LLM(거대언어모델) : 정의와 한계, 그리고 미래

인공지능 분야에서 가장 뜨거운 화제인 LLM(Large Language Model, 거대언어모델) 에 대해 깊이있게 알아보려고 합니다. LLM 은 현재 AI 기술의 최전선에 있으며, 우리의 일상생활과 다양한 산업분야에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 이 글을 통해 LLM 의 기본 개념부터 동향, 그리고 미래 전망까지 폭넓게 살펴보겠습니다. 

 

LLM 정의 한계 미래

 

LLM의 정의와 기본 개념

LLM은 Large Language Model의 약자로, 한국어로는 '거대언어모델'이라고 합니다. 이는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델을 말합니다. 

LLM 의 핵심은 '자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)' 입니다. NLP 는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술을 말하는데요. LLM 은 이 NLP 기술을 대규모로 확장한것이라고 그래서 거대언어모델이라고 불리는것입니다.

 

LLM의 특징

• 대규모 데이터 학습 : 수십억 개의 매개변수(파라미터)를 가지고 있으며 인터넷에 있는 거의 모덴 텍스트를 수집해서 학습하게됩니다. 
• 자기지도학습 (Self-supervised learning) : 레이블이 없는 데이터를 가지고 스스로 학습하는걸 뜻합니다. 
• 전이학습 (Transfer learning) : 다양한 직업에 적용될수 있는 일반적인 언어 이해 능력을 갖추는걸 뜻합니다. 
• 맥락 이해 : 주어진 문맥을 이해하고 그에 맞는 응답을 생성하는걸 뜻합니다. 

 

LLM 의 작동원리

작동원리를 이해하기 위해서는 먼저 '트랜스포머(Transformer)' 아키텍처에 대해 알아야합니다. 이 아키텍처는 2017년에 구글이 발표한 아키텍처로 LLM 발전의 핵심이 되었습니다. 

 

LLM 작동원리

 

트랜스포머 아키텍처

이 아카텍처는 '어텐션(Attention)' 메커니즘을 기반으로 합니다. 어텐션이란 입력 시퀀스의 각 부분이 출력에 얼마나 중요한지를 계산하는 방식으로 이를 통해 모델은 문장의 전체적인 맥락을 이해할수 있게 됩니다. 

 

트랜스포머의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 

• 인코더(Encoder): 입력 시퀀스를 처리
• 디코더(Decoder): 출력 시퀀스를 생성
• 멀티헤드 어텐션(Multi-head Attention): 여러 관점에서 입력을 분석
• 피드포워드 네트워크(Feed-forward Network): 비선형 변환을 수행
• 레이어 정규화(Layer Normalization)와 잔차 연결(Residual Connection): 학습을 안정화

 

LLM 학습과정

LLM의 학습은 크게 두 단계로 나눌수 있습니다. 

• 사전학습 (Pre-training) : 대규모 텍스트 데이터로 기본적인 언어 이해능력을 학습
• 미세조정 (Fine-tuning) : 특정 작업에 맞게 모델을 조정

이런 과정을 통해서 LLM  은 다양한 NLP 작업을 수행할수 있게 됩니다. 

 

주요 LLM 모델 소개

현재 AI 분야에서 주목받고 있는 모델들은 각기 독특한 특성과 장점을 가지고 있습니다. 이들중 가장 주목할만한 모델들을 살펴보도록 하겠습니다. 

 

LLM

GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈

GPT 시리즌s OpenAI 에서 개발한 모델로, 현재 가장 유명한 모델중 하나입니다. 

 

GPT-3

- 파라미터수 : 1750억개

- 특징

• 다양한 작업에 적용 가능한높은 유연성
• 맥락을 이해하고 자연스러운 텍스트 생성 능력
• API 를 통해서 상업적으로 이용가능

- 한계 : 가끔부정확한 정보 생성, 윤리적 문제제기

 

GPT-4

- 파라미터수 : 공개되지 않음 (GPT-3보다 훨씬 많을 것으로 추정)

- 특징

• 멀티모달 기능 (텍스트와 이미지 입력 가능)
• 더 정확하고 창의적인 응답 생성
• 윤리적 고려사항이 개선됨

- 활용 : ChatGPT Plus, Microsoft의 Bing AI 등

 

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

구글에서 개발한 모델로, 양방향 문맥 이해에 강점이 있습니다. 

