AI챗봇 기술의 근간인 대규모 언어모델(LLM)에 대해 알아보자

대규모언어모델(LLM)이란 무엇인가?

대규모언어모델(LLM)이란 수십억에서 수천억 개의 파라미터를 가진 인공신경망으로 구성된 언어모델입니다. 언어모델이란 단어나 문장의 생성 가능성을 모델링하는 것으로, 자연어 처리의 다양한 작업에 적용될 수 있습니다. LLM은 레이블링 되지 않은 많은 양의 텍스트 데이터로 사전학습되며, 특정 작업에 맞게 적응학습됩니다.

 

LLM은 2018년 구글의 BERT와 오픈AI의 GPT-2가 등장하면서 주목을 받기 시작했으며, 이후에도 GPT-3, ERNIE 3.0, GLaM 등 다양한 모델이 연구되고 있습니다.

 

대규모언어모델(LLM)의 시작

LLM의 시작은 2017년에 트랜스포머라는 인공신경망 구조가 발표된 것을 시작으로 볼 수 있습니다.

 

트랜스포머는 입력 텍스트의 중요한 부분에 집중하고 문맥 정보를 보존하고 병렬 처리를 가능하게 하는 어텐션 메커니즘을 사용하여 자연어 처리 분야에서 혁신을 이끌었습니다.

 

2018년

구글이 BERT라는 LLM을 발표했습니다. BERT는 트랜스포머의 인코더를 양방향으로 해석하여 만든 모델로, 방대한 양의 텍스트 데이터로 사전학습되었습니다. BERT는 자연어 처리 벤치마크에서 최고의 성능을 보였으며, 구글은 자사의 검색 엔진에 BERT를 적용하기도 했습니다.

 

2019년

오픈AI가 GPT-2라는 LLM을 발표했습니다. GPT-2는 트랜스포머의 디코더를 사용하여 텍스트를 생성하는 모델로, 인터넷에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터로 사전학습되었습니다. GPT-2는 다양한 종류의 텍스트를 생성할 수 있는 능력을 보였으며, 인간과 구별하기 어려운 텍스트를 생성하기도 했습니다.

 

2020년

오픈AI가 GPT-3라는 LLM을 발표했습니다. GPT-3는 GPT-2의 확장판으로, 1조 개에 가까운 단어가 포함된 데이터셋으로 훈련되었고, 1,750억 개의 파라미터를 가진 모델입니다. GPT-3는 다양한 언어 능력 과제에서 놀라운 성능을 보였으며, 심지어 간단한 산수 문제도 풀 수 있었습니다.

 

2021년

구글이 Switch Transformer라는 LLM을 발표했습니다. Switch Transformer는 트랜스포머의 확장판으로, 여러 개의 전문화된 서브 네트워크로 구성되어 있습니다. Switch Transformer는 1조 개의 파라미터를 가진 모델로, GPT-3보다 더 적은 컴퓨팅 자원으로 더 높은 성능을 달성했습니다.

 

대규모 언어모델(LLM)의 특징

LLM은 인공신경망으로 구성되어 있습니다. 인공신경망은 인간의 뇌를 모방한 계산 모델로, 입력 데이터를 처리하고 출력을 생성하는 데 사용됩니다.

 

LLM은 특히 트랜스포머라는 인공신경망 구조를 사용합니다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘이라는 기술을 사용하여 입력 텍스트의 중요한 부분에 집중하고, 문맥 정보를 보존하고, 병렬 처리를 가능하게 합니다. LLM은 대규모 데이터셋에서 학습됩니다.

 

LLM은 인터넷에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터로 사전학습되며, 이를 통해 다양한 언어 현상과 지식을 습득합니다.

 

예를 들어, GPT-3는 약 450GB의 텍스트 데이터로 사전학습되었습니다. LLM은 또한 특정 작업이나 도메인에 맞게 적응학습될 수 있습니다. 적응학습은 더 작고 관련 있는 데이터셋으로 LLM을 추가적으로 학습하는 과정입니다.

 

LLM은 프롬프트라는 간단한 텍스트 입력으로 작업을 수행할 수 있습니다. 프롬프트는 LLM에게 어떤 종류의 출력을 원하는지 알려주는 역할을 합니다.

 

예를 들어, "번역: I love you."라는 프롬프트는 LLM에게 영어 문장을 다른 언어로 번역하라는 것을 알려줍니다. 프롬프트는 LLM의 성능에 큰 영향을 미치므로, 프롬프트 엔지니어링이라는 기술이 중요합니다. 프롬프트 엔지니어링은 최적의 프롬프트를 설계하고 평가하는 과정입니다.

 

2023.04.04 - [Tech] - 프롬프트 엔지니어링: 챗GPT의 언어

 

• LLM의 응용 LLM은 언어 번역 분야에서 활용될 수 있습니다.

LLM은 다양한 언어의 데이터로 학습되므로, 한 언어에서 다른 언어로 문장이나 문서를 번역할 수 있습니다.

예를 들어, 구글 번역기3는 BERT와 같은 LLM을 사용하여 100개 이상의 언어 간에 번역을 제공합니다.

 

• LLM은 콘텐츠 생성 분야에서 활용될 수 있습니다.

LLM은 텍스트를 생성할 수 있는 능력이 있으므로, 시나리오, 시, 논문 등 다양한 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

예를 들어, OpenAI는 GPT-3를 사용하여 인간과 구별하기 어려운 뉴스 기사나 소설 등을 생성할 수 있습니다.

 

• LLM은 챗봇 분야에서 활용될 수 있습니다.

