대형언어모델

대형언어모델(LLM)은 AI 챗봇 기술을 가능하게 하는 핵심 요소이며 많은 화제를 불러일으키는 주제 중 하나이다. LLM의 작동 방식은 크게 토큰화, 트랜스포머 모델, 프롬프트의 세 가지로 나뉜다. 토큰화는 자연어 처리의 일부로 인간 언어를 저수준 기계 시스템이 이해할 수 있는 시퀀스로 변환하는 작업을 말하며, 여기에는 각 섹션에 숫자 값을 할당하고 빠른 분석을 위해 인코딩하는 작업이 수반된다. 이는 음성학의 AI 버전과 같으며, 토큰화의 목적은 인공지능이 문장의 구조를 예측하기 위한 학습 가이드 또는 컨텍스트 벡터를 생성하는 것이다. 언어를 더 많이 연구하고 문장이 어떻게 구성되는지 이해할수록 특정 유형의 문장에서 다음 언어에 대한 예측이 더 정확해진다. 이로 인해 온라인에서 사람들이 사용하는 다양한 커뮤니케이션 스타일을 재현하는 모델을 개발할 수 있다.

트랜스포머 아키텍처는 2017년 Google이 논문 'Attention Is All You Need'에서 처음 소개하였다. 이후 2018년경부터 LLM이 본격적으로 등장하기 시작하였으며, 이전의 특정 작업에 특화된 지도 학습 모델에서 벗어나 대규모 비지도 학습 기반의 언어 모델로 연구 패러다임이 전환되었다. 초기 모델로는 OpenAI의 GPT 시리즈와 Google의 BERT 등이 있으며, 이후 지속적으로 모델 규모와 성능이 향상되었다.

LLM은 주로 트랜스포머 네트워크라는 딥 러닝 아키텍처를 사용한다. 트랜스포머 모델은 순차 데이터에서 관계를 추적하여 맥락과 의미를 학습하는 신경망이다. 트랜스포머는 여러 개의 트랜스포머 블록(층)으로 구성되며, 각 블록은 셀프 어텐션층, 피드포워드층, 정규화층 등을 포함한다. 트랜스포머가 LLM에 특히 적합한 이유는 위치 인코딩과 셀프 어텐션이라는 두 가지 주요 혁신 기술 때문이다. 위치 인코딩은 특정 시퀀스 내에서 입력이 나타나는 순서를 임베드하여 단어가 비순차적으로 입력될 수 있게 한다. 셀프 어텐션은 입력 데이터를 처리할 때 데이터의 각 부분에 가중치를 할당하여 중요한 부분에 집중할 수 있게 한다.

LLM은 대규모 컴퓨팅 리소스와 특수 하드웨어(GPU, TPU)를 사용하여 인터넷 규모의 텍스트에 대한 다음 토큰 예측을 통해 훈련된다. 학습 방식은 자기 지도 학습 또는 반자기지도 학습을 사용하며, 레이블링되지 않은 대량의 텍스트 데이터로부터 패턴과 구조를 학습한다. 이러한 학습을 통해 LLM은 퓨샷 학습 및 제로샷 학습 능력을 갖추게 되며, 예시를 통해 새로운 작업에 적응할 수 있다. 또한 규모에 따라 창발적 능력이 나타나기도 한다.

대표적인 LLM으로는 OpenAI의 GPT 계열, Google의 BERT 및 Gemini, Anthropic의 Claude, Meta의 Llama 등이 있다. 이 외에도 다양한 오픈 소스 모델과 상용 모델이 지속적으로 출시되고 있으며, 오픈 소스 커뮤니티에서는 파인튜닝과 병합을 통해 수많은 변형 모델이 만들어지고 있다. IBM의 Granite, Databricks의 DBRX 등도 주목할 만한 모델이다.

LLM은 챗봇, 콘텐츠 제작, 코드 생성, 연구 지원, 언어 번역, 문서 요약, 감성 분석, 엔터프라이즈 지식 관리 등 다양한 분야에 활용된다. 생성형 AI의 핵심 기술로 자리 잡았으며, 에이전틱 엔지니어링 및 AI 에이전트 기반 자동화 워크플로에도 적용된다. 그러나 편향, 안전, 계산 비용 문제를 해결하기 위한 신중한 배포가 필요하다.

LLM은 방대한 데이터로 학습되므로 훈련 데이터에 포함된 편향을 그대로 학습할 위험이 있다. 또한 사실과 다른 정보를 생성할 가능성(환각 현상)이 있으며, 막대한 계산 비용과 에너지 소비가 문제로 지적된다. 안전성과 윤리적 사용에 대한 논의가 활발히 진행 중이며, 검색 증강 생성(RAG) 등의 기술을 통해 한계를 보완하려는 시도가 이루어지고 있다.