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대규모 언어 모델(LLM)의 이해와 운영: 개념부터 최신 인사이트까지

일반 리포트 2025년 05월 18일
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목차

  1. 요약
  2. LLM의 개념과 트랜스포머 기반 언어 모델 비교
  3. LLM 내부 동작 원리와 컨텍스트 창
  4. LLM 운영(LLMOps)과 실제 적용 사례
  5. 대규모 언어 모델의 최신 인사이트와 발전 전망
  6. 결론

1. 요약

  • 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 자연어 처리(NLP) 분야에서 중대한 변화를 불러일으켰습니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 하여 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 지닌 인공지능 모델로, 이를 통해 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 번역 등 다양한 분야에서 효과적으로 활용되고 있습니다. 기본적으로 LLM은 수백억에서 수천억 개의 매개변수를 포함하여 복잡한 언어 패턴을 학습하는 방식으로 작동하며, 이를 통해 높은 성능을 자랑합니다. 예를 들면 OpenAI의 GPT-4는 이러한 대규모 언어 모델의 대표적인 사례로, 수십억 개의 웹 페이지와 문서로부터 학습하여 사람과 유사한 대화능력을 발휘하고 있습니다.

  • LLM과 SLM(소규모 언어 모델)의 주요 차이점은 바로 매개변수의 규모에 있습니다. SLM은 상대적으로 적은 수의 매개변수를 가지고 특정 도메인에 최적화된 반면, LLM은 다양한 분야의 정보를 처리할 수 있는 강력한 성능을 지니고 있습니다. 그러나 LLM은 성능을 유지하기 위해 많은 컴퓨팅 자원이 요구되며, 이로 인해 비용과 시간의 문제가 발생할 수 있습니다. LLM이 갖는 인코더와 디코더 구조 또한 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소로, 텍스트 입력을 효과적으로 처리하고 응답을 생성하는 데 기여하고 있습니다.

  • 트랜스포머 구조의 도입과 함께 LLM은 인코더와 디코더의 분리된 구조를 통해 더 빠르고 효율적인 처리가 가능하게 되었습니다. 이로 인해 LLM은 문맥을 이해하고 일관성 있는 응답을 생성하는 능력이 더욱 강화되었습니다. 또한, LLMOps(대규모 언어 모델 운영)는 이러한 모델을 효율적으로 운영하고 관리하기 위한 중요한 체계로 자리잡고 있으며, 지속적인 모니터링과 미세 조정을 통해 모델의 품질을 높이는 데 필수적인 역할을 합니다. 경진대회와 컨퍼런스에서의 실제 적용 사례는 LLM의 활용 가능성을 더욱 넓혔으며, 연구자들 간의 협업을 통해 발전 방향을 제시하고 있습니다.

  • 미래에는 LLM이 단순한 텍스트 생성에 그치지 않고 멀티모달 데이터 처리 능력을 포함한 더 진보된 형태로 발전할 것으로 기대됩니다. 이러한 발전은 사용자에게 맞춤형 응답을 제공하고, 사회적 책임을 고려한 방향으로 나아가야 할 필요성이 있다는 점에서도 중요합니다.

2. LLM의 개념과 트랜스포머 기반 언어 모델 비교

  • 2-1. LLM 정의

  • 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델입니다. 이러한 모델은 자연어 처리(NLP) 분야에서 중추적인 역할을 하며, 인간의 언어를 모방하고 응답하는 기능을 가지고 있습니다. 일반적으로 LLM은 수백억에서 수천억 개의 매개변수로 이루어져 있으며, 이를 통해 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4는 대규모 언어 모델의 대표적인 사례로, 그 학습 과정에서 수십억 개의 웹 페이지와 문서에서 얻은 정보를 사용하여 인간과 유사한 수준의 대화능력을 보유하게 되었습니다.

  • LLM은 특히 생성 AI(generative AI)의 상황에서 두드러지게 사용되며, 이는 사용자가 입력한 질문이나 요청에 대해 자연스럽고 적절한 텍스트를 생성해내는 능력을 포함합니다. 이러한 기능은 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 언어 번역 등 다양한 응용 분야에서 유용하게 작용하고 있습니다. 반면, LLM을 구성하는 인프라와 학습하는 데는 막대한 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 이는 사용자에게 실질적인 비용과 시간을 요구하는 요소로 작용합니다.