 

- 파라미터수 : 기본 모델 1억1천만개, 대형 모델 3억4천만개

- 특징

• 양방향 학습으로 문맥 이해력 우수
• 다양한 NLP 작업에서 높은 성능
• 사전 학습 후 미세 조정이 용이

- 활용 : 구글 검색, 질문 답변 시스템 등

- 파생모델 : RoBERTa (페이스북), ALBERT (구글) 등

 

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

이 모델도 구글에서 개발한 모델로 모든 NLP 작업을 텍스트-텍스트 변환 문제로 통합한 모델입니다. 

 

- 파라미터수 : 다양한 크기 (220M, 3B, 11B)

- 특징

• 통합된 프레임워크로 다양한 작업 수행 가능
• 'text-to-text' 접근 방식으로 직관적인 사용
• 대규모 데이터셋 (C4)으로 학습

- 활용 : 번역, 요약, 질문 답변, 텍스트 분류 등

 

BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)

페이스북에서 개발한 모델로 , BERT 와 GPT의 장점을 결합한 모델입니다. 

 

- 파라미터수 : 1억4천만개

- 특징

• 양방향 인코더와 단방향 디코더 구조
• 텍스트 이해와 생성 모두에 강점
• 노이즈 제거 학습 방식 사용

- 활용 : 텍스트 생성, 기계 번역, 요약 등

 

XLNet

이 모델은 카네기멜로 ㄴ대학과 구글 브레인에서 개발한 모델입니다. 

 

- 파라미터수 : 최대 3억4천만개

- 특징

• 순열 언어 모델링 방식 사용
• BERT의 한계 극복 (마스크 토큰의 독립성 문제)
• 긴 문맥 의존성 처리에 강점

- 활용 : 텍스트 분류, 질문 답변, 자연어 추론 등

 

LLM 의 응용분야

LLM 은 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 주요한 변화를 간단하게 정리해보았습니다. 

 

1. 자연어처리 : 번역이나 텍스트 요약, 감성적 분석등의 자연어 처리에 활용되고 있습니다. 이는 번역 시장의 변화를 이끌고 요약등의 기능이 고도화 되면 일반적인 사무 업무 환경에 변화를 줄수 있을거라고 기대되고 있습니다. 
2. 대화형 AI : 챗봇, 가상비서등에 활동될수 있으며 커머스에서는 CS 영역에 영향을 미칠수 있고, 텔레마케팅 회사의 인력 운용에 대해서도 큰 변화를 이끌것으로 보입니다. 
3. 콘텐츠 생성 : 단순한 글쓰기 뿐만 아니라 시나리오 작성이나 창의성이 필요한 광고 문구 생성에도 활동될수 있습니다. 
4. 코드 생성 및 프로그래밍 : 개발에서 코딩이 차지하던 부분을 AI 가 대체할것으로 예상되고 있으며 개발자의 업무가 코딩에서 설계와 기획, 운영 등으로 영역의 조정이 있을것으로 보입니다. 
5. 교육 : 대화형 AI, 자연어처리, 콘텐츠 생성등을 활용해서 개인화된 학습 콘텐츠를 생성하고 지원하는게 가능해질것으로 보입니다. 
6. 의료 : 의료기록을 데이터화하면 진단에도 도움을 줄수 있을것으로 기대되고 있으나 법적인 문제를 해결하는데 시간이 걸릴것으로 예상됩니다. 
7. 법률 : AI 는 텍스트에 대한 분석, 요약 등에 강점을 가지고 있고, 이를 법률 해석이나 판례 분석 분류 등에 활용한다면 지금보다 판결을 내리는 시간을 줄이거나 변호사의 변호 업무를 극적으로 줄일수 있지 않을까 기대됩니다. 

 

이렇듯 LLM 의 응용은 우리생활에 이미 큰 영향을 미치고 있고 앞으로는 더 큰 영향을 줄것으로 생각됩니다. 

 

LLM 의 한계와 윤리적 문제

LLM 이 가진 놀라운 능력에도 불구하고 몇 가지 중요한 한계와 윤리적 문제가 존재합니다. 

