대규모 언어 모델 정의

인공 지능 영역에서 LLM은 대규모 데이터 세트에서 훈련된 알고리즘을 사용하여 복잡한 패턴을 인식하는 딥러닝이라고 하는 머신 러닝의 특수하게 설계된 하위 집합입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트로 훈련되며 학습합니다. 기본 수준에서는 사람들이 일상적인 대화에서 사용하는 단어와 구문과 같은 인간 언어로 작성된 관련성 있고 맥락에 맞는 콘텐츠로 사용자 요청에 응답하는 방법을 학습합니다.

대규모 언어 모델과 AI는 어떤 관련이 있나요?

인공 지능을 피라미드처럼 생각하면 가장 아래쪽 기본 계층에 상위 기술이 있습니다. 그 다음 층은 머신 러닝, 딥러닝, 신경망, 생성형 AI, 그 다음 층은 기초 모델, 그리고 맨 위 두 층의 대규모 언어 모델입니다. LLM은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고, 예측하고, 생성하는 데 초점을 맞춘 고급 AI의 하위 범주입니다.

대규모 언어 모델 응용 분야

LLM은 생성형 AI 기능의 핵심 구성 요소로, 다음과 같은 다양한 자연어 처리 작업에 강력한 툴이 됩니다.

• 텍스트 검색, 번역 및 요약
• 질문에 응답
• 텍스트, 이미지, 음악 및 소프트웨어 코드 등 새로운 콘텐츠 생성

하지만 단순히 텍스트를 만드는 것 이상으로 특정 사용 사례에 적응할 수 있는 것은 정보를 결합하고, 데이터를 분석하고, 트렌드를 파악하는 LLM의 능력입니다. 유전자 염기서열 분석에서 신약 개발, 코드 생성에서 로봇 프로그래밍, 투자 자문에서 사기 탐지에 이르기까지 다양한 분야와 역할, 업무에 걸쳐 새롭게 떠오르고 있는 LLM의 능력은 매우 광범위합니다. LLM은 농업 응용 분야, 소매업, 인적 자원 분야에서도 유용합니다.

대규모 언어 모델은 어떻게 작동하나요?

LLM은 생물학적 뇌의 뉴런처럼 노드가 서로 클러스터링된 컴퓨터 모델인 신경망에서 실행됩니다. 이 구조는 신호의 빠른 병렬 처리를 가능하게 하고 패턴 인식과 딥러닝을 향상시킵니다.

그러나 LLM의 진정한 혁신은 트랜스포머 아키텍처와 모델이 입력 데이터의 여러 부분의 중요도를 평가할 수 있도록 하는 자체 주의 메커니즘에 있습니다. 그러면 LLM은 자동 완성 기능처럼 다음에 나올 일련의 내용을 예측할 수 있습니다. LLM은 의미 체계 분석에서 수십억 또는 수조 개의 데이터 세트 매개변수를 샅샅이 뒤져 단어가 사용되는 특정 맥락에서 단어의 의미를 이해하기 위해 노력합니다.

시간이 지남에 따라 딥러닝 알고리즘은 문장에서 다음에 나올 단어뿐만 아니라 다음 단락, 때로는 다음 섹션까지 예측하는 방법을 학습합니다. 이 과정을 통해 LLM은 데이터의 기본 구조와 관련 콘텐츠를 생성하는 데 필요한 핵심 비즈니스 개념 사이의 간극을 메꿉니다.

대규모 언어 모델은 어떻게 훈련되나요?

생명 과학, 마케팅, 금융 서비스 등 어떤 분야에 모델을 배포하든 LLM은 언어의 규칙과 복잡한 도메인 디코딩 패턴을 학습하여 문법, 의미 체계 및 프로세스를 깊이 이해해야 문맥에 맞는 정확한 응답을 생성할 수 있습니다.

