질문에 답하거나, 텍스트를 번역하거나, ChatGPT와 같은 대화형 AI를 생성하는 등 LLM은 세상을 형성하는 생성형 AI 기술의 핵심입니다.
대규모 언어 모델: 정의
대규모 언어 모델(LLM)은 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 설계된 AI 모델의 한 종류입니다. 신경망, 특히 트랜스포머 아키텍처를 갖춘 신경망을 사용해 구축된 LLM은 방대한 텍스트 데이터 세트로 훈련됩니다. 자연어로 패턴, 구조, 의미를 학습해 요약, 텍스트 생성, 감정 분석 등 다양한 언어 기반 작업을 수행할 수 있습니다. LLM의 가장 잘 알려진 예로는 OpenAI의 GPT-4 및 GPT-5, Google의 Gemini, Meta의 Llama, Microsoft의 Copilot 등이 있습니다.
대규모 언어 모델의 주요 구성요소
LLM은 몇 가지 주요 구성요소와 기술에 의존합니다.
- 데이터 세트: LLM은 종종 책, 웹사이트, 기사 등에서 추출한 수조 개의 단어를 포함하는 광범위한 데이터 세트를 기반으로 훈련됩니다. 이러한 데이터 집합은 주제에 대한 광범위한 포괄성과 언어적 뉘앙스에 대한 이해를 보장합니다.
- 신경망: 신경망은 인간의 뇌와 유사하게 작동하도록 설계된 머신 러닝 모델의 한 종류입니다. 신경망은 데이터를 처리하고 분석하는 상호 연결된 노드 또는 인공 뉴런으로 구성됩니다. 대규모 언어 모델에서 신경망은 방대한 양의 텍스트를 처리해 언어가 어떻게 작동하는지 학습하는 데 도움이 됩니다.
- 트랜스포머 아키텍처: 신경망을 위한 강력한 모델인 트랜스포머 아키텍처는 텍스트를 이해하고 사용하는 데 매우 능숙합니다. 트랜스포머 모델은 셀프 어텐션이라는 방법에 의존해 다른 단어와의 관계를 기반으로 문장 내 어떤 단어가 가장 중요한지 이해합니다.
- 훈련 프로세스: 대규모 언어 모델은 엄격한 훈련 프로세스를 거칩니다. 이 과정에는 수십억 또는 수조 개의 매개변수가 수반되어 시퀀스 내 다음 단어를 예측하고 기타 언어 작업을 수행할 수 있습니다.
- 미세 조정: LLM은 훈련 후 특정 작업 또는 도메인별 데이터 세트에 대해 미세 조정되어 특정 사용 사례에 대한 성능이 향상되는 경우가 많습니다.
대규모 언어 모델의 작동 방식
대규모 언어 모델은 언어를 이해하고, 패턴을 학습하고, 의미 있는 응답을 생성하기 위해 몇 가지 단계를 수행합니다.
- 셀프 어텐션: 이 개념은 LLM이 맥락을 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 모델이 문장이나 문서를 읽을 때 어텐션 메커니즘은 모든 단어를 동등하게 취급하는 대신 모든 단어 간의 관계를 살펴보고 어떤 단어가 가장 중요한지 파악합니다. 이는 모델이 맥락을 파악하는 데 도움이 됩니다.
- 임베딩: LLM은 인간처럼 단어를 직접 사용하는 대신 임베딩이라는 프로세스를 사용해 단어를 숫자로 변환합니다. 이 숫자는 단어의 의미와 다른 단어와의 관계를 포착합니다. 이 숫자 형식을 사용하면 모델이 언어를 더 쉽게 처리하고 이해할 수 있습니다.
- 훈련: 훈련 중에 LLM은 문장에서 다음에 올 내용을 예측해 언어의 작동 방식을 학습합니다. 이를 다음 단어 예측이라고 합니다. 예를 들어, 모델이 '태양이 __'라는 문장을 보게 되면 '빛난다' 또는 '밝다'를 예측하도록 학습합니다. 이 과정을 수십억 또는 수조 건의 사례로 반복함으로써 모델은 언어의 패턴, 문법, 구조를 학습합니다.
