대규모 언어 모델(LLM) 가이드
혁신적인 GPT 시리즈를 포함한 LLM의 역사와 동작 원리를 알아보고, 인간 피드백 기반 강화학습과 같은 최신 발전도 살펴보세요. 이 글은 AI가 번역한 기사입니다. 오역이 의심되면 댓글로 알려 주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 세계와 이들이 사람과 유사한 언어를 이해하고 생성하는 놀라운 능력을 깊이 살펴봅니다. 또한 GPT와 그 후속 모델과 같은 중요한 이정표를 중심으로, 이러한 모델의 역사와 발전 과정을 다룹니다.
또한 다양한 유형의 LLM, 그 활용 분야, 그리고 최신 모델의 기반이 되는 Transformer 아키텍처의 내부 동작 원리를 살펴보겠습니다. 더 나아가 인간 피드백 기반 강화학습과 같은 최첨단 발전을 검토하고, 그것이 AI 성능을 어떻게 향상시키는지도 알아보겠습니다.
이 글을 다 읽고 나면 대규모 언어 모델에 대한 깊이 있는 이해와 그 엄청난 잠재력, 그리고 이 혁신적인 기술 앞에 놓인 흥미로운 미래를 명확히 파악하게 될 것입니다.
이번 글에서 다룰 내용은 다음과 같습니다:
목차
대규모 언어 모델이란 무엇인가?최초의 대규모 언어 모델은 무엇이었을까?대규모 언어 모델의 유형은 무엇일까요?오토인코더 기반 모델시퀀스‑투‑시퀀스 모델Transformer 기반 모델재귀 신경망 모델계층적 모델대규모 언어 모델은 어떻게 동작할까?1- 단어 임베딩2- 위치 인코딩3- 트랜스포머4- 텍스트 생성휴먼 가이드 강화학습으로 AI 성능 강화하기대규모 언어 모델의 예시BERTGPT-4대규모 언어 모델의 미래
시작해봅시다!
대규모 언어 모델이란 무엇인가?
대규모 언어 모델이라고 하면 사람과 비슷한 언어로 “말할” 수 있는 한 종류의 소프트웨어를 뜻합니다. 이 모델들은 놀라울 정도로 뛰어나서, 맥락을 파악하고 일관성 있는 답변을 생성할 뿐만 아니라 실제 사람이 말하는 듯한 느낌까지 줍니다.
이러한 언어 모델은 방대한 텍스트 데이터를 분석해 언어 사용의 패턴을 학습함으로써 작동합니다. 그렇게 학습한 패턴을 활용해 사람이 말하거나 쓴 것과 거의 구분하기 어려운 텍스트를 생성합니다.
가상 비서와 대화를 나눠본 적이 있거나 AI 고객 지원 에이전트와 상호작용해본 적이 있다면, 눈치채지 못한 사이에 대규모 언어 모델과 이미 상호작용했을 가능성이 큽니다! 이러한 모델은 챗봇부터 번역, 콘텐츠 생성에 이르기까지 매우 폭넓은 분야에 활용됩니다.
가장 인상적인 대규모 언어 모델 가운데 일부는 OpenAI가 개발했습니다. 예를 들어 그들의 GPT-3 모델은 무려 1,750억 개의 파라미터 그리고 다음과 같은 작업을 수행할 수 있으며 요약, 질의응답, 심지어 창작 글쓰기까지도 가능합니다! 이런 모델이 얼마나 뛰어날 수 있는지 아직 확신이 서지 않는다면, 직접 ChatGPT를 사용해 보시길 권합니다.
최초의 대규모 언어 모델은 무엇이었을까?
앞서 언급했듯이, 대규모 언어 모델을 이야기할 때 우리는 본질적으로 인간과 유사한 언어를 생성하는 데 뛰어난 소프트웨어를 말합니다. 사람들의 관심을 처음으로 크게 사로잡은 모델은 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 에서 개발한 모델 OpenAI 2018년에 등장했습니다. 널리 알려진 ChatGPT는 기본적으로 GPT-3.5입니다.
GPT 모델이 특별했던 이유는 트랜스포머 아키텍처를 사용한 최초의 언어 모델 가운데 하나였기 때문입니다. 트랜스포머는 텍스트 데이터의 장기 의존성을 파악하는 데 뛰어난 신경망으로, 모델이 매우 일관되고 문맥에 맞는 언어 출력을 생성할 수 있게 해주었습니다. 이를 통해 1억 1천7백만 개의 파라미터, GPT 모델은 자연어 처리 분야의 판도를 바꾼 진정한 혁신이었습니다.
