LLM의 기초 뼈대 세우기

 

 

 

 

최근 몇 년간 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 발전은 인공지능(AI) 분야에서 가장 뜨거운 이슈 중 하나입니다. 챗GPT와 같은 AI 챗봇부터 코드를 작성하는 AI까지, LLM이 우리의 삶과 업무에 미치는 영향은 점점 커지고 있습니다. 이번 글에서는 LLM의 기초 개념부터 현재의 발전 과정, 그리고 미래의 전망까지 깊이 있게 살펴보겠습니다.

 

 

 

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1. 딥러닝과 언어 모델

 

LLM을 이해하려면 먼저 딥러닝과 언어 모델의 기본 개념을 알아야 합니다.

 

 

딥러닝(Deep Learning)이란?

 

딥러닝은 다층 신경망(Deep Neural Network)을 활용하여 데이터를 학습하는 기계 학습 기법입니다. 특히 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)에서는 딥러닝이 텍스트를 분석하고 패턴을 학습하는 데 중요한 역할을 합니다. 딥러닝은 아래와 같은 주요 요소를 포함합니다.

 

• 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network): 인간의 뇌 구조를 모방한 계산 모델
• 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network): 이미지 처리에 특화된 신경망
• 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network): 시간에 따른 데이터를 처리하는 신경망으로 NLP에 활용됨

 

 

언어 모델(Language Model)이란?

 

언어 모델은 특정 언어의 단어나 문장을 확률적으로 예측하는 모델입니다. 전통적인 언어 모델에서는 통계적 방법론(n-gram, Markov Model 등)이 사용되었으나, 최근에는 딥러닝 기반 모델이 강세를 보이고 있습니다.

• n-gram 모델: 연속된 n개의 단어를 분석하여 다음 단어를 예측하는 기법
• LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit): RNN의 장기 의존성 문제를 해결하는 구조
• 트랜스포머(Transformer) 기반 모델: 현재 가장 강력한 언어 모델의 핵심 기술
• 임베딩(Embedding): 단어나 문장을 수치 벡터로 변환하여 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는 기술 (ex. Word2Vec, GloVe, BERT 등)

 

이러한 발전을 바탕으로 GPT 시리즈와 같은 LLM이 탄생하게 되었습니다.

 

 

 

1.1 Word2Vec을 이용한 단어 임베딩

 

아래 코드는 Word2Vec을 이용하여 단어를 벡터로 변환하는 간단한 예제입니다.

from gensim.models import Word2Vec

# 예제 문장
sentences = [["나는", "밥을", "먹었다"], ["그는", "학교에", "갔다"], ["오늘", "날씨가", "좋다"]]

# Word2Vec 모델 학습
model = Word2Vec(sentences, vector_size=10, window=2, min_count=1, workers=4)

# "밥을"이라는 단어의 벡터 출력
print(model.wv["밥을"])

 

 

1.2 BERT의 동적 임베딩 사용 예제

 

BERT는 문맥을 반영한 동적 임베딩을 제공합니다. Hugging Face 라이브러리를 사용하면 쉽게 BERT 임베딩을 얻을 수 있습니다.

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# 사전 학습된 BERT 모델과 토크나이저 불러오기
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-multilingual-cased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-multilingual-cased")

# 예제 문장
text = "나는 밥을 먹었다."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# BERT 임베딩 출력
outputs = model(**inputs)
print(outputs.last_hidden_state.shape)  # [1, 토큰 개수, 768]

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2. 언어 모델이 챗GPT가 되기까지

 

언어 모델이 단순한 텍스트 예측에서 챗GPT와 같은 강력한 대화형 AI로 발전하기까지 몇 가지 중요한 기술적 전환이 있었습니다.

 

 

1) RNN과 LSTM의 등장

초기에는 순환 신경망(RNN)이 사용되었으나, 긴 문맥을 기억하는 데 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 LSTM과 GRU가 등장하여 문맥을 보다 잘 이해할 수 있도록 했습니다.