- 최적화: 모델은 훈련을 하면서 미션을 더 잘 수행하기 위해 매개변수라고 불리는 수백만 또는 수조 개의 작은 설정을 조정합니다. 최적화라고 하는 이 단계를 통해 대규모 언어 모델은 시간이 지남에 따라 더 정확하고 효율적으로 될 수 있으며, 까다롭거나 비정상적인 언어 시나리오를 처리할 수 있는 기능을 개발할 수도 있습니다.
- 추론: 이 단계에서는 대규모 언어 모델이 저장된 지식을 사용해 정확한 답변을 생성하거나 유용한 작업을 수행합니다. 이야기를 쓰거나, 기사를 요약하거나, 문장을 다른 언어로 번역할 수 있습니다.
대규모 언어 모델의 사용 사례
대규모 언어 모델은 많은 작업과 기술에 혁신을 일으켰습니다.
- 대화형 AI: 대규모 언어 모델은 ChatGPT 및 Bard와 같은 시스템을 지원해 대화형 AI의 발전을 주도하고 있습니다. 이러한 툴은 고객 지원, 가상 어시스턴트, 교육 애플리케이션을 위한 자연스럽고 맥락을 인식하는 상호 작용을 제공해 원활하고 직관적인 대화를 가능하게 합니다.
- 프로그래밍: 프로그래밍에서 LLM은 코드 생성, 디버깅, 문서화 등의 작업을 지원해 워크플로우를 간소화합니다. GitHub Copilot과 같은 툴은 이러한 모델을 사용해 개발자의 시간을 절약하고 오류를 줄이는 동시에 초보자가 프로그래밍에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
- 검색: LLM은 쿼리의 시맨틱 관계를 이해해 보다 정확하고 관련성 있는 결과를 제공함으로써 검색 엔진을 개선합니다. 링크만 반환하는 대신 시스템이 직접 답변을 제공할 수 있도록 지원해 정보 검색의 속도와 효율성을 개선합니다.
- 번역: 대규모 언어 모델은 언어 번역을 향상해 텍스트 문서에 대한 고품질 전환과 실시간 커뮤니케이션을 제공합니다. 다국어 콘텐츠 제작 및 현지화를 지원해 기업이 전 세계 고객과 소통할 수 있습니다.
- 콘텐츠 제작: LLM은 기사, 마케팅 카피, 창의적인 작문 과제를 생성해 콘텐츠 제작을 혁신하고 있습니다. 작가들의 아이디어 브레인스토밍과 매력적인 콘텐츠 제작을 지원해 저널리즘과 광고 등의 분야에서 생산성을 높이는 데 도움을 줍니다.
- 학습: LLM은 개인 맞춤형 학습 경험과 AI 튜터를 가능하게 합니다. 이러한 툴은 복잡한 주제를 간소화하고 맞춤형 지원을 제공해 학생과 교사 모두에게 도움이 됩니다.
대규모 언어 모델이 업계를 혁신하는 방식
LLM은 거의 모든 업계를 재편하면서 복잡한 과제에 대해 보다 스마트하고, 빠르고, 효율적인 솔루션을 구현하고 있습니다.
- 헬스케어: 대규모 언어 모델은 의료 리서치를 요약하고, 의사가 최신 정보를 유지하도록 돕고, 환자 친화적인 보고서를 작성함으로써 헬스케어 분야를 지원합니다. 또한 환자와 의료진 간의 접근성 높은 커뮤니케이션을 가능하게 합니다.
- 금융: 금융 분야에서 LLM은 보고서 생성, 사기 탐지, 재무 분석 등의 프로세스를 자동화합니다. 은행과 투자 회사를 위한 지능형 챗봇을 지원함으로써 고객 서비스를 강화합니다.