그 이후로는 다음과 같은 더욱 거대하고 인상적인 언어 모델들이 개발되었습니다. GPT-2, GPT-3, 그리고 BERT이러한 모델들은 GPT 모델보다도 더 정교하고 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 하지만 GPT 모델이 더 이상 가장 크거나 가장 뛰어난 모델은 아닐지라도, 여전히 언어 모델의 역사에서 중요한 이정표이며 자연어 처리 분야에 지대한 영향을 미쳤습니다.
대규모 언어 모델의 유형은 무엇일까요?
대규모 언어 모델에는 여러 종류가 있으며, 각각 고유한 장점과 한계가 있습니다.
오토인코더 기반 모델
대규모 언어 모델의 한 종류는 오토인코더 기반 모델입니다. 이 모델은 입력 텍스트를 더 낮은 차원의 표현으로 인코딩한 뒤, 그 표현을 바탕으로 새로운 텍스트를 생성하는 방식으로 동작합니다. 이러한 모델은 특히 텍스트 요약이나 콘텐츠 생성과 같은 작업에 뛰어납니다.
시퀀스‑투‑시퀀스 모델
대규모 언어 모델의 또 다른 유형은 시퀀스‑투‑시퀀스 모델로, 입력 시퀀스(예: 문장)를 받아 출력 시퀀스(예: 다른 언어로의 번역)를 생성합니다. 이러한 모델은 기계 번역과 텍스트 요약에 자주 사용됩니다.
Transformer 기반 모델
Transformer 기반 모델은 또 다른 인기 있는 대규모 언어 모델 유형입니다. 이 모델들은 텍스트 데이터의 장기 의존성을 이해하는 데 뛰어난 신경망 아키텍처를 사용하기 때문에, 텍스트 생성, 언어 번역, 질의응답을 포함한 다양한 언어 작업에 폭넓게 활용됩니다.
재귀 신경망 모델
재귀 신경망 모델은 문장의 구문 구조를 나타내는 파스 트리와 같은 구조화된 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 모델은 감성 분석과 자연어 추론과 같은 작업에 유용합니다.
계층적 모델
마지막으로, 계층적 모델은 문장, 문단, 문서처럼 서로 다른 세분화 수준의 텍스트를 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 모델은 문서 분류나 토픽 모델링과 같은 작업에 사용됩니다.
대규모 언어 모델은 어떻게 동작할까?
가장 잘 알려진 대규모 언어 모델(LLM) 아키텍처는 Transformer 아키텍처입니다. 일반적인 Transformer 모델은 입력 데이터를 처리할 때 네 가지 주요 단계를 거치며, 아래에서 각 단계를 설명합니다.
먼저 모델은 단어 임베딩을 통해 단어를 고차원 벡터 표현으로 변환합니다. 그런 다음 데이터는 여러 Transformer 층을 거쳐 처리됩니다. 이 층들 안에서 자기어텐션 메커니즘이 시퀀스 내 단어들 사이의 관계를 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 마지막으로 Transformer 층을 통한 처리가 끝나면, 모델은 학습된 문맥에 기반해 시퀀스에서 가장 그럴듯한 다음 단어 또는 토큰을 예측하여 텍스트를 생성합니다.
조금 더 깊이 들어가 볼까요?
1- 단어 임베딩
대규모 언어 모델을 구축할 때, 단어 임베딩 매우 중요한 첫 단계입니다. 이는 비슷한 단어들이 서로 가까이 모이도록 단어를 고차원 공간의 벡터로 표현하는 과정을 말합니다. 이렇게 하면 모델이 단어의 의미를 이해하고, 그 이해를 바탕으로 예측을 수행할 수 있습니다.
다른 예를 들어보겠습니다. “cat”과 “dog”이라는 단어를 생각해 보세요. 보통 “cat”과 “burgers” 같은 다른 단어 쌍과 비교했을 때, “cat”과 “dog”은 서로 더 가깝게 위치합니다. 두 단어는 모두 흔한 반려동물이고, 보통 털이 있고 친근하다는 특성과 연관되므로 유사합니다. 단어 임베딩에서는 이런 단어들이 벡터 공간에서 서로 가까운 위치의 벡터로 표현됩니다. 이렇게 하면 모델이 두 단어의 의미가 비슷하고 비슷한 맥락에서 사용할 수 있음을 인식할 수 있습니다. 그렇다면, 단어 임베딩 과정은 어떻게 수행될까요?
단어 임베딩을 만드는 과정은 뉴스 기사나 책과 같은 대규모 텍스트 말뭉치로 신경망을 학습시키는 것부터 시작합니다. 학습 동안 네트워크는 문장에서 해당 단어의 앞뒤에 오는 단어들을 바탕으로, 특정 문맥에서 어떤 단어가 등장할 확률을 예측하는 법을 배웁니다. 이 과정에서 학습된 벡터들은 말뭉치에 포함된 서로 다른 단어들 간의 의미적 관계를 포착합니다. “King”, “Queen”, “Man”, “Woman”과 같은 단어들에도 유사한 방식이 적용됩니다.
