대형 언어 모델 (LLMs)의 개념 이해 및 활용 사례

1. 요약

• 이 리포트는 대형 언어 모델(LLMs)의 기본 개념과 다양한 활용 방안에 대해 설명합니다. 주요 목적은 LLMs의 훈련 방식, 데이터 관리 방법, 그리고 LLMs의 실제 운영 환경에서의 효율적 사용 방안을 이해하는 것입니다. 주요 내용으로는 LLMs의 정의와 훈련 방식, OpenAI의 GPT-3, 구글의 BERT, Facebook AI의 RoBERTa 등 대표적인 모델들에 대한 설명이 포함됩니다. 또한 컨텐츠 생성, 고객 서비스, 언어 번역, 교육, 데이터 분석 및 접근성 향상 등 LLMs의 다양한 활용 사례를 제시하고, 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 비교 및 데이터 관리 전략을 다룹니다. 이 정보를 바탕으로, LLMs가 어떻게 다양한 산업 분야에서 적용될 수 있는지에 대한 구체적인 인사이트를 제공합니다.

2. 대형 언어 모델(LLMs)이란?

• 2-1. LLMs의 정의

• 대형 언어 모델(LLMs)은 기계 학습 시스템 중 하나로, 주어진 주제에 대해 교육(훈련)을 받아야 학습할 수 있습니다. 예를 들어 도넛 레시피에 대해 배우려면, 신뢰할 수 있는 출처에서 다양한 레시피를 수집하여 많은 양의 데이터를 읽고 패턴을 찾아내는 훈련을 거치면 됩니다. 이러한 방식을 통해 모델은 도넛을 만드는 레시피를 식별할 수 있게 됩니다.

• 2-2. 훈련 방식

• 모델 훈련은 데이터를 레이블링 하여 모델이 더 높은 정확도로 특정 정보를 제공할 수 있도록 합니다. 예를 들어 도넛 레시피에 도넛 종류를 포함시켜, 모델이 레시피의 목적 뿐만 아니라 도넛의 종류도 식별할 수 있도록 훈련할 수 있습니다. 대형 언어 모델은 다양한 형태와 크기로 존재하며, 광범위한 목표를 달성하기 위해 설계되었습니다. 이러한 모델은 막대한 양의 데이터 학습을 필요로 하며, 이를 통해 주어진 명령에 대해 정확하고 구체적인 답변을 제공할 수 있습니다.

3. LLMs의 주요 활용 사례

• 3-1. 컨텐츠 생성

• LLMs는 디지털 마케팅과 저널리즘 분야에서 컨텐츠 생성에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 기사, 블로그, 창의적인 이야기 등을 작성하는 데 도움을 주어, 컨텐츠 생산의 속도와 다양성을 향상시키고 있습니다. 이는 많은 컨텐츠를 지속적으로 요구하는 산업에서 매우 유용합니다.

• 3-2. 고객 서비스

• LLMs는 정교한 챗봇과 가상 비서에 동력을 공급하여 고객 상호작용의 방식을 재정의하고 있습니다. 이러한 AI 도구들은 다양한 고객 문의를 실시간으로 처리할 수 있으며, 개인화된 정확한 응답을 제공함으로써 고객 경험과 운영 효율성을 향상시킵니다.

• 3-3. 언어 번역

• LLMs의 신속하고 정확한 번역 능력은 글로벌 커뮤니케이션에서의 언어 장벽을 허물고 있습니다. 이 애플리케이션은 국제 비즈니스와 여행에서 매우 소중하며, 원활한 교차 문화 상호작용과 거래를 가능하게 합니다.

• 3-4. 교육

• 교육 분야에서 LLMs는 개인화된 학습 경험과 적응형 학습 자료의 생성에 기여하고 있습니다. 복잡한 개념을 간단하게 설명하고, 학생들의 질문에 답하며, 언어 학습을 돕기까지, LLMs는 교육을 더욱 접근 가능하고 개인 맞춤형으로 만들어줍니다.

