LLM (Large Language Model), 즉 거대 언어 모델에 대해 차근차근 알아갈 것입니다. 최근 많은 관심을 받고 있는 ChatGPT와 GPT-4o도 LLM의 한 종류이며, 이를 통해 AI가 어떻게 언어를 이해하고 생성하는지 파헤쳐 보겠습니다. 그럼, 첫 번째 단계로 LLM의 기본 개념부터 시작하겠습니다.
1. LLM, 넌 누구인가?
LLM은 Large Language Model의 약자로, 대규모 텍스트 데이터를 학습한 인공지능 모델입니다. 이 모델은 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등의 작업에서 활발히 사용되며, 많은 양의 데이터를 바탕으로 언어에 대한 이해 능력을 가지게 됩니다. 쉽게 말해, 방대한 글을 학습하며 언어를 이해하고 구사하는 모델인 것입니다.
2. LLM의 핵심 기술
LLM의 기본 원리는 **토큰화(Tokenization)**라는 과정을 통해 텍스트를 작은 단위로 나누는 데서 시작합니다. 이 작은 조각을 통해 모델은 언어를 이해하고 해석할 수 있게 됩니다. 이후, 각 단어의 관계를 파악하는 Self-Attention과 Layer Normalization이 중요한 역할을 하며, 이를 기반으로 한 Transformer 구조가 LLM의 중심입니다.
- Transformer 구조: Self-Attention을 통해 단어와 단어 간의 관계를 파악하고, 문장의 의미를 이해하도록 도와주는 역할을 합니다.
3. 최신 모델의 등장 – GPT-4-turbo와 LLM의 경량화
최근 등장한 GPT-4-turbo는 OpenAI의 최신 모델로, LLM을 보다 빠르고 효율적으로 사용할 수 있도록 경량화한 버전입니다. 기존의 GPT-4 모델과 유사한 성능을 보이지만, 리소스 활용을 최적화하여 대화형 AI와 실시간 응답 기능에 적합하게 설계되었습니다. 이렇게 경량화된 