  • 2-2. LLM vs SLM 차이점

  • 소규모 언어 모델(SLM, Small Language Model)은 LLM과 비교했을 때 훨씬 적은 수의 매개변수를 가지고 있는 모델입니다. SLM은 일반적으로 수천만에서 수억 개의 매개변수로 구성되어 있으며, 특정 도메인에 최적화되어 설계되었습니다. 그러므로 SLM은 특정 산업 분야의 쿼리나 요청에 빠르게 대응할 수 있는 장점이 있습니다. 예를 들어, 의료 데이터로 학습된 SLM은 건강 관련 질문에 대해 높은 정확도로 답변할 수 있습니다.

  • 반면, LLM은 다양한 분야의 불특정 다수의 언어 패턴을 학습했기 때문에 일반적인 질문에 대해 포괄적인 정보를 제공할 수 있습니다. 하지만 SLM에 비해 처리 속도가 느리며, 뛰어난 성능을 지속하기 위해서는 많은 리소스가 필요합니다. LLM은 대규모 데이터로 학습하기 때문에 더 다양한 질문에 대한 이해력이 뛰어나지만, 그만큼 신뢰성 측면에서 오답을 생성할 가능성도 존재합니다.

  • 2-3. 트랜스포머 구조의 역할

  • 트랜스포머 구조는 LLM의 핵심 아키텍처로, 셀프 어텐션(self-attention) 메커니즘을 통해 입력된 텍스트의 의미를 효과적으로 이해하는 데 기여합니다. 고전적인 인공지능 모델과 달리, 트랜스포머 모델은 텍스트 입력을 순차적으로 처리하는 대신 전체 시퀀스를 한 번에 병렬로 처리할 수 있습니다. 이로 인해 훨씬 더 빠르고 효율적으로 많은 양의 데이터를 학습할 수 있습니다.

  • 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 인코더는 입력 텍스트의 의미를 벡터 형태로 변환하는 역할을, 디코더는 해당 벡터를 바탕으로 타겟 텍스트를 생성하는 역할을 수행합니다. 이러한 구조로 인해 LLM은 문맥을 이해하고, 사용자의 질문에 대해 적절한 언어적 출력을 생성할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 예를 들어, GPT-3는 이 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하여 방대한 데이터 세트에서 학습하여 사람의 질문에 대한 자연어 응답을 생성하는 데 매우 효과적입니다.

3. LLM 내부 동작 원리와 컨텍스트 창

  • 3-1. 인코더와 디코더 구조

  • 대규모 언어 모델(LLM)의 작동 원리는 주로 변환기(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 아키텍처는 두 가지 주요 구성 요소인 인코더와 디코더로 나눌 수 있습니다. 인코더는 입력 데이터(문장이나 텍스트)를 받아 이를 중간 표현으로 변환하는 역할을 하며, 디코더는 이 중간 표현을 바탕으로 최종 출력을 생성하는 역할을 합니다.

  • 인코더는 입력 데이터를 처리하고 각 단어 간의 관계를 이해할 수 있게 돕습니다. 이 과정에서 자기 주의(self-attention) 메커니즘을 활용하여, 각 단어가 텍스트 내에서 얼마나 중요한지를 평가하고, 관련성 높은 정보를 강조합니다. 반면, 디코더는 인코더에서 전달받은 정보를 바탕으로 다음 단어를 생성하는 데 집중합니다. 이를 통해 LLM은 문맥적 의미를 반영하여 적절한 출력을 생성할 수 있습니다. 이러한 인코더-디코더 구조가 LLM이 언어를 이해하고 생성하는 데 필수적입니다.

  • 3-2. LLM 작동 흐름

  • LLM은 일반적으로 두 단계의 학습 과정을 통해 작동하게 됩니다. 첫 번째 단계는 사전 학습(pre-training)으로, 대규모 텍스트 데이터셋을 사용하여 언어의 일반적인 패턴과 구조를 학습합니다. 이 과정에서 LLM은 '다음 단어 예측' 방식을 통해 주어진 문맥에 따라 다음에 올 단어를 추론하도록 훈련됩니다.

  • 두 번째 단계는 파인튜닝(fine-tuning)으로, 특정 작업에 맞게 모델을 조정하는 과정입니다. 이때는 레이블이 붙은 데이터셋을 사용하여 특정 도메인이나 작업에서의 성능을 극대화합니다. 예를 들어, 감정 분석이나 문서 요약과 같은 특정 작업에 맞춰 훈련할 수 있습니다. 이러한 단계를 통해 LLM은 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 성능을 발휘하게 됩니다.

  • 3-3. 컨텍스트 창의 중요성

  • LLM의 '컨텍스트 창'은 모델이 한 번에 처리할 수 있는 텍스트의 최대 길이를 의미합니다. 이는 모델이 문맥을 얼마나 오랫동안 기억하고 활용할 수 있는지를 결정하는 중요한 요소입니다. 컨텍스트 창의 크기가 크면 클수록, 모델은 더 긴 대화나 문서의 정보도 기억하며, 보다 일관된 응답을 생성할 수 있습니다.

