대규모 언어 모델 (LLM) 기본 정리

대규모 언어 모델 (LLM) 이란?

대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)은 대규모 텍스트 데이터셋으로 학습된 인공지능 모델입니다. 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 갖추고 있으며, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신을 가져오고 있습니다.

LLM의 핵심 구성 요소 및 학습 과정

LLM은 일반적으로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 트랜스포머 모델은 어텐션(Attention) 메커니즘을 사용하여 문장 내 단어들 간의 관계를 효율적으로 학습합니다.

학습 과정:

1. 사전 학습 (Pre-training): 대규모의 다양한 텍스트 데이터(웹 문서, 책, 대화 등)를 사용하여 모델이 언어의 통계적 패턴, 문법, 사실 등을 학습합니다. 이 단계에서는 주로 다음 단어 예측이나 빈칸 채우기와 같은 자기 지도 학습 방식이 사용됩니다.
2. 파인 튜닝 (Fine-tuning): 특정 작업(텍스트 분류, 질문 답변, 번역 등)을 수행하기 위해 해당 작업에 맞는 소량의 레이블된 데이터를 사용하여 모델을 추가적으로 학습시킵니다. 이 과정을 통해 모델은 특정 작업에 최적화됩니다.

LLM의 주요 특징

• 대규모: 막대한 양의 매개변수(수십억 개 이상)와 방대한 데이터셋을 사용합니다.
• 생성 능력: 자연스럽고 문맥에 맞는 텍스트를 생성할 수 있습니다.
• 이해 능력: 복잡한 문장 구조와 다양한 표현의 언어를 이해합니다.
• 다양한 작업 수행: 적절한 파인 튜닝을 통해 텍스트 분류, 요약, 번역, 질의응답 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.
• Few-shot/Zero-shot 학습: 적은 수의 예시(Few-shot) 또는 예시 없이(Zero-shot) 새로운 작업을 수행하는 능력을 보여줍니다.

LLM의 활용 분야

• 콘텐츠 생성: 블로그 게시물, 기사, 마케팅 문구 등 다양한 형태의 텍스트 콘텐츠를 생성합니다.
• 번역: 여러 언어 간의 자연스러운 번역을 제공합니다.
• 챗봇 및 대화 시스템: 사용자 질문에 응답하고 자연스러운 대화를 나눌 수 있는 챗봇 개발에 활용됩니다.
• 정보 검색 및 요약: 대량의 텍스트에서 핵심 정보를 추출하고 요약합니다.
• 코드 생성 및 디버깅: 프로그래밍 코드를 생성하거나 오류를 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.