LLM을 위한 훈련 데이터

처음에는 다양한 소스에서 방대한 양의 텍스트 데이터를 LLM에 공급합니다. 이 훈련에는 장부, 문서, 웹사이트 및 기타 텍스트가 풍부한 환경의 수십억 개의 단어를 처리하는 작업이 포함됩니다. 데이터 세트의 다양성과 크기는 모델이 적절한 학습 기반을 갖추는 데 매우 중요합니다.

LLM 훈련 과정

훈련의 첫 번째 단계는 사람이 모델에 대화 및 기타 수집할 텍스트를 제공하는 것입니다. 두 번째 단계는 모델의 응답에 순위를 매겨 사람의 피드백에 기반한 강화 훈련입니다. 그런 다음 모델이 명시적인 지시 없이도 텍스트에 노출되어 패턴과 상관관계를 파악하고 일부를 예측하는 방법을 배우는 비지도 학습을 포함한 여러 반복을 통해 모델을 훈련합니다.

LLM 훈련 후 미세 조정

일반 데이터 세트에 대해 훈련한 후에는 모델 추론이라는 프로세스를 사용하여 특정 환경, 심지어 회사 수준까지 LLM을 보다 세밀하게 조정할 수 있습니다. 데이터베이스와 같은 비정형 콘텐츠부터 고객 대화, 지원 티켓, 법률 계약서까지 실제 업계 관련 데이터와 조직별 데이터로 훈련된 모델은 사전 훈련과 미세 조정을 통해 학습한 언어 패턴과 지식을 사용하여 새로운 입력을 분석합니다. 그런 다음 사용자와 보다 효과적이고 자연스럽게 상호 작용하고, 특정 애플리케이션 및 사용 사례에 최적화되며, 고유한 비즈니스 상황과 용어의 미묘한 차이를 이해할 수 있습니다.

예를 들어, 도메인별 LLM은 의료, 과학 또는 법률 데이터 유형에 대해 특별히 훈련할 수 있으며, 독점 LLM은 경쟁력과 보안을 위해 기업 자체의 비공개 데이터에 대해 훈련할 수 있습니다.

모델 성능을 유지하기 위한 선진사례는 새로운 제품 설명 및 정책 문서 등을 추가하여 훈련 데이터를 점진적으로 업데이트함으로써 비즈니스 가치를 극대화할 수 있도록 LLM을 지속적으로 미세 조정하는 것입니다.

LLM 훈련에 필요한 리소스

• 컴퓨팅 성능 요구사항: 강력한 대규모 언어 모델을 훈련하려면 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 여기에는 모델의 크기와 복잡성에 따라 강력한 프로세서(컴퓨팅 및 그래픽 모두), 충분한 메모리, 상당한 클라우드 리소스가 포함됩니다.
• 시간 투자: 대규모 언어 모델 훈련은 점진적인 프로세스입니다. 올바른 데이터 세트를 모델에 공급하고, 조정하고, 재학습하는 데 시간이 필요합니다.

LLM의 가장 중요한 장점 중 하나는 시간이 지남에 따라 학습하고 개선하여 다양한 사용 사례에 적응하고 진화하는 비즈니스 요구사항에 대응할 수 있다는 것입니다. 기초 훈련부터 고급 상황 인식 기능 제공까지, 각 단계는 특정 조직의 고유한 요구사항에 더욱 적합하고 효과적으로 LLM을 발전시키는 것입니다.

대규모 언어 모델 비즈니스 사용 사례란?

LLM은 매우 다재다능한 것으로 입증되어 거의 모든 단계의 모든 산업에서 점점 더 많은 비즈니스 프로세스에 걸쳐 구현함으로써 혜택을 누릴 수 있습니다. 특히 새로운 맞춤형 상호 연결 LLM 툴을 통해 더 많은 기업이 생성형 AI 기능을 채택하고 수익을 창출할 수 있게 되면서 더욱 그러해지고 있습니다.

기술이 발전함에 따라 LLM은 단순한 텍스트 애플리케이션을 넘어 확장되고 있습니다. 생성형 AI가 무수한 데이터 소스를 사용하여 새로운 텍스트, 오디오, 이미지 또는 비디오를 생성한 후, 훈련되고 미세 조정된 LLM은 이러한 생성형 AI 결과를 비즈니스 맥락으로 가져올 수 있는 이해력을 갖추게 됩니다.