  • 하지만 컨텍스트 창을 증가시키는 것은 컴퓨팅 리소스의 요구사항을 높이고 비용을 증가시킬 수 있습니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4 모델은 128, 000 토큰까지의 컨텍스트 창을 제공하는데, 이는 상대적으로 큰 텍스트 입력을 처리할 수 있어 고급 언어 이해와 생성 작업에 유리합니다. 그러나 높은 컨텍스트 창을 유지하기 위해서는 상당한 계산 능력이 필요하며, 이는 연구자들이 해결해야 할 기술적 과제가 됩니다. 또한, 긴 컨텍스트에 숨겨진 의미나 정보가 모델에 의해 잘 활용되지 않는 경우도 있어 지속적인 연구가 필요합니다.

4. LLM 운영(LLMOps)과 실제 적용 사례

  • 4-1. LLMOps 개념과 모범 사례

  • LLMOps는 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 운영하기 위한 방법론으로, 이들 모델의 라이프사이클 전반에 걸쳐 기획, 배포, 운영 및 유지 보수를 포함합니다. 즉, LLMOps는 ML Ops(머신러닝 운영)의 한 형태로 볼 수 있으며, 특별히 LLM의 특성을 고려하여 조정됩니다. LLMOps의 주요 목적은 모델의 품질을 높이고 개발 속도를 줄이는 것입니다. 예를 들어, 모델의 미세 조정(fine-tuning)과 지속적인 모니터링이 포함되며, 이는 보다 빠르고 효과적인 데이터 처리 방식을 가능하게 합니다. LLMOps는 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD) 방법론을 활용하여 코드 변경을 자동으로 배포하고, 이를 통해 긴 다운타임 없이 신규 코드 적용을 할 수 있습니다. 최근 LLMOps 도구들은 다양한 플랫폼에서 사용될 수 있도록 설계되어 있어, 팀의 협업 효과를 극대화합니다.

  • 4-2. 대화 요약 경진대회 경험

  • LLM을 활용한 대화 요약 경진대회에서는 여러 LLM 모델을 적용하여 실험하였습니다. 대외적으로 팀 프로젝트로 참여하였으며, 이 대회는 2~7명의 사람들이 나눈 대화를 요약하는 작업이었습니다. 이를 위해 사용한 데이터셋은 12, 457개의 학습 데이터와 499개의 평가 데이터로 구성되었습니다. 우리는 ROUGE 지표를 평가 기준으로 삼았으며, 이는 요약의 질적 성과를 측정하는 데 중요한 요소로 작용했습니다. 경진대회를 통해 다양한 모델을 테스트하고, 특정 모델의 하이퍼파라미터 최적화와 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 성능을 개선해 나갔습니다. 이를 통해 LLM의 강력한 언어 처리 능력과 다양한 전략을 실제 응용에 어떻게 융합할 수 있는지를 배울 수 있었습니다.

  • 4-3. LangCon2024 생성 모델 튜닝

  • LangCon2024에서 발표된 내용은 LLM의 튜닝 과정과 전략을 집중적으로 다루었습니다. 여러 발표자들은 새로운 모델 개발 과정에서의 기술적 진보와 경험을 공유했으며, LLM을 효과적으로 튜닝하기 위한 최신 기법에 대해 설명했습니다. 특히, Fine-Tuning 기법에 대한 다양한 접근 방식이 논의되었으며, In-Context Learning과 같이 사전 학습된 모델을 활용하여 새로운 작업을 수행하는 능력에 대한 토론이 활발하게 이루어졌습니다. 상기와 같은 네트워크에서의 상호작용은 학생들 및 연구자들 간의 협업을 촉진하고, LLM의 발전 방향을 제시하는 귀중한 기회를 제공했습니다. 향후, 이러한 경진대회와 컨퍼런스 참여는 LLMOps의 실제 적용 사례를 알리는 중요한 경로가 될 것으로 기대됩니다.

5. 대규모 언어 모델의 최신 인사이트와 발전 전망

  • 5-1. LLM 발전 단계

  • 대규모 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년 동안 급속히 발전해 왔습니다. 이러한 발전은 주로 트랜스포머 아키텍처의 도입과 대량의 데이터, 향상된 연산 능력에 힘입은 것입니다. 2020년대 초반, GPT-3가 발표되면서 LLM의 가능성이 크게 확장되었고, 이로 인해 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에서 이전 모델들에 비해 현격한 성능 향상을 보여주었습니다.