LLM은 대화 상황을 이해하고 적절한 응답을 생성할 수 있으므로, 인간과 자연스럽게 소통하는 챗봇을 만들 수 있습니다.

예를 들어, ChatGPT는 GPT-3를 사용하여 인간과 재미있고 유익한 대화를 나눌 수 있는 챗봇입니다.

 

대규모언어모델(LLM)의 학습 방법

LLM은 사전 학습과 적응 튜닝이라는 두 가지 단계로 학습됩니다.

 

사전 학습은 LLM이 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리하고 일반적인 언어 지식을 습득하도록 하는 과정입니다. 사전 학습에 사용되는 데이터는 책, 기사, 웹페이지 등 다양한 출처에서 수집되며, 특정 도메인이나 작업에 편향되지 않도록 합니다.

 

사전 학습은 LLM이 다음 단어를 예측하거나 누락된 단어를 채우는 등의 언어 모델링 작업을 수행하도록 하는 것으로, 트랜스포머 모델을 기반으로 합니다.

 

적응 튜닝은 LLM이 특정 도메인이나 작업에 적합하도록 하는 과정입니다. 적응 튜닝은 LLM이 이미 사전 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터 세트에 대해 추가적으로 학습하도록 하는 것으로, 파인 튜닝이라고도 합니다.

 

적응 튜닝은 LLM이 질의응답, 감정 분석, 요약 등의 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있도록 하는 것으로, 작업별로 다른 목적 함수를 사용합니다.

 

LLM의 학습 방식은 제로샷과 퓨샷이라는 두 가지로 나뉩니다.

 

제로샷 학습은 간단한 명령어를 프롬프트로 입력하여 LLM에서 예상되는 응답을 생성하는 방식입니다.

예를 들어, "Q: 민수가 좋아하는 색깔은? A:"라는 프롬프트를 입력하면 LLM은 "A: 파란색"과 같은 응답을 생성할 수 있습니다.

 

제로샷 학습은 적응 튜닝 없이 LLM의 일반화 능력을 평가할 수 있는 장점이 있습니다.

 

퓨샷 학습은 몇 개의 예시를 프롬프트로 입력하여 LLM에서 유사한 형식의 응답을 생성하는 방식입니다.

예를 들어, "Q: 민수가 좋아하는 색깔은? A: 파란색 Q: 지민이가 좋아하는 색깔은? A:"라는 프롬프트를 입력하면 LLM은 "A: 빨간색"과 같은 응답을 생성할 수 있습니다.

 

퓨샷 학습은 적응 튜닝보다 간단하고 빠르게 LLM의 성능을 개선할 수 있는 장점이 있습니다.

 

대규모 언어모델(LLM)의 장점과 한계는 무엇인가?

 

LLM의 장점

LLM은 많은 양의 데이터로 학습하기 때문에 다양한 언어 현상과 지식을 포함할 수 있습니다. 이는 LLM이 텍스트 이해와 생성에 있어 인간과 비슷하거나 더 나은 성능을 보일 수 있음을 의미합니다.

 

LLM은 사전학습과 적응학습의 방식으로 다양한 자연어 처리 작업에 재사용될 수 있습니다. 이는 특정 작업에 맞는 모델을 처음부터 학습하는 것보다 효율적이고 비용 절감적입니다. LLM은 프롬프트라는 간단한 텍스트 입력으로 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 LLM이 복잡한 인터페이스나 규칙 없이도 자연스럽게 인간과 소통할 수 있음을 의미합니다.

 

LLM의 한계

LLM은 데이터로부터 학습하기 때문에 데이터에 포함된 편향이나 오류를 그대로 반영할 수 있습니다. 이는 LLM이 부적절하거나 윤리적으로 문제가 있는 결과를 내놓을 수 있음을 의미합니다.

 

LLM은 파라미터가 많기 때문에 학습과 추론에 많은 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 이는 LLM이 환경적으로 부담스럽고 접근성이 낮음을 의미합니다. LLM은 텍스트를 기호로만 다루기 때문에 텍스트의 근본적인 의미와 연결되지 못합니다.

 

이는 LLM이 상식적인 추론이나 창의적인 발상을 하기 어렵고, 오류를 인식하고 수정하기 어렵다는 것을 의미합니다.

 

대규모 언어모델(LLM)의 미래 전망은 어떻게 되나?

LLM은 현재까지도 지속적으로 발전하고 있는 분야입니다. 학계와 산업계에서는 LLM의 성능과 범용성을 높이기 위해 다양한 연구를 진행하고 있습니다.

 

예를 들어, LLM의 파라미터 규모를 더욱 확장하거나, 다른 모달리티와 결합하거나, 새로운 학습 방법이나 구조를 제안하거나, 프롬프트 엔지니어링을 개선하는 등의 방법이 있습니다.

 

또한, LLM의 장점을 활용하면서 한계를 극복하기 위해 다양한 노력도 이루어지고 있습니다.

 

예를 들어, LLM의 편향과 윤리 문제를 해결하기 위해 데이터 정제나 모델 평가 등의 방법이 제시되거나, LLM의 컴퓨팅 자원 문제를 해결하기 위해 모델 압축이나 분산 처리 등의 방법이 적용되거나, LLM의 의미 이해 문제를 해결하기 위해 상식 지식이나 추론 능력 등을 강화하는 방법이 연구되고 있습니다.

 

이러한 연구들은 LLM이 인간과 협력하거나 대체할 수 있는 더욱 강력하고 지능적인 AI 시스템으로 발전할 수 있도록 도울 것입니다.