LLM은 생성형 AI의 성능을 보강하고 증폭하여 예측력, 적응력, 지능을 더욱 강화할 수 있습니다. 일부 LLM은 더 복잡한 작업을 위해 다른 AI 모델과 협업하여 기업이 운영을 간소화하고 의사결정을 개선하거나 더욱 인터랙티브하고 개인화된 고객 경험을 창출할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

수많은 새로운 애플리케이션이 빠른 속도로 출시되면서 비즈니스에서 AI와 LLM의 미래에 대한 흥미로운 가능성도 많아지고 있습니다.

비즈니스에서 가장 일반적인 LLM 기능

사용자가 주어진 프롬프트에 응답하여 일관되고 문맥에 적합한 문장과 단락을 생성할 수 있기 때문에 LLM은 다음과 같은 다양한 비즈니스 작업을 자동화할 수 있습니다.

• 텍스트 요약
• 번역
• 텍스트 및 이미지 생성
• 코드 작성 및 디버깅
• 웹 검색
• 고객 서비스 및 감정 분석
• 가상 비서/챗봇
• 텍스트/문서 분류
• 자동화된 문서 검토 및 승인
• 지식 기반 응답
• 카피라이팅 및 기술 문서 작성

기술 커뮤니케이션을 위한 LLM 활용 사례

LLM은 기술 문서 작성자에게 특히 지루하고 반복적인 작업과 품질 보증을 위한 귀중한 지원을 제공하여 사람의 손길이 필요한 보다 전략적으로 가치 있는 활동에 시간을 할애할 수 있게 해줍니다.

• 리포트, 요약 및 기타 기술 문서 생성 프로세스를 자동화하세요.
• 작성에 대한 실시간 피드백을 제공하세요.
• 작성된 텍스트의 문맥을 이해하도록 훈련시켜 기술 커뮤니케이션의 정확성과 효율성을 개선하세요.
• 기술 커뮤니케이션에 대한 인사이트와 분석을 제공하여 트렌드와 패턴을 파악하고 품질을 개선하세요.
• 고객 피드백과 지원 티켓을 분석하여 고객의 요구에 대한 인사이트를 제공하고 제품 문서와 지원 자료를 개선하세요다.

현장 서비스를 위한 LLM 사용 사례

현장에서 기술자는 봇에게 특정 장비를 현장에서 수리하는 방법을 물어볼 수 있습니다. 봇은 데이터를 검색한 후 자연어로 LLM에서 생성된 지침을 제공하여 전문 지식에 빠르게 액세스할 수 있습니다.

공급망 관리를 위한 LLM 사용 사례

예를 들어, 공급망 관리 분야에서 LLM은 탁월한 효율성과 미래 지향적인 민첩성을 제공할 수 있습니다.

• 중단 예측
• 경로 최적화
• 회복탄력성을 위한 전략 수립
• 예측 정확성 향상
• 실시간으로 의사결정 내리기

LLM을 사용하는 주요 산업 및 비즈니스 분야

• 농업
• 고객 서비스 및 현장 서비스
• 교육
• 정부
• 금융 및 보험
• 의료 및 제약
• HR
• 법률
• 미디어 및 기술 콘텐츠
• 소매 및 이커머스
• 영업, 마케팅 및 광고
• 유틸리티

대규모 언어 모델은 비즈니스에서 어떻게 배포되나요?

프로덕션 환경에서 LLM은 일반적으로 클라우드에서 훈련 및 호스팅되고 애플리케이션, 제품 또는 서비스에 직접 통합되는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 설정에서 사용됩니다. 조직은 AI 모델을 설계하고 훈련하는 방법을 배울 필요 없이 고유한 데이터를 AI 모델에 직접 입력하고 맞춤형 응답 또는 예측을 받을 수 있습니다.