 

윤리적 이슈

1. 편향성 : 거대언어모델은 학습데이터에 내재된 편향을 그대로 학습할수 있습니다. 이는 성별, 인종, 문화적 편견으로 이어질수 있습니다. 
2. 사실확인의 어려움 : 거대언어모델은 때때로 사실아 이닌 정보를 생성할수 있습니다. 우리는 이를 환각 이라고 부르는데요 어떤 학자는 '헛소리'라고 정의하는게 맞다고 이야기하기도 했습니다. 
3. 개인정보보호 : 대규모 데이터를 학습하는 과정에서 개인정보 침해의 우려가 있고 실제로 이로 인해 몇몇 국가에서는 데이터의 수집을 제한하기도 하고 있습니다. 
4. 저작권 문제 : LLM 이 생성한 콘텐츠의 저작권 귀속 문제가 논란이 되고 있습니다. 한 예로 학습한 데이터의 원본 주인이 저작권을 가지는게 맞지 않는가 라는 논쟁이 이어지고 있습니다. 기사나 소설을 학습한 경우에는 기사작성자나 소설의 원작자도 저작권을 나누어 받아야하지 않는가 라는 논리죠, 아직 결론이 나진 않았으나 어디까지 저작권을 인정하는지에 따라서 결론이 달라질수 있을것 같습니다. 
5. 악용 가능성 : 가짜뉴스를 생성한다거나 스팸, 사기등의 악의적인 목적으로 사용될수 있기에 많은 국가에서 이에 대한 대책을 고민하고 있습니다. 
6. 환경적 영향 : 대규모 모델의 학습과 운영에는 많은 에너지가 필요로하는데요 이는 환경에 부담을 줄수 있다는 주장이 있습니다. 그래서 서버나 데이터 센트를 운영하는데 필요한 전기를 재생에너지로만 생산한다거나 하는 등의 고민도 이어지고 있습니다. 

이러한 문제들을 해결하기 위해 연구자들과 기업들은 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 예를들어 편향성을 줄이기 위해서 데이터를 선별하고, 사실 확인 메커니즘을 개발하고 개인정보 보호를 위한 학습 기술등도 연구되고 있습니다. 

 

LLM 의 미래전망

거대언어모델 기술은 계속 발전하고 있으며, 앞으로 다음과 같은 방향으로 진화 할것으로 기대 혹은 예상하고 있습니다. 

 

1. 모델의 효율성 향상: 더 작은 크기로 더 높은 성능을 내는 모델 개발
2. 다중모달학습 : 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 학습하는 모델 개발
3. 윤리적 AI : 편향성을 줄이고 공정성을 높이는 기술 발전
4. 설명가능한 AI : LLM 의 결정 과정을 인간이 이해할수 있도록 하는 기술 개발
5. 특화된 LLM :  의료, 법률, 과학 등 특정 분야에 특화된 LLM 개발
6. 인간AI 협력 :  LLM 을 활용한 새로운 형태의 인간 AI 협력 모델 등

이러한 AI 의 기술 발전은 우리 사회와 AI 가 더 깊이 통합되는 계기가 될것으로 보입니다. 동시에 AI 윤리, 데이터 프라이버시, 기술의 사화적 영향등에대한 논의도 더욱 활발해질것으로 예상됩니다. 

 

결론

LLM은 AI 기술의 새로운 지평을 열고 있습니다. 이 기술은 우리의 일하는 방식, 소통하는 방식, 그리고 세상을 이해하는 방식을 크게 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다.

하지만 동시에 우리는 이 기술의 한계와 잠재적인 위험성에 대해서도 깊이 있게 고민해서 LLM 을 책임감 있게 개발하고 사용하는것이 중요합니다. 

 

앞으로  LLM 기술이 어떻게 발전하고, 우리 사회에 어떤 영향을 미칠지 지켜보는 일은 매우 흥미로운 일이 될것입니다. 우리는 이 기술의 혜택을 최대화하면서도 잠재적인 위험은 최소화할 수 있는 방법을 계속해서 모색해 나가야 할 것입니다.

 

LLM 은 단순한 기술 혁신을 넘어, 우리 사회와 문화에 대한 근본적인 질문을 던지고 있습니다. 앞으로 사회의 구조화 직업들도 많은 변화를 겪게 될것이고 이로인해 사람이 살아가고 있는 관습적인 사회 통념들도 바뀌는것들이 생길것입니다. 가까운 예로 컴퓨터와 핸드폰의 발명이 이와 비슷할것 같습니다. 이러한 발명들은 우리 일하는 방식을 바꾸었고 전쟁의 방식도 바뀌게 되었는데요 이러한 사회 변화보다 더 큰 변화가 LLM 으로부터 올것으로 예상하고 있습니다. 

 

우리는 이러한 변화로부터 오는 질문들에 대해 진지하게 고민하고, 함께 답을 찾아나가야 할 것입니다. 이것이 바로 LLM 시대를 살아가는 우리의 숙제이자 특권일 것입니다.