대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요?

대규모 언어 모델의 정의

대규모 언어 모델(LLM)은 대규모 텍스트 데이터로 학습된 딥 러닝 시스템으로, 트랜스포머 아키텍처를 핵심으로 합니다. 이 아키텍처의 자체 주의 메커니즘은 언어의 장거리 종속성을 효과적으로 포착할 수 있습니다. 이 모델은 언어의 통계 법칙과 의미 패턴을 학습하기 위해 훈련 과정에서 지속적으로 조정되는 수억에서 수천억 개의 파라미터를 가지고 있다는 점에서 '대규모'입니다.

사전 훈련은 가려진 단어나 다음 단어를 예측하여 모델이 문법, 사실 지식 및 초기 추론 능력을 습득할 수 있도록 하는 단계와 특정 지침이나 사람의 피드백 데이터를 사용하여 모델의 동작을 더 안전하고 유용하도록 최적화하는 미세 조정의 두 단계로 나뉩니다. 빅 언어 모델은 언어에 대한 진정한 이해가 아닌 입력을 기반으로 가장 가능성이 높은 출력 순서를 계산하는 확률론적 모델입니다. GPT 제품군 및 PaLM과 같은 대표적인 모델은 AI 애플리케이션을 발전시키는 핵심 도구가 되었습니다.

위대한 언어 모델의 역사적 기원

• 초기 자연어 처리 연구는 1950년대 튜링 테스트와 엘리자 챗봇과 같은 규칙 기반 시스템으로 거슬러 올라가는데, 이는 고정된 패턴 매칭과 낮은 유연성을 기반으로 했습니다.
• 1980년대와 1990년대에는 단어 빈도를 사용해 텍스트를 예측하는 n-그램 모델과 같은 통계적 언어 모델이 등장했지만 데이터 희소성 문제로 인해 한계가 있었습니다.
• 21세기 초, 단어 벡터를 통해 의미를 표현하고 딥러닝의 기반을 마련하는 Word2Vec 및 LSTM과 같은 신경망 언어 모델이 등장했습니다.
• 2017년에 제안된 트랜스포머 아키텍처는 긴 시퀀스 처리 문제를 해결하기 위한 자체 주의 메커니즘으로 전환점이 되었으며, BERT 및 GPT와 같은 사전 학습된 모델을 탄생시켰습니다.
• 2020년 이후에는 계산 리소스와 데이터 규모가 폭발적으로 증가하고, GPT-3가 업계 변화를 촉발하고 멀티모달 모델 개발을 주도하는 등 모델 파라미터가 수천억을 돌파합니다.
• 역사적 계보를 보면 빅 언어 모델의 진화는 알고리즘 혁신, 하드웨어 발전, 데이터 축적에 의존하며 각 단계마다 이전 세대의 모델의 단점을 극복해 나가고 있음을 알 수 있습니다.

빅 언어 모델의 핵심 원칙

• 트랜스포머 아키텍처의 자기 주의 메커니즘을 통해 모델은 어휘를 병렬로 처리하여 문맥에서 각 단어와 다른 단어의 연관 가중치를 계산함으로써 기존의 반복 신경망을 대체할 수 있습니다.
• 사전 학습 작업은 주로 마스크 언어 모델 또는 자동 회귀 예측을 사용하는데, 전자는 모델이 복구할 입력 단어의 일부를 무작위로 마스킹하고 후자는 다음 단어를 순차적으로 예측하여 언어 생성을 개발합니다.
• 매개변수 규모 확장은 수학적 추론이나 코드 작성과 같이 소규모 모델로는 수행할 수 없는 복잡한 작업이 대규모 매개변수 모델에서 자연스럽게 나타나는 새로운 기능을 제공합니다.
• 추론 프로세스는 모델이 각 후보 단어에 대한 확률 분포를 출력하는 확률적 샘플링에 의존하며, 온도가 높으면 다양성이 증가하고 온도가 낮으면 확실성이 향상되는 등 무작위성은 온도 매개변수에 의해 제어됩니다.
• 인스트럭션 튜닝 및 정렬 훈련과 같은 미세 조정 기법은 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 사용하여 인간의 값과 일치하도록 모델 출력을 최적화합니다.
• 핵심 원칙은 빅 언어 모델은 본질적으로 로직 엔진이 아닌 데이터 기반 패턴 매칭이며, 그 성능은 학습 데이터의 품질과 다양성에 직접적으로 영향을 받는다는 것입니다.