단어 임베딩이 생성되면, 이를 입력으로 사용하여 번역과 같은 특정 언어 과제에 맞춰 학습된 더 큰 신경망에 투입할 수 있습니다. 텍스트 분류 또는 기계 번역단어 임베딩을 사용하면 모델이 단어의 의미를 더 잘 이해하고, 그 이해를 바탕으로 더 정확한 예측을 할 수 있습니다.
2- 위치 인코딩
위치 인코딩 모델이 문장 내에서 단어의 위치를 파악하도록 돕는 데 초점을 맞춥니다. 단어의 의미나 “cat”과 “dog”처럼 서로 얼마나 비슷한지와 같은 관계를 다루지는 않습니다. 대신 위치 인코딩은 단어의 순서를 추적하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어 “The cat is on the mat” 같은 문장을 다른 언어로 번역할 때, “cat”이 “mat”보다 먼저 온다는 사실을 아는 것이 매우 중요합니다. 단어 순서는 번역, 요약, 질의응답 같은 작업에서 특히 중요합니다.
학습 단계에서는 신경망에 방대한 텍스트 말뭉치를 제공하고, 그 데이터를 바탕으로 예측을 수행하도록 학습합니다. 예측 출력과 실제 출력 사이의 차이를 최소화하기 위해, 네트워크의 가중치는 역전파 알고리즘을 사용해 반복적으로 조정됩니다.
3- 트랜스포머
고급 대규모 언어 모델은 다음과 같은 특정 아키텍처를 활용합니다 트랜스포머. 트랜스포머 레이어는 전통적인 신경망 레이어 뒤에 오는 별도의 레이어로 볼 수 있습니다. 실제로 트랜스포머 레이어는 전통적인 구조에 추가 레이어로 덧붙여지는 경우가 많습니다 신경망 자연어 텍스트에서 장기 의존성을 모델링하는 LLM의 능력을 향상시키기 위한 아키텍처.
트랜스포머 레이어는 입력 시퀀스를 순차적으로 처리하지 않고 전체를 병렬로 처리하여 동작합니다. 이 레이어는 자기-어텐션 메커니즘과 피드포워드 신경망이라는 두 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다.
The 자기어텐션 이 메커니즘은 예측에 얼마나 유용한지에 따라 시퀀스의 각 단어에 가중치를 부여할 수 있게 합니다. 이를 통해 단어들 사이의 거리가 멀더라도 그 관계를 포착할 수 있습니다.
따라서 자기어텐션 레이어가 시퀀스 처리를 마친 뒤에는, 위치별 피드포워드 레이어가 입력 시퀀스의 각 위치를 받아 서로 독립적으로 처리합니다.
각 위치마다 완전연결 레이어가 해당 위치의 토큰(단어나 서브워드)의 벡터 표현을 입력으로 받습니다. 이 벡터 표현은 바로 앞선 자기어텐션 레이어의 출력입니다.
이 문맥에서 완전연결 레이어는 입력 벡터 표현을 더 복잡한 패턴과 단어 간 관계를 학습하기에 모델에 더 적합한 새로운 벡터 표현으로 변환하는 역할을 합니다.
학습 동안, 트랜스포머 레이어의 가중치 예측 출력과 실제 출력의 차이를 줄이기 위해 가중치는 반복적으로 업데이트됩니다. 이는 전통적인 신경망 레이어의 학습 과정과 유사한 역전파 알고리즘을 통해 수행됩니다.
트랜스포머에 대해 더 알아보려면 이 글을 확인하세요.
4- 텍스트 생성
종종 LLM 모델이 수행하는 마지막 단계입니다. LLM이 학습과 파인튜닝을 마치면, 프롬프트나 질문에 응답하여 매우 정교한 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 보통 모델은 몇 단어, 한 문장, 또는 전체 문단이 될 수 있는 시드 입력으로 “프라이밍”됩니다. 이후 LLM은 학습한 패턴을 활용해 일관되고 문맥적으로 적절한 응답을 생성합니다.
텍스트 생성 오토리그레션이라는 기법에 의존하는데, 이는 모델이 이전에 생성한 단어를 바탕으로 출력 시퀀스의 각 단어(또는 토큰)를 한 번에 하나씩 생성하는 방식입니다. 모델은 학습 과정에서 습득한 파라미터를 사용해 다음 단어(또는 토큰)의 확률 분포를 계산한 뒤, 그중 가장 가능성이 높은 선택지를 다음 출력으로 선택합니다.