  • 현재 LLM은 인코더와 디코더의 분리 혹은 혼합 구조를 통해 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 학습할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 텍스트 생성, 질의응답, 번역 등 다양한 분야에서 고품질의 결과물을 생성하는 능력이 향상됐습니다. 미래에는 이러한 모델들이 단순한 텍스트 생성뿐 아니라, 다양한 멀티모달 데이터 처리, 즉 텍스트, 이미지, 음성 등을 함께 이해하고 생성할 수 있는 방향으로 발전할 것으로 기대됩니다.

  • 5-2. 추세와 미래 전망

  • LLM의 발전에 있어 한 가지 두드러지는 추세는 그 규모의 증가입니다. 최신 모델들은 수조 개의 파라미터를 가지고 있으며, 이는 더 복잡하고 세밀한 언어 패턴을 이해하고 생성하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 그러나 이러한 대규모 모델들은 그 만큼 높은 연산 비용과 자원을 요구하며, 이는 환경적인 측면에서도 문제가 될 수 있습니다. 향후 연구는 효율적인 학습 방법론과 더불어 모델의 경량화에 집중될 것으로 예상됩니다.

  • 또한, LLM은 사용자 맞춤형 응답 제공의 필요성과 사회적 책임을 고려한 방향으로 발전해야 합니다. LLM의 사용이 증가할수록 윤리적 측면 및 데이터 프라이버시, 편향 문제 해결이 중요해지고 있으며, 이는 향후 연구 및 개발에서 다루어져야 할 주요 과제가 될 것입니다.

  • 5-3. 연구 과제 및 과제

  • LLM의 현재 및 미래 연구 과제로는 크게 세 가지가 있습니다. 첫째, 윤리와 안전성 문제입니다. LLM이 생성하는 콘텐츠의 신뢰성과 정확성을 높이기 위한 연구가 필요하며, 이를 통해 환각 현상(hallucination)을 줄이고 사용자에게 보다 안전하고 효과적인 정보를 제공할 수 있어야 합니다.

  • 둘째, 성능 향상을 위한 연구입니다. 데이터 효율성을 높이고, 사용자 맞춤형 응답을 제공하여 다양성과 포괄성을 가져와야 합니다. 셋째, 멀티모달 AI 시스템 구축과 관련된 연구가 필요합니다. 텍스트 외에도 이미지와 음성과 같은 다양한 형태의 데이터를 동시에 인식하고 처리할 수 있는 LLM의 확장이 요구될 것입니다. 이러한 연구들이 이루어지면 LLM의 범위와 영향력은 더욱 넓어질 것으로 기대됩니다.

결론

  • 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 인공지능 분야에서 획기적인 변화를 가져왔으며, 이는 주로 트랜스포머 구조의 혁신적인 도입과 데이터 처리 능력의 향상에 기인합니다. LLM은 인코더와 디코더로 구분된 구조를 통해 더 효율적인 문장 처리 및 고도화된 언어 이해를 가능하게 하며, 이는 다양한 분야에 걸쳐 응용될 수 있는 잠재력을 내포하고 있습니다. 특히, 컨텍스트 창의 확장은 모델의 응답 정확도와 대화의 연속성을 높이며, LLMOps는 이러한 모델을 체계적으로 운영하고 관리하기 위한 핵심 기반이 됩니다.

  • 향후 연구는 연산 효율성을 높이고 모델의 안전성을 검증하면서도 윤리적 요구사항을 충족시킬 방향으로 진행될 것이며, 이를 통해 LLM이 생성하는 콘텐츠의 신뢰성과 정확성을 높이는데 중점을 둘 것입니다. 그 과정에서 사용자 맞춤형 응답 제공을 위한 노력이 중요해지며, 데이터 프라이버시 및 편향 문제 해결 또한 중요한 연구 과제로 부각될 것입니다. 더불어, 멀티모달 AI 시스템 구축과 같은 새로운 과제들이 연구의 주요 초점이 될 것으로 기대됩니다.

  • 조직 차원에서는 이러한 LLMOps에 기반한 운영 프레임워크 구축과 인프라 최적화가 실질적인 경쟁력으로 작용할 것이며, AI 기술 도입을 통한 혁신적인 경영 전략이 필요할 것입니다. LLM의 잠재력은 무궁무진하며, 안정성 있고 신뢰할 수 있는 AI의 구현을 통해 더욱 넓은 범위에서 활용될 수 있기를 기대합니다.

