대규모 언어모델(LLM)이 어떻게 작동하는지 궁금하다면?

 

 

**LLM**은 Large Language Model(대규모 언어 모델)의 약자로, 방대한 텍스트 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 AI 기술입니다.

대규모 데이터와 트랜스포머 구조를 기반으로 언어 처리 및 생성이 가능하며, 고객 서비스, 마케팅, 개발 지원 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 다만 편향성 관리와 결과 검증이 필수적입니다.

이 기술은 GPT 시리즈, BERT 등으로 구현되며, 최근 영상 생성(AI 소라)까지 영역을 확장 중입니다.

1.1.1 언어모델(Language Model)

"문장의 자연스러움을 확률로 계산하는 도구"

• 핵심 원리: 이전 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하는 확률 모델.
  • 예시: "비행기를 타기 위해 공항을 가는데 차가 너무 막혀서 결국 비행기를???" → "놓쳤다" 예측.
• 분류:
  • 통계적 언어모델: 빈도수 기반 예측.
  • 신경망 기반 언어모델: RNN, LSTM, GRU 등.
  • 트랜스포머 기반 언어모델: BERT, GPT 등.

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통계적 언어모델(Statistical Language Model)

"빈도수와 조건부 확률로 단어 예측"

• N-gram 기반: 단어 시퀀스의 빈도수를 계산해 다음 단어 예측.
  • 예: "비행기를 ___" → 빈도수 높은 단어 선택.
• 한계: 희소성 문제(드물게 등장하는 단어 조합 예측 어려움).
• 응용 분야: 스마트폰 자동완성.

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신경망 언어모델(RNN, LSTM, GRU)

"시계열 데이터 처리를 위한 AI 뇌"

1. RNN(순환 신경망)

• 구조: 은닉 상태(hidden state)로 순차적 입력 처리.
• 문제점: 장기 의존성 문제(Gradient Vanishing).

2. LSTM(Long Short-Term Memory)

• 혁신적 구조:
  • 3개의 게이트 시스템: 입력/출력/잊어버리기 게이트.
  • 장기 상태(CT)와 단기 상태(HT) 분리.

3. GRU(Gated Recurrent Unit)

• 간소화 버전:
  • 2개의 게이트: 리셋 게이트와 업데이트 게이트.
  • 메모리 통합: 단일 벡터로 처리.

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트랜스포머 기반 언어모델(BERT, GPT)

"병렬 처리와 어텐션 메커니즘으로 언어 이해"

1. 트랜스포머 아키텍처

• 인코더-디코더 구조:
  • 인코더: 입력 문장을 문맥 정보로 변환.
  • 디코더: 출력 시퀀스 생성.
• 셀프 어텐션: 단어 간 관계 분석을 통한 맥락 이해.

2. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

• 학습 방식:
  • 마스크 언어모델(Masked LM): 문장 중간 단어 가리고 예측.
  • 양방향 처리: 앞뒤 문맥 동시 활용.
• 응용 분야: 문서 요약, 질의응답(QA).

3. GPT(Generative Pre-trained Transformer)

• 학습 방식:
  • 자동회귀 언어모델: 다음 단어 예측 반복.
  • 일방향 처리: 이전 단어만 참고 → 생성에 특화.
• 응용 분야: 대화 생성(ChatGPT), 창의적 글쓰기.

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📊 모델 비교

특징	통계적 모델	RNN/LSTM/GRU	트랜스포머
학습 방식	빈도수 기반	순차적 학습	병렬 처리
장기 의존성	취약	LSTM/GRU 개선	셀프 어텐션
응용 분야	자동완성	시계열 분석	번역, 생성

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📌 핵심 요약

• 통계적 모델: 단순하지만 희소성 문제 존재.
• 신경망 모델: RNN의 한계를 LSTM/GRU가 해결.
• 트랜스포머: 병렬 처리와 어텐션으로 고성능 달성.

1.1.2 거대언어모델(LLM)

"수십억 개의 매개변수를 가진 초대형 언어 모델"

• 핵심 정의: 방대한 데이터로 사전 학습된 트랜스포머 기반의 대규모 신경망.
• 주요 특징:
  • 대규모 파라미터: GPT-3 기준 1,750억 개 매개변수.
  • 학습 방식:
    • 자기 지도 학습: 레이블 없는 텍스트 데이터 활용.
    • 트랜스포머 구조: 셀프 어텐션으로 병렬 처리 가능.
  • 핵심 구성 요소:
    • 토큰화: 인간 언어를 기계가 이해할 수 있는 시퀀스로 변환.
    • 프롬프트: 모델 입력을 최적화하는 지시문.

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LLM의 작동 원리

1. 토큰화: 텍스트를 단어/문자 단위로 분할 및 인코딩.
2. 트랜스포머 모델:
   • 인코더: 입력 문장을 문맥 정보로 변환.
   • 디코더: 출력 시퀀스 생성.
3. 셀프 어텐션: 단어 간 관계 분석을 통해 맥락 이해.

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주요 LLM 사례

모델명	개발사	파라미터 수	특징
BERT	Google	3.4억	양방향 문맥 이해
GPT-3	OpenAI	1,750억	생성형 AI의 대표
PaLM 2	Google	3,400억	멀티모달 처리 가능

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LLM의 영향력

• AI 챗봇: ChatGPT 등 대화형 인터페이스 구현.
• 연구 혁신: 자연어 처리 분야의 패러다임 전환.
• 윤리적 논의: 편향 증폭, 지식의 정확성 문제.

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LLM의 핵심 특징

1. 대규모 데이터 학습: 수십~수백 GB 데이터 학습.
2. 트랜스포머 구조: 셀프 어텐션으로 병렬 처리 가능.
3. 파라미터 규모: GPT-3 기준 1,750억 개 매개변수.
4. 사전 학습(Pre-training) → 미세 조정(Fine-tuning): 다양한 태스크 적용.

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LLM의 응용 분야

• 대화 생성: ChatGPT
• 문서 요약: 핵심 추출
• 번역: 한국어→영어 등
• 코드 자동 완성: 개발 지원

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📌 핵심 요약

LLM은 대규모 데이터와 트랜스포머 구조를 기반으로 언어 패턴을 학습하며, 토큰화, 셀프 어텐션, 프롬프트를 통해 인간 언어를 처리합니다. BERT는 이해에, GPT는 생성에 특화되어 있습니다.

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