휴먼 가이드 강화학습으로 AI 성능 강화하기
대규모 언어 모델(LLM) 분야에서 가장 흥미로운 발전 중 하나는 …의 도입입니다 인간 피드백을 활용한 강화학습(RLHF)이 최첨단 기법은 인간의 피드백을 통해 LLM이 학습하고 개선되도록 하여, 다양한 활용 분야에서 한층 더 역동적이고 강력한 도구가 되게 합니다.
일반적으로 RLHF는 인간이 기계 학습 모델에 지속적으로 제공하는 피드백의 한 형태를 의미합니다. 이 피드백은 명시적일 수도 있고 암묵적일 수도 있습니다. LLM의 경우 모델이 잘못된 답을 반환하면 사용자가 이를 수정할 수 있으며, 이는 모델의 전반적인 성능 향상으로 이어집니다.
예를 들어, LLM이 문법적으로 올바르지 않거나 의미적으로 관련성이 떨어지는 텍스트를 생성한 경우, 인간은 생성된 텍스트에서 어떤 부분이 맞고 어떤 부분이 틀렸는지 LLM에 피드백을 제공할 수 있습니다. 사용자는 모델이 이해하지 못하는 특정 단어의 의미를 설명하거나 정의해 줄 수도 있습니다. 그러면 LLM은 이 피드백을 활용해 자신의 파라미터를 조정하고, 원하는 결과에 더 잘 부합하는 텍스트를 생성하도록 성능을 향상시킬 수 있습니다.
대규모 언어 모델의 예시
BERT
BERT는 Bidirectional Encoder Representations from Transformers의 약자로, Google이 개발한 사전 학습된 딥러닝 모델이며 자연어를 이해하고 생성하도록 설계되었습니다.
BERT는 양방향 Transformer 아키텍처를 활용하며, 이는 입력 텍스트를 앞뒤 양방향으로 처리해 단어들 사이의 문맥과 관계를 더욱 잘 이해할 수 있음을 의미합니다.
BERT는 질의응답, 감성 분석, 개체명 인식, 텍스트 분류 등 매우 다양한 작업에 활용됩니다. 특히 Stanford Question Answering Dataset(SQuAD)와 GLUE(General Language Understanding Evaluation) 벤치마크를 포함한 여러 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성했습니다.
GPT-4
오랜 기대 끝에 OpenAI가 GPT 시리즈의 최신 혁신을 공개했습니다: GPT-4, Generative Pre-trained Transformer 4의 약자입니다. 이 혁신적인 대규모 언어 모델은 놀라울 정도로 뛰어난 성능으로 전작들을 능가합니다 100조 개의 파라미터, 이전보다 상당한 발전입니다 1,750억 개의 파라미터 의 GPT-3.
GPT-4의 핵심 강점은 GPT-3와 마찬가지로 방대한 규모의 텍스트 말뭉치로 사전 학습(pre-training)되었다는 점에 있습니다. 이를 통해 매우 다양한 언어적 특징과 관계를 폭넓게 학습할 수 있습니다. 그 결과, GPT-4는 상대적으로 적은 예시만으로도 특정 자연어 처리 과제에 효과적으로 파인튜닝(fine-tuning)할 수 있어, 다양한 응용 분야에서 뛰어난 효율성과 범용성을 지닌 도구로 활용될 수 있습니다.
GPT-4의 역량을 제대로 이해하려면, OpenAI가 개발에 활용했던 언어 모델인 GPT-3보다 500배 더 강력하다는 점을 고려해 보세요. ChatGPT이는 AI 분야에서 인상적인 도약으로, 더욱 인간에 가까우면서도 정확한 응답을 가능하게 하여 우리가 인공지능과 상호작용하고 그 혜택을 누리는 방식을 혁신적으로 바꿀 것입니다.
대규모 언어 모델의 미래
대규모 언어 모델의 미래에서 정말 기대되는 점이 뭔지 아시나요? 이 모델들은 사람의 말을 이해하고 응답하는 능력이 계속해서 더 좋아질 것입니다. 곧은 휴대폰이나 아주 작은 기기까지, 거의 모든 장치에서 효율적으로 쓸 수 있게 될 거예요. 게다가 의학이나 법학처럼 특정 분야에 특화된 전문가 수준의 모델들도 등장하게 될 텐데, 정말 멋진 일입니다.
하지만 이것이 전부는 아닙니다. 이러한 언어 모델은 텍스트뿐 아니라 이미지와 음성도 처리할 수 있게 되고, 전 세계의 다양한 언어와도 함께 작동하게 될 것입니다. 또한, 이러한 AI 모델이 공정하고 책임 있게 동작하도록 만들기 위한 노력이 활발히 이루어지고 있어, 더욱 개방적이고 편향이 적은 방향으로 발전할 것입니다.
요컨대, 이러한 언어 모델은 다양한 작업을 도와주며 수많은 방식으로 우리의 삶을 훨씬 더 편리하게 만들어 줄 놀라운 동반자가 될 것입니다.
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