- 리테일 및 이커머스: LLM은 고객을 안내하는 가상 쇼핑 어시스턴트를 지원하고 개인 맞춤형 권장 사항을 제공함으로써 리테일과 이커머스 분야를 혁신하고 있습니다. 또한 제품 설명을 개선하고 온라인 매장 경험을 최적화합니다.
- 교육: 교육 시스템은 LLM을 활용해 채점 및 리포트 생성과 같은 작업을 자동화하는 동시에 학생들에게 맞춤형 학습 툴을 제공합니다. LLM을 기반으로 하는 AI 튜터는 교육의 접근성과 몰입도를 높입니다.
- 법무: 법률 업계는 LLM을 사용해 계약을 작성하고, 판례법을 요약하고, 법률 연구를 수행합니다. 또한 이러한 툴은 복잡한 법률 문서를 간소화해 클라이언트가 더 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.
- 마케팅 및 광고: LLM은 광고 카피, 개인 맞춤형 이메일, 소셜 미디어 게시물을 제작하는 마케팅 및 광고에서 매우 중요합니다. 시청자 데이터를 분석해 캠페인을 효과적으로 맞춤화할 수 있습니다.
- 미디어 및 엔터테인먼트: 미디어 및 엔터테인먼트 분야에서 LLM은 스크립트, 가사, 기타 크리에이티브 콘텐츠를 생성합니다. 또한 권장 사항을 개인 맞춤화하고 콘텐츠를 요약해 시청자 경험을 개선합니다.
- 고객 서비스: 일반적인 문의와 문제 해결을 효율적으로 처리하는 LLM 기반의 챗봇을 통해 고객 서비스가 개선됩니다. 이러한 툴은 대기 시간을 줄이고 사람과 유사한 상호 작용을 제공합니다.
- 여행 및 숙박업: LLM은 여행 일정 계획, 예약, 고객 지원 등의 작업을 간소화합니다. 또한 여러 언어로 문서와 대화를 번역해 커뮤니케이션을 지원합니다.
대규모 언어 모델의 장점
대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 장점을 제공하므로 다양한 분야와 업계에서 매우 유용합니다.
- 다기능성: LLM의 가장 중요한 장점 중 하나는 다양한 작업을 처리할 수 있다는 것입니다. 의료 연구 또는 법률 문서 분석과 같은 전문 분야별 애플리케이션부터 대화형 AI와 같은 보다 일반적인 용도에 이르기까지, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 일과 관련된 거의 모든 상황에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 최소한의 사용자 지정만으로 언어 번역, 마케팅 콘텐츠 제작, 프로그래밍 지원이 모두 가능합니다.
- 확장성: LLM은 쉽게 확장할 수 있으므로 API를 통해 다양한 플랫폼에 배포하고 기존 시스템에 통합할 수 있습니다. 개발자는 GPT 또는 PaLM 등의 모델을 사용해 고객 서비스 챗봇부터 최신 애널리틱스 툴까지 다양한 애플리케이션을 구동할 수 있습니다. 이러한 확장성으로 인해 LLM은 AI 시스템을 처음부터 구축하지 않고도 프로세스를 자동화하고, 혁신하고, 효율성을 개선하려는 기업에 이상적입니다.
- 접근성: Llama 및 BERT와 같은 많은 대규모 언어 모델은 오픈 소스이므로 연구자와 개발자는 이러한 기술을 무료로 또는 저렴한 비용으로 이용할 수 있습니다. 이러한 개방형 가용성은 사용자가 대규모 리소스 없이도 모델을 수정하고, 새로운 사용 사례를 발견하고, 기존 기능을 개선할 수 있도록 함으로써 혁신을 촉진합니다. 최첨단 AI에 대한 접속을 민주화해 소규모 기업이나 개인 연구자의 경쟁력을 강화합니다.