 

 

2) 트랜스포머(Transformer) 모델의 도입

2017년 Google의 "Attention is All You Need" 논문에서 소개된 트랜스포머 모델은 NLP의 혁신적인 변화를 가져왔습니다.

• 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 활용하여 문맥을 더욱 정교하게 이해할 수 있음
• 병렬 연산이 가능하여 학습 속도가 비약적으로 향상됨

 

3) GPT 시리즈의 발전

GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 트랜스포머를 기반으로 한 대형 언어 모델로, 점점 더 정교한 자연어 생성 능력을 갖추게 되었습니다.

• GPT-1: 트랜스포머 기반 최초의 모델
• GPT-2: 보다 큰 데이터셋을 학습하여 더 자연스러운 문장 생성 가능
• GPT-3: 1750억 개의 파라미터를 활용하여 강력한 언어 이해 및 생성 능력 보유
• GPT-4: 멀티모달 기능이 추가되어 텍스트뿐만 아니라 이미지도 이해 가능

 

이러한 발전을 통해 LLM은 단순한 언어 예측 모델에서 인간과 소통하는 대화형 AI로 진화하였습니다.

 

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3. LLM 어플리케이션의 시대가 열린다.

 

현재 우리는 LLM이 다양한 산업과 서비스에서 활용되는 시대를 살고 있습니다. 주요 활용 사례는 다음과 같습니다.

 

1) AI 챗봇 및 가상 비서

• 챗GPT, Bard, Claude: 사용자 질문에 답변을 제공하고, 텍스트 기반의 도움을 주는 AI
• 고객 서비스 봇: 콜센터, 금융, 전자상거래에서 고객 응대를 자동화

 

2) 코드 생성 및 자동화

• GitHub Copilot: 개발자의 코드 작성을 돕는 AI
• Code Llama: Meta에서 개발한 코딩 특화 AI

 

3) 문서 요약 및 콘텐츠 생성

• 논문 및 보고서 요약: AI가 긴 문서를 자동 요약하여 정보 탐색을 도와줌
• 블로그 및 광고 카피 생성: 마케팅 콘텐츠를 자동 생성

 

4) 의료 및 법률 분야

• 의료 AI: 환자의 진단을 보조하고 의료 기록을 분석
• 법률 AI: 계약서 검토 및 법률 문서 초안 작성 지원

 

이처럼 LLM은 산업 전반에서 다양한 방식으로 활용되고 있습니다.

 

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4. LLM의 미래 : 인식과 행동의 확대

 

1) 멀티모달 AI

현재의 LLM은 주로 텍스트를 처리하지만, 미래에는 이미지, 음성, 영상까지 통합적으로 이해하는 모델이 등장할 것이고 이미 존재하지만 더욱 발전할 것입니다.

 

2) 강화 학습과 결합

LLM이 강화 학습(Reinforcement Learning)과 결합되면 더욱 정교한 의사 결정을 수행하는 AI 시스템이 가능해집니다.

 

3) 자율 AI 시스템

• 특정 업무를 독립적으로 수행하는 AI 에이전트가 등장할 가능성이 큼
• AI와 인간이 협업하는 방식이 확대될 전망

 

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5. 정리

 

LLM의 발전은 AI 기술의 혁신을 이끌고 있으며, 이미 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 앞으로는 더욱 정교한 언어 모델과 멀티모달 AI가 등장하여 인공지능의 역할이 더욱 확대될 것입니다.

따라서 AI 기술을 이해하고 이를 자신의 업무와 삶에 활용하는 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다. 지속적인 학습과 실험을 통해 LLM을 적극적으로 활용하는 것이 미래의 경쟁력을 갖추는 방법이 될 것입니다.

앞으로도 LLM과 관련된 기술과 트렌드를 지속적으로 공부하며 변화에 대비하는 것이 중요합니다. LLM이 가져올 혁신적인 변화에 대비하고 이를 현명하게 활용할 방법을 고민해야 할 시점입니다.