대규모 언어 모델을 위한 학습 방법

• 데이터 수집에는 Wikipedia, 뉴스 사이트, 학술 논문 등의 출처에서 대규모 텍스트 정리 및 중복 제거 작업을 수행하여 여러 도메인의 언어 현상을 포괄할 수 있도록 했습니다.
• 사전 훈련 단계에서는 리소스 집약적인 특성을 반영하여 수백만 달러의 비용으로 몇 주 또는 몇 달 동안 GPU 클러스터를 사용하여 막대한 양의 연산을 수행합니다.
• 미세 조정 방법에는 레이블이 지정된 데이터로 모델 매개변수를 조정하는 감독 미세 조정과 사람의 피드백을 기반으로 유해한 결과를 줄이는 강화 학습이 있습니다.
• 메가트론-LM 또는 딥스피드와 같은 분산형 트레이닝 프레임워크는 모델 파라미터를 여러 디바이스에 분할하여 메모리 병목 현상을 해결합니다.
• 교육 과정은 데이터 보안에 중점을 두고 개인 정보나 편향된 콘텐츠를 제거하지만, 차별을 완전히 없애는 데는 여전히 어려움이 있습니다.
• 최적화 알고리즘은 AdamW와 같은 적응형 학습 속도 방법을 사용하여 학습 속도와 안정성의 균형을 맞추고 과적합을 방지합니다.

대규모 언어 모델링을 위한 애플리케이션 시나리오

• 교육 영역은 연습 문제를 생성하거나 개념을 설명하여 개인별 맞춤 학습을 지원하지만 오류 전파를 방지하기 위해 교사의 감독이 필요합니다.
• 의료 업계에서는 효율성을 높이기 위해 문헌 추상화 또는 진단 지원용으로 이 기술을 사용하지만, 임상 의사 결정은 여전히 인간 전문가에게 의존하고 있습니다.
• 광고 카피라이팅이나 스토리텔링과 같은 크리에이티브 산업은 영감의 원천을 제공하지만 저작권과 독창성에 대한 논란을 불러일으킵니다.
• 고객 서비스에서는 챗봇을 배포하여 일반적인 문의를 처리함으로써 인건비를 절감하는 대신 복잡한 질문은 사람에게 리디렉션합니다.
• 프로그래밍 도구는 코드 완성 및 디버깅 기능을 통합하여 개발 프로세스를 가속화하는 GitHub Copilot과 같은 도구가 있습니다.
• 번역 서비스는 언어 장벽을 뛰어넘는 실시간 다국어 변환, 전문 번역가 수준에 가까운 품질을 제공합니다.

대규모 언어 모델의 성능 이점

• 생성된 텍스트는 유창하며 콘텐츠 생성 시나리오에 맞게 사람의 글쓰기 스타일을 모방합니다.
• 강력한 다중 작업 일반화 기능으로 단일 모델로 질문과 답변, 요약, 분류 등 다양한 작업을 처리할 수 있어 전용 모델 개발이 줄어듭니다.
• 상호작용의 자연스러움은 사용자 경험을 향상시키고 여러 차례의 대화를 지원하며 문맥의 일관성을 유지합니다.
• 하드웨어 최적화를 통해 처리 속도가 빨라지고, 실시간 애플리케이션 요구 사항을 충족하는 밀리초 단위의 응답 시간을 제공합니다.
• 확장성을 통해 새로운 지식을 지속적으로 학습하고 점진적인 업데이트를 통해 변화에 적응할 수 있습니다.
• 비용 효율성은 중복 노동의 자동화와 인력 투입의 감소에 반영됩니다.

