LLM (Large Language Model) - 거대 언어 모델

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

모델	개발사	최대 모델 크기	주요 특징
GPT-4o	OpenAI	비공개	멀티모달 지원, 빠른 응답
Gemini 1.5	Google DeepMind	비공개	장기 메모리, 문서 처리 강화
LLaMA 3	Meta	400B	오픈소스, 경량 모델 제공
Mistral 7B	Mistral AI	7B	경량화된 오픈소스 모델

기타 주요 AI 모델 개념

LLM (Large Language Models): 아주 많은 책과 웹사이트를 읽고 배운 초거대 뇌를 가진 AI, 예: ChatGPT 같은 AI가 대표적이고, 글쓰기, 번역, 대화, 퀴즈 풀기 등 거의 모든 걸 잘함.
LCM (Latent Concept Models): 말로는 표현되지 않은 숨어있는 의미나 패턴을 찾아내는 AI, 예: 사람들이 말은 안 했지만, 기분이 안 좋은 것 같다는 느낌을 데이터에서 찾아냄.
LAM (Language Action Models): 단순히 말만 하지 않고, 명령을 이해하고 직접 행동까지 하는 AI, 예: “날씨 알려줘”라고 말하면, 그걸 듣고 날씨를 찾아서 보여줘요. 그냥 말뿐 아니라 실행하는 똑똑한 AI!
MoE (Mixture of Experts): 여러 AI 전문가들이 모여 있고, 상황에 맞게 가장 잘하는 AI가 선택되어 문제를 해결하는 방식, 예: 수학 문제는 수학 전문가 AI가, 영어는 영어 전문가 AI가 대신 풀어줘요.
VLM (Vision-Language Models): 사진(영상)도 이해하고, 글도 이해하는 AI. 두 가지를 동시에 잘함, 예: “이 사진 속에 고양이 어디 있어?”라고 물으면, 글도 읽고 그림도 봐서 정확히 설명해줘요.
SLM (Small Language Models): 똑똑하면서도 작고 가벼운 AI, 예: 스마트폰이나 자동차 안에 들어가서 빠르고 안전하게 작동할 수 있어요. 작지만 똑똑한 AI!
MLM (Masked Language Models): 문장에서 빠진 단어를 맞히는 AI, 예: “나는 어제 ____을 먹었어”라고 하면, “피자”나 “밥” 같은 단어를 문맥을 보고 채워줘요. 이해력이 뛰어난 AI
SAM (Segment Anything Models): 사진 속에서 물체를 딱딱 정확히 구분해서 알려주는 AI, 예: 고양이 사진을 주면, 고양이만 딱 잘라서 보여줄 수 있어요. 그림에서 ‘이건 무엇’인지 정확히 짚어내는 눈이에요.