- 기능 개선: LLM은 특히 ‘제로샷’ 학습에 뛰어나기 때문에 추가적인 훈련 데이터 없이도 완전히 새로운 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 명시적으로 훈련되지 않은 방식으로 텍스트를 요약할 수 있습니다. 이러한 유연성은 새로운 문제나 특수한 문제를 위한 AI 솔루션을 개발하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여줍니다.
대규모 언어 모델의 한계와 도전 과제
대규모 언어 모델은 인상적인 기능에도 불구하고 책임 있고 효과적인 사용을 위해 해결해야 하는 몇 가지 중요한 도전 과제에 직면해 있습니다.
- 편향성: LLM은 고정 관념, 잘못된 정보 또는 표현의 불균형 등 인간의 편향성을 포함하는 방대한 데이터 세트로 훈련됩니다. 결과적으로 모델은 의도치 않게 편향되거나 심지어 유해한 결과물을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 훈련 데이터에 성별 또는 인종 편향이 존재하면 이를 반영할 수 있으므로, 응답을 모니터링하고 개선하는 것이 중요합니다.
- 리소스 집약적: GPT와 같은 대규모 언어 모델을 훈련하려면 막대한 양의 컴퓨팅 성능, 전기 및 저장 공간이 필요합니다. 이러한 모델은 개발 비용이 많이 들 뿐만 아니라 환경 영향에 대한 우려도 제기됩니다. 이러한 모델을 훈련하기 위한 에너지 소비가 상당할 수 있기 때문입니다.
- 정확도: LLM은 인상적인 결과를 도출할 수 있지만, 항상 정확하지는 않습니다. 특히 모호하거나 미묘한 질문이 포함된 경우, '환각'을 일으켜 부정확하거나 무의미하거나 오해의 소지가 있는 정보를 생성할 수 있습니다. 이러한 제한으로 인해 법률 또는 의료 조언 등 중요한 애플리케이션에서 신중한 감독 없이는 신뢰할 수 없습니다.
- 윤리적 문제: LLM을 포함한 생성형 AI의 오용은 윤리적 문제를 야기합니다. 이러한 모델은 유해한 콘텐츠를 생성하거나, 잘못된 정보를 유포하거나, 개인 정보를 침해하는 데 악용될 수 있습니다. 예를 들어, 가짜 뉴스 기사나 진짜 같은 피싱 이메일을 생성할 수 있으므로 이러한 오용에 대한 보호 조치를 구축하는 것이 필수적입니다.
FAQ
자연어 처리(NLP)는 번역, 요약, 감정 분석 등의 작업을 포함해 인간의 언어를 이해하고 사용하는 데 중점을 둔 AI 분야입니다. 대규모 언어 모델은 트랜스포머와 같은 고급 기술을 활용해 다양한 언어 작업을 높은 정확도와 유창성으로 수행하는 NLP 기술의 하위 집합입니다.
LLM은 사실을 확인하지 않고 훈련 데이터의 패턴을 기반으로 응답을 생성하기 때문에 환각을 일으킵니다. 이러한 확률적 접근 방식은 특히 불완전하거나 모호한 입력에 직면했을 때, 그럴듯하지만 부정확한 정보를 생성할 수 있음을 의미합니다.
파운데이션 모델은 다양한 데이터 세트로 훈련된 대규모 다목적 AI 모델로, 여러 특정 애플리케이션에서 미세 조정을 수행하는 기반이 됩니다. BERT(트랜스포머의 양방향 인코더 표현) 및 GPT와 같은 모델은 파운데이션 모델의 예로, 번역 또는 질문 답변과 같은 작업에 맞게 사용자 지정할 수 있는 광범위한 언어 이해 및 생성 기능을 제공합니다.
GPT는 사전 훈련된 생성형 트랜스포머를 의미하며, 모델의 주요 특징을 설명합니다. 텍스트(생성형)를 생성하고, 미세 조정(사전 훈련)되기 전에 대용량 데이터 세트에 대해 훈련되며, 언어 처리 및 이해를 위해 트랜스포머 아키텍처를 사용합니다.
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