대규모 언어 모델(줄여서 LLM)은 OpenAI의 ChatGPT와 같은 플랫폼이 출시되면서 점점 더 인기를 얻고 있습니다.
텍스트 생성기 또는 텍스트 예측 모델이라고도 하는 LLM은 자연어를 이해하고 생성하는 능력으로 다양한 산업 분야에 혁신을 가져왔습니다.
챗봇, 가상 비서, 콘텐츠 생성기, 코드 생성기, 심지어 간단한 질의응답 모델까지 다양한 산업 분야의 기업에서 사용하고 있습니다.
이 글에서는 LLM이 무엇인지, 비즈니스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 첫 번째 LLM을 시작하는 방법에 대해 살펴봅니다.
LLM이란 무엇인가요?
LLM(대규모 언어 모델)은 제너레이티브 AI에 속하는 기초 신경망에 기반한 특수한 유형의 모델로, 일반적으로 페타바이트 단위의 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 학습되어 있습니다.
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이 텍스트 데이터는 일반적으로 다음과 같은 인터넷 콘텐츠에서 스크랩됩니다:
- 블로그 게시물
- 출판물
- 도서
- 기사
- 웹 사이트
학습이 완료된 모델은 질문/답변, 번역, 감정 분석 등 인간과 유사한 능력으로 다양한 텍스트 관련 작업을 처리하는 데 사용할 수 있습니다.
따라서 LLM은 가상 비서부터 웹사이트 및 소셜 플랫폼의 챗봇에 이르기까지 다양한 기술에 사용되며 일상 생활의 필수 요소로 자리 잡았습니다.
또한 대량의 법률 문서를 분석하고 요약하는 법률 연구, 의료 진단을 지원하는 의료 분야, 학생들에게 개인 맞춤형 과외와 피드백을 제공하는 교육 분야에서도 활용되고 있습니다.
LLM은 어떻게 운영되나요?
대규모 언어 모델은 텍스트의 패턴을 학습하는 트랜스포머 네트워크를 기반으로 합니다.
순환 신경망과 마찬가지로 트랜스포머는 순차적 패턴을 학습하도록 설계되었지만, 이를 더욱 강력하게 만드는 세 가지 핵심 구성 요소가 있습니다:
- 자기 주의: 주어진 단어의 앞뒤에 오는 단어의 관계를 추적하는 데 도움이 됩니다. 이는 훈련 과정에서 주의 가중치를 계산하고 최적화하여 이루어집니다. 계산된 주의 가중치는 시퀀스에서 각 단어가 다른 모든 단어에 대해 얼마나 중요한지를 수학적으로 나타내며, 이를 통해 문맥을 이해할 수 있습니다.
- 위치 임베딩: 모델이 단어 순서를 추적할 수 있도록 도와줍니다. 이는 텍스트 시퀀스에서 각 단어의 위치를 인코딩하는 기술을 활용하여 달성할 수 있습니다. 이 기법의 독특한 점은 단순히 단어의 색인을 생성하는 것이 아니라 각 행이 인코딩된 각 단어를 나타내는 벡터인 행렬을 계산하여 큰 텍스트 시퀀스를 처리할 때 큰 색인을 피하면서 단어 순서를 이해할 수 있다는 점입니다.
- 다중 머리 주의: 다중 헤드 주의: 자기 주의와 마찬가지로 다중 헤드 주의는 단어 간의 관계를 추적하는 데 도움이 됩니다. 하지만 멀티헤드 주의는 주의 가중치를 추가로 계산한 다음 그 결과를 연결하여 단어 관계를 더 복잡하고 미묘하게 이해할 수 있을 뿐만 아니라 더 빠르게 학습할 수 있다는 점이 다릅니다.
학습이 완료되면 LLM은 프롬프트나 콘텐츠가 주어졌을 때 가장 가능성이 높은 단어나 구를 예측하여 텍스트를 생성할 수 있게 됩니다.
그렇다면 LLM을 트랜스포머 네트워크에 기반하면 더 빠르고 정확하며 복잡하고 미묘한 단어 연관성을 더 잘 이해할 수 있는 이유를 알 수 있습니다.
클로즈드 소스 대 오픈 소스 LLM
개발자와 데이터 과학자가 상호 작용할 수 있는 많은 LLM이 있지만, 이러한 LLM을 관리하는 방식에는 크게 두 가지 범주가 있습니다: 비공개 소스 및 오픈 소스
오픈 소스 LLMS
비공개 소스 LLM은 기반 기술 및 생성된 텍스트에 대한 모든 권한을 보유한 회사가 독점적으로 개발합니다. 소스 코드를 공유하거나 사용자에게 학습 데이터를 공개하지 않습니다.
오픈 소스 LLM
반면에 오픈 소스 LLM은 더 많은 투명성을 제공하며 소스 코드, 교육 데이터 및 기타 관련 세부 정보를 공유하는 조직에서 개발합니다.
이러한 모델은 대중에게 무료로 제공되므로 사용자는 모델의 아키텍처와 훈련 기법에 액세스하고, 수정하고, 개선할 수 있습니다.
GPT-3와 같은 오픈 소스 LLM은 개발자와 데이터 과학자가 그 위에 애플리케이션을 구축할 수 있는 다양성과 기능으로 인해 상당한 인기를 얻고 있습니다.
