LLM (Large Language Model) - 거대 언어 모델

목차

1. 개요

2. LLM의 작동 원리

3. LLM의 활용

4. 한계와 도전 과제

(1) 편향 문제

(2) 윤리적 문제

(3) 고비용 문제

5. 주요 LLM 모델 비교

1. 개요

거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 대규모 데이터와 수많은 파라미터를 기반으로 학습한 인공지능 모델로, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등의 다양한 자연어 처리 작업을 수행한다.

2. LLM의 작동 원리

LLM은 딥러닝의 Transformer 구조를 기반으로 동작하며, 수십억 개 이상의 매개변수(파라미터)를 통해 방대한 데이터를 학습한다. 대표적인 학습 방법으로는 지도 학습(Supervised Learning), 강화 학습(RLHF) 및 자기지도 학습(Self-Supervised Learning)이 있다.

3. LLM의 활용

• 자동 번역: Google 번역, DeepL 등
• 검색 및 추천: 검색 엔진 및 맞춤형 추천 시스템
• 코딩 보조: GitHub Copilot, ChatGPT 코드 생성
• 문서 요약: 뉴스 요약, 논문 요약 AI
• 의료 데이터 분석: AI 기반 진단 보조

4. 한계와 도전 과제

(1) 편향 문제

LLM은 학습 데이터에 포함된 편향을 반영할 가능성이 있다. 특정 집단이나 문화에 대한 편향된 시각을 학습할 위험이 있으며, 이를 해결하기 위해 데이터 필터링 및 알고리즘 개선이 필요하다.

(2) 윤리적 문제

LLM은 허위 정보나 유해한 콘텐츠를 생성할 가능성이 있다. 따라서 AI가 윤리적으로 활용될 수 있도록 지속적인 감시와 개선이 필요하다.

(3) 고비용 문제

대규모 LLM을 훈련하는 데에는 막대한 비용과 에너지가 필요하다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4 훈련에는 수천 개의 고성능 GPU가 필요했다. 이를 해결하기 위해 더 효율적인 AI 모델 훈련 방법이 연구되고 있다.

5. 주요 LLM 모델 비교