• 3-5. 데이터 분석

• LLMs는 방대한 텍스트 데이터를 분석하고 주요 인사이트를 추출하는 데 탁월합니다. 이는 시장 조사, 비즈니스 인텔리전스 및 과학적 연구에서 매우 중요하며, 방대한 데이터셋에서 트렌드와 패턴을 이해하는 데 필수적입니다.

• 3-6. 접근성 향상

• LLMs는 장애가 있는 사람들을 위한 도구 개발에 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 텍스트를 음성으로 변환하거나 시각 콘텐츠를 설명하는 텍스트를 제공하여 디지털 플랫폼의 접근성을 향상시킵니다.

4. 대표적인 대형 언어 모델들

• 4-1. OpenAI GPT-3

• OpenAI GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)은 2020년에 OpenAI에서 출시한 대형 언어 모델로, 약 1750억 개의 매개변수를 가지고 있습니다. OpenAI는 Common Crawl을 포함한 여러 다른 데이터셋을 사용하여 GPT-3를 훈련하였습니다. GPT의 주요 목표는 제공된 생각을 계속 이어나가는 것입니다. 제공된 생각은 '오늘은 멋진 날이야'와 같은 문장일 수도 있고, '왜 닭이 길을 건넜지?'와 같은 질문일 수도 있습니다. GPT는 텍스트를 왼쪽에서 오른쪽으로 읽어 다음 몇 단어를 예측합니다.

• 4-2. BERT

• BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)은 2018년에 구글에서 출시한 대형 언어 모델로, 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하고 있습니다. GPT와는 달리 BERT는 텍스트를 왼쪽에서 오른쪽 방향 뿐만 아니라 양쪽 모두에서 읽어 다음 단어를 예측합니다. 이러한 방식은 단어의 맥락을 더 잘 이해할 수 있게 합니다.

• 4-3. RoBERTa

• RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)는 Facebook AI가 2019년에 도입한 모델로, 구글의 BERT 모델을 기반으로 성능과 강건성을 개선한 것입니다. 이 모델은 사전훈련 과정을 미세 조정하고 더 큰 텍스트 데이터 코퍼스를 사용하여 훈련하여 성능을 향상시켰습니다.

• 4-4. T5

• T5(Text-to-Text Transfer Transformer)는 Google Research가 2019년에 발표한 논문에서 소개한 모델로, 모든 자연어 처리(NLP) 작업을 통일된 방식으로 접근하려는 목표를 가지고 있습니다. 이를 위해 입력과 출력을 모두 텍스트 문자열로 취급합니다. 덕분에 이 모델은 텍스트 분류, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 NLP 작업을 수행할 수 있습니다.

• 4-5. CTRL

• CTRL(Conditional Transformer Language Model)은 Salesforce Research가 2019년에 발표한 논문에서 소개한 모델로, 특정 명령어나 제어 코드에 따라 텍스트를 생성할 수 있도록 설계되었습니다. 제어 코드는 텍스트 생성 과정에서 모델에 지시를 내리는 역할을 하며, 이를 통해 특정 스타일, 장르, 속성을 가진 텍스트를 생성할 수 있습니다.

• 4-6. Megatron-Turing

• Megatron-Turing(MT-NLG)은 마이크로소프트의 DeepSpeed 딥 러닝 최적화 라이브러리와 NVIDIA의 Megatron-LM 대형 트랜스포머 모델을 결합한 것으로, 출시 당시 '세계 최대의 트랜스포머 기반 언어 모델'이라는 타이틀을 가졌습니다. 5300억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 이는 GPT-3보다 훨씬 많습니다. 매개변수의 대규모로 인해 제로샷, 원샷 및 소량 샷 프롬프트에서 매우 뛰어난 성능을 발휘합니다.