용어집

  • 대규모 언어 모델(LLM): 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델을 가리킵니다. LLM은 일반적으로 수백억에서 수천억 개의 매개변수로 구성되어 자연어 처리(NLP)에서 매우 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4는 높은 대화 능력을 보유하고 있는 LLM의 대표적인 사례입니다.
  • 트랜스포머: 트랜스포머는 LLM의 핵심 아키텍처로, 입력된 텍스트의 의미를 이해하는 데 중점을 두고 설계되었습니다. 이 구조는 인코더와 디코더로 나뉘며, 셀프 어텐션(self-attention) 메커니즘을 통해 각 단어 간의 관계를 효율적으로 학습합니다. 트랜스포머 덕분에 LLM은 복잡한 언어 패턴을 효과적으로 처리할 수 있습니다.
  • 인코더: 인코더는 LLM 아키텍처의 한 부분으로, 입력 텍스트를 처리하여 중간 표현으로 변환하는 역할을 합니다. 인코더는 자기 주의(self-attention) 메커니즘을 사용해 각 단어의 중요성을 평가하고, 이를 통해 텍스트 내에서의 단어 간 관계를 이해하도록 돕습니다.
  • 디코더: 디코더는 LLM의 또 다른 구성 요소로, 인코더에서 생성된 중간 표현을 기반으로 최종 출력을 생성하는 역할을 합니다. 이를 통해 LLM은 사용자의 입력에 대해 관련성 있는 응답을 생성하고, 문맥적으로 적절한 언어적 출력을 제공합니다.
  • SLM(소규모 언어 모델): 소규모 언어 모델(SLM, Small Language Model)은 LLM보다 적은 수의 매개변수를 가진 모델로, 일반적으로 수천만에서 수억 개의 매개변수로 구성됩니다. SLM은 특정 도메인에 최적화되어 있어 특정 산업 분야의 쿼리에 대한 빠른 응답이 가능하지만, LLM에 비해 일반적인 질문에 대한 폭넓은 정보를 제공하는 데는 한계가 있습니다.
  • LLMOps: LLMOps는 대규모 언어 모델(LLM)의 기획, 배포, 운영 및 유지 보수를 포함하는 방법론을 의미합니다. 이는 LLM의 품질을 높이고 운영 효율성을 극대화하기 위해 지속적인 모니터링과 미세 조정 과정을 포함합니다.
  • 컨텍스트 창: LLM의 '컨텍스트 창'은 모델이 한 번에 처리할 수 있는 최대 입력 텍스트 길이를 의미합니다. 이는 모델이 문맥을 얼마나 오랫동안 기억하고 활용할 수 있는지를 결정하는 중요한 요소로, 더 큰 컨텍스트 창은 더 긴 대화나 문서의 정보 처리를 가능하게 합니다.
  • 생성 AI(generative AI): 생성 AI는 사용자가 입력한 질문이나 요청에 따라 자연스럽고 적절한 텍스트를 생성하는 인공지능 기술을 말합니다. LLM은 이러한 생성 AI의 한 예로, 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.
  • 파인튜닝(fine-tuning): 파인튜닝은 LLM의 사전 학습 단계 이후, 특정 작업에 맞게 모델을 조정하는 과정을 의미합니다. 이 단계에서는 레이블이 붙은 데이터셋을 사용하여 모델의 성능을 극대화합니다.
  • ROUGE 지표: ROUGE 지표는 자연어 처리에서 요약의 질적 성과를 평가하는 데 사용되는 측정 기준입니다. 요약된 텍스트와 원문 간의 유사성을 정량적으로 평가하여 모델의 성능을 검토하는 데 도움을 줍니다.
  • GPT-4: GPT-4는 OpenAI가 개발한 최신 대규모 언어 모델로, 인간에 가까운 대화능력을 보유하고 있습니다. 수십억 개의 웹 페이지와 문서로부터 학습하여 방대한 양의 정보를 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
  • 멀티모달 데이터: 멀티모달 데이터는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 포함하는 개념으로, LLM의 발전 방향은 이러한 데이터 유형들을 동시에 이해하고 처리할 수 있도록 하는 것입니다.
  • 인공지능(AI): 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 기계가 인간의 지능적 행동을 모사하도록 설계된 기술 및 시스템을 말합니다. AI는 학습능력, 문제해결, 언어 이해 등 다양한 기능을 포함합니다.
  • 정확성(accuracy): 정확성은 모델이 출력을 생성할 때 그 결과가 얼마나 정확한지를 나타내는 측정 기준으로, LLM의 신뢰성과 성능을 평가하는 중요한 요소입니다.

출처 문서