대규모 언어 모델

대규모 언어 모델은 인공지능 챗봇 기술을 가능하게 하는 핵심 요소이다. 기존의 특정 작업에 특화된 지도 학습 모델과 달리, 방대한 데이터 세트에서 학습된 여러 신경망 계층으로 구성된 파운데이션 모델의 성격을 띤다. 딥 러닝 기술을 사용하여 자연어 처리(NLP) 및 자연어 이해(NLU) 작업을 수행하며, 인간이 기술과 상호 작용하는 방식에 큰 변화를 가져왔다.

대규모 언어 모델의 작동 방식은 크게 토큰화, 트랜스포머 모델, 프롬프트 처리로 나뉜다.

• 토큰화(Tokenization): 인간의 언어를 기계 시스템이 이해할 수 있는 숫자 시퀀스로 변환하는 작업이다. 단어, 부분 단어, 또는 단일 문자 단위로 토큰을 생성하여 인코딩한다.
• 트랜스포머(Transformer): 2017년 구글이 소개한 신경망 아키텍처로, 순차적 데이터 내의 관계를 추적하여 맥락을 학습한다. 인코더와 디코더 구조를 가질 수 있으며, 위치 인코딩과 셀프 어텐션 기술이 핵심이다.
• 셀프 어텐션(Self-attention): 입력 데이터의 각 부분에 가중치를 할당하여 중요한 정보에 집중하는 기술이다. 이를 통해 모델은 문장 내 단어 간의 복잡한 관계를 파악한다.

LLM은 거대한 통계 예측 기계로 작동한다. 학습 과정에서 시퀀스의 다음 단어(토큰)를 반복적으로 예측하며 텍스트의 패턴을 습득한다. 위치 인코딩 기술 덕분에 단어를 순차적으로 입력하지 않아도 문장 내 위치 정보를 파악할 수 있어 대규모 병렬 처리가 가능하다.

학습이 완료된 모델은 다음과 같은 능력을 보여준다.

1. 퓨샷 및 제로샷 학습: 적은 예시나 예시 없이도 새로운 작업에 적응한다.
2. 창발적 능력: 모델의 규모가 커짐에 따라 이전에는 없던 복잡한 추론 능력이 나타난다.
3. 다국어 이해: 여러 언어 간의 관계를 파악하여 번역 및 교차 언어 작업을 수행한다.

초기에는 텍스트 생성과 번역에 집중했으나, 최근에는 에이전틱 AI 기능과 추론 능력을 포함하는 방향으로 발전하고 있다.

대규모 언어 모델의 발전과 함께 여러 기술적, 윤리적 과제가 제기되고 있다.

• 편향성: 훈련 데이터에 포함된 사회적 편향이 모델의 출력에 반영될 수 있다.
• 환경 영향: 모델 학습과 운영에 막대한 컴퓨팅 리소스가 소모되어 에너지 소비와 탄소 배출 문제가 발생한다.
• 설명 가능성: 모델이 특정 결과를 도출한 내부 과정을 인간이 완전히 이해하기 어려운 '블랙박스' 문제가 존재한다.
• 비용: 대규모 컴퓨팅 자원(GPU, TPU)과 특수 하드웨어가 필요하여 높은 유지 비용이 발생한다.