5. 데이터 관리와 LLMs

• 5-1. 데이터 레이크의 개념

• 데이터 레이크는 모든 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 데이터를 산업별로 중앙 집중식으로 저장할 수 있는 리포지토리입니다. 데이터 레이크는 스키마를 미리 정의할 필요 없이 배치 및 실시간 스트림을 지원하여 다양한 소스(데이터베이스, IoT 장치, 모바일 앱 등)로부터 원시 데이터를 리포지토리에 결합할 수 있습니다.

• 5-2. 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 비교

• 데이터 웨어하우스는 조직의 구조화된 데이터를 한 장소로 통합하고, 변환하며 저장하여 쿼리 및 분석할 수 있도록 하는데 적합합니다. 그러나 데이터 웨어하우스는 비구조화 또는 반구조화 데이터를 처리하는 데 제한이 있습니다. 반면에 데이터 레이크는 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 데이터를 원시 형식으로 저장할 수 있는 유연성을 제공하여 머신 러닝, 실시간 분석 등의 다양한 애플리케이션을 지원합니다.

• 5-3. 데이터 레이크의 아키텍처 및 구성 요소

• 데이터 레이크의 주요 구성 요소로는 데이터 소스, 데이터 인제스트, 데이터 저장 및 지속, 데이터 처리 레이어, 분석 샌드박스, 데이터 레이크 존 및 데이터 소비 등이 있습니다. 데이터 레이크는 데이터 저장과 컴퓨팅을 분리하여 시스템 유연성과 리소스 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 강력한 메타데이터 관리와 데이터 거버넌스 실천을 통해 데이터 품질을 보장합니다. 데이터 레이크는 전통적인 온프레미스 데이터 레이크부터 클라우드 기반 데이터 레이크까지 다양한 형태로 구성될 수 있습니다.

6. 결론

• 대형 언어 모델(LLMs)은 텍스트 생성, 번역, 분석 등의 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 리포트는 LLMs의 기본 개념, 훈련 방식, 대표적인 모델(GPT-3, BERT, RoBERTa 등), 그리고 다양한 산업 분야에서의 활용 사례를 상세히 설명합니다. 특히, 데이터 레이크와 같은 데이터 관리 솔루션이 LLMs의 효율적 운영과 성능 향상에 중요한 역할을 하는지 논의합니다. 그러나 현재의 LLMs는 막대한 데이터와 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 훈련 데이터의 품질에 민감하다는 한계를 가지고 있습니다. 이러한 한계를 보완하기 위해 더 나은 데이터 관리 방법과 더욱 효율적인 알고리즘 개발이 필요합니다. 미래에는 LLMs가 더욱 정교해져 더 높은 정확도와 효율성을 발휘할 것으로 기대됩니다. 이를 통해 비즈니스, 교육, 의료 등 다양한 분야에서의 실질적인 문제 해결에 널리 적용될 수 있습니다.

7. 용어집

• 7-1. LLMs [기술]

• 대형 언어 모델(LLMs)은 대규모의 텍스트 데이터를 기반으로 훈련되어 텍스트 생성, 번역, 분석 등의 다양한 자연어 처리 작업을 수행하는 AI 모델을 의미합니다. 이 모델들은 사람들의 언어 패턴을 학습하여 높은 정확도의 결과물을 제공합니다.

• 7-2. GPT-3 [제품]

• OpenAI에서 개발한 GPT-3는 가장 유명한 대형 언어 모델 중 하나로, 1750억 개 이상의 매개변수를 통해 다양한 자연어 처리 작업을 수행합니다.

• 7-3. 데이터 레이크 [기술]

• 데이터 레이크는 구조적, 반구조적, 비구조적 데이터를 중앙 집중화하여 저장, 관리 및 분석할 수 있는 데이터 저장소입니다. 이는 LLMs와 같은 AI 모델의 대규모 데이터 훈련 및 분석 작업을 지원하는 기반이 됩니다.

8. 출처 문서

• What are Large Language Models (LLMs)? Understanding the Basics | DataStaxhttps://www.datastax.com/guides/what-is-a-large-language-model
• Visualization Types in Databricks | Encordhttps://encord.com/blog/databricks-visualization/