LLM을 비즈니스 애플리케이션에 통합하는 단계

• 아이디어 단계: 개발자와 비즈니스 전략가가 브레인스토밍을 통해 LLM의 잠재적 사용 사례를 파악합니다.
• 검증 단계: LLM의 잠재력을 평가하기 위해 엄격한 테스트 환경을 구축하여 성능부터 규정 준수 및 윤리적 고려 사항까지 모든 것을 평가합니다.
• 실현 단계: 성공적인 언어 모델은 기존 시스템에 통합되어 현재 워크플로우를 방해하지 않고 개선합니다.
• 운영 단계: 구현된 모델은 고객 피드백과 지속적인 개선을 통해 관리 및 개선됩니다.

대규모 언어 모델의 이점

LLM은 특정 산업이나 사용 사례에 관계없이 광범위한 비즈니스 이점을 제공합니다.

• 효율성: LLM은 대규모로 자연어를 이해하고 처리할 수 있기 때문에 프로세스의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 비용 절감: LLM을 사용하면 고객 지원, 데이터 분석 등의 작업을 자동화하여 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
• 데이터 분석: LLM은 방대한 양의 데이터를 사람이 할 수 있는 것보다 더 빠르고 효과적으로 분석하고 해석하여 비즈니스에 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다.
• 고객 경험 향상: LLM 기반 애플리케이션은 개인화된 지원과 실시간 응답을 제공함으로써 고객과의 상호작용을 향상시킬 수 있습니다.
• 확장성: LLM은 딥러닝 기능으로 인해 증가하는 작업량을 처리할 수 있습니다.

대규모 언어 모델의 해결 과제

많은 장점과 사용 사례에도 불구하고 LLM에는 고려해야 할 몇 가지 과제가 있습니다.

• 데이터 개인정보 보호 문제: LLM은 대량의 텍스트 데이터를 처리합니다. 모델에서 민감한 데이터나 개인 데이터를 사용할 수 있는 경우 기밀성과 익명성을 보장하는 시스템을 마련해야 합니다.
• 편향과 공정성에 대한 윤리적 우려: LLM은 다양한 소스의 방대한 양의 데이터로 훈련되므로 해당 데이터 세트에 존재하는 편향을 반영하고 재생산할 수 있습니다.
• 데이터의 잘못된 해석 또는 환각: LLM은 언어를 이해할 수 있지만 인간과 같은 방식으로 언어를 이해하지는 못합니다. 따라서 실수를 하거나 데이터를 잘못 이해하여 거짓 진술을 작성하는 등의 잠재적인 문제를 일으킬 수 있습니다. 또한 LLM은 때때로 AI 툴이 실제로 존재하지 않는 패턴을 인식하여 부정확하거나 완전히 일관성 없는 응답을 하는 '환각'이라는 현상을 경험하기도 합니다.
• 비즈니스 종속성 및 연속성: LLM에 과도하게 의존하면 시스템이 작동을 멈추거나 부정확한 결과를 제공할 경우 비즈니스가 취약해질 수 있습니다.
• 기술적 복잡성: LLM을 구현, 미세 조정 및 유지 관리하려면 기술 전문 지식과 리소스가 필요합니다. 잘못 관리하면 예기치 않은 문제와 비용이 발생할 수 있습니다.

FAQ

LLM은 무엇을 의미하나요?

LLM은 대규모 언어 모델이라는 뜻으로, 텍스트 번역, 분류, 생성, 대화형 질문에 대한 답변, 데이터 패턴 식별 등 다양한 자연어 처리(NLP) 및 분석 작업을 수행할 수 있는 일종의 머신 러닝/딥러닝 모델입니다.

LLM과 AI의 차이점은 무엇인가요?

AI를 일련의 동심원이라고 생각하면 중앙에 상위 기술인 AI가 있습니다. 다음 고리는 머신 러닝, 딥러닝, 신경망, 생성형 AI, 그리고 기초 모델과 대규모 언어 모델입니다. LLM은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고, 예측하고, 생성하는 데 초점을 맞춘 고급 AI의 하위 집합입니다.

자세히 보기