대규모 언어 모델링의 잠재적 위험

• 환각 문제는 조작된 역사적 사건이나 사용자를 오도하는 과학적 사실과 같은 잘못된 정보의 출력으로 이어집니다.
• 데이터 편향은 사회적 불평등, 성별, 인종 차별을 증폭시키며, 학습 데이터는 모델에 의해 학습되고 재생산됩니다.
• 보안 취약점은 피싱 이메일이나 가짜 뉴스를 생성하는 데 악의적으로 악용되어 네트워크 보안을 위협할 수 있습니다.
• 개인 정보 유출의 위험이 존재하며, 모델 메모리 학습 데이터의 민감한 정보가 단서 단어로 추출될 수 있습니다.
• 고용 충격은 카피라이팅, 고객 서비스 등의 직종에 영향을 미쳐 노동 시장 구조조정을 촉발합니다.
• 에너지 소비가 막대하고 자동차 수십 대의 연간 배출량과 맞먹는 탄소 배출량을 가진 모델 한 대를 훈련시키는 것은 환경에 큰 부담이 됩니다.

대규모 언어 모델링에 대한 윤리적 고려 사항

• 투명성 부족, 블랙박스 모델링 의사 결정 프로세스, 오류의 원인을 추적하기 어려움.
• 책임 메커니즘이 부재하고, 모델이 피해를 야기할 경우 개발자, 사용자 또는 플랫폼 간에 책임 귀속이 모호합니다.
• 공정성을 위해서는 소외된 그룹이 간과되지 않도록 여러 샘플을 대표해야 하며, 모델 결과물에 대한 지속적인 감사가 필요합니다.
• 인권 보호에는 표현의 자유와 콘텐츠 검열의 균형을 맞추고 감시 또는 검열의 남용을 방지하는 것이 포함됩니다.
• 지속 가능성을 위해서는 탄소 발자국을 줄이기 위한 친환경 AI와 최적화된 알고리즘이 필요합니다.
• 윤리적 프레임워크는 개발 및 배포를 규제하는 업계 표준을 개발하기 위해 여러 분야의 협업을 필요로 합니다.

빅 언어 모델링의 미래

• 텍스트, 이미지, 오디오를 결합하여 더욱 풍부한 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 제공하는 멀티 모달 융합이 트렌드가 되고 있습니다.
• 모델 경량화 기술의 발전, 증류 또는 정량화 방법을 통해 대규모 모델을 엣지 디바이스에서 실행할 수 있습니다.
• 개인화는 다양한 사용자의 언어 습관과 필요에 맞게 조정하고 구체성을 향상하기 위해 개선되었습니다.
• 각국에서 책임 있는 혁신을 유도하기 위해 AI 거버넌스 법안을 도입하는 등 규제와 정책이 점차 개선되고 있습니다.
• 오픈 소스 커뮤니티는 민주화를 촉진하고 기술 장벽을 낮추며 중소기업의 채택을 촉진합니다.
• 기초 연구는 트랜스포머의 한계를 극복하고 효율성과 해석 가능성을 개선하기 위한 새로운 아키텍처를 탐색하는 데 중점을 둡니다.

빅 언어 모델 대 인간 지능

• 언어 처리는 통계적 모델을 기반으로 하지만 인간은 감정, 맥락, 상식을 통합하며 모델에는 진정한 이해가 부족합니다.
• 학습 접근 방식은 데이터 기반에 의존하며, 인간은 작은 샘플에서 학습하고 마이그레이션할 수 있는 능력이 있고, 모델은 방대한 양의 데이터를 필요로 합니다.
• 창의성은 파괴적인 아이디어를 창출할 수 있는 조합적 혁신에서 나타나며, 인간은 기존 지식을 재구성할 수 있을 뿐입니다.
• 오류 처리에서 모델은 자기 반성적이지 않으며 인간은 논리적 테스트를 통해 인식을 수정할 수 있습니다.
• 사회적 상호작용 측면에서 이 모델에는 감정적 공명이 없으며, 인간 커뮤니케이션에는 비언어적 단서와 공감이 포함됩니다.
• 진화 속도는 모델 업데이트가 수동 조정에 의존하고, 인간의 지능은 문화와 교육을 통해 세대에서 세대로 전승될 정도로 빠릅니다.