클로즈드 소스 및 오픈 소스 LLM 중에서 선택하기
오픈 소스 및 비공개 소스 LLM 간의 선택은 다음과 같은 몇 가지 요인에 따라 달라집니다:
- 사용자의 특정 교육 요구 사항
- 제어 및 투명성 수준
- 내부 또는 통합 관리
학습 데이터에 대한 선호도가 없거나 LLM 기능을 애플리케이션에 빠르게 통합하고자 하는 조직은 비공개 소스(또는 관리형) LLM을 선택할 가능성이 높습니다.
LLM의 교육, 튜닝 및 운영에 대한 완전한 제어를 원하는 조직은 오픈 소스 LLM을 선택할 가능성이 높습니다.
LLM 애플리케이션과 비즈니스에 미치는 영향
LLM은 AI를 주류로 끌어들이고 다양한 가치 있는 기능을 제공함으로써 복잡한 비즈니스 요구 사항을 지원하는 것으로 입증되었습니다.
LLM이 프로젝트 요구 사항을 지원할 수 있는 초기 목록은 다음과 같습니다:
평가용 LLM을 선택하는 방법
LLM에서 지원할 수 있는 기능이 매우 다양하기 때문에 사용자는 프로젝트 요구 사항을 지원하는 옵션을 평가하는 데 시간을 할애해야 합니다.
특정 LLM과 작업하기 전에 다음 요소를 평가하는 것이 좋습니다:
- 오픈 소스 대 폐쇄 소스
조직에서 일반적으로 특정 액세스 옵션과 비용 구조가 있는 폐쇄 소스 LLM을 활용할지, 아니면 더 많은 유연성을 제공하지만 더 많은 계획 및 운영 투자가 필요한 오픈 소스 모델을 활용할지 평가합니다.
- 라이선스
LLM과 관련된 라이선스는 평가해야 할 가장 중요한 영역 중 하나입니다. 비즈니스에 맞지 않는 라이선스가 있는 LLM을 선택하면 해당 LLM을 활용한 기능을 사용할 수 없습니다.
- 학습 문서
모델 학습에 사용된 문서는 모델의 폭과 정확도에 영향을 미치므로 잘 살펴보세요. 데이터의 품질과 다양성은 강력한 LLM을 훈련하는 데 매우 중요합니다.
- 토큰
LLM의 토큰은 모델이 읽고 처리하는 텍스트의 기본 단위입니다. LLM으로 작업할 때는 토큰화를 이해하는 것이 중요합니다. 입력 텍스트의 토큰 수는 모델을 실행하는 데 드는 비용, 응답을 생성하는 데 걸리는 시간, 응답에 포함할 수 있는 항목에 영향을 미칠 수 있습니다.
첫 번째 LLM 시작하기
LLM과 상호 작용을 시작하는 방법은 여러 가지가 있지만 이 두 가지 방법을 권장합니다:
OpenAI의 ChatGPT
ChatGPT는 GPT-3.5 아키텍처를 기반으로 하며, 대화형 작업 및 사용자와의 상호작용에 탁월하도록 특별히 설계 및 미세 조정되어 대화형 질문에 특화된 LLM입니다.
OpenAI의 ChatGPT를 사용하면 사용자는 모델에 간단한 질문을 입력하여 애플의 Siri나 구글의 어시스턴트에게 질문하는 것과 유사하게 답변을 얻을 수 있습니다.
포옹하는 얼굴
허깅 페이스는 사용자가 사전 학습된 모델, 데이터 세트 및 NLP와 관련된 기타 리소스를 찾고 공유할 수 있는 허깅 페이스 모델 허브를 제공합니다.
Hugging Face는 모델을 게시, 공유 및 상호 작용할 수 있는 좋은 장소로 AI, ML 및 데이터 과학 커뮤니티에서 인기를 얻고 있습니다. API를 통해 모델을 테스트할 수 있는 빠르고 무료 옵션을 제공하거나 AWS 또는 Azure를 통해 상용 옵션을 제공합니다.
허깅 페이스 커뮤니티는 여기에서 방문하실 수 있습니다.
다음 단계
시간을 내어 LLM을 탐색하고 상호 작용한 후 애플리케이션에 구현할 준비가 되었으면 이제 LLM을 사용할 수 있습니다.
향후 블로그 게시물에서 이에 대한 자세한 내용을 다룰 예정이니 참고하시기 바랍니다:
- 사용 사례에 맞는 최적의 LLM 식별
- 타겟 데이터를 사용하여 LLM 학습(필요한 경우)
- 정확성 및 성능에 대한 LLM 배포 및 테스트
- 테스트를 기반으로 LLM 미세 조정
- 확장 및 프로덕션 운영을 위한 배포
배포는 대부분의 개발자와 데이터 과학자에게 가장 어려운 단계이지만, 울랩 머신 러닝 워크스페이스의 일부인 추론 엔진으로 쉽게 할 수 있습니다.
이 동영상에서 추론 엔진으로 얼마나 빠르게 LLM을 배포할 수 있는지 확인하거나 30일 무료 평가판에 등록하여 직접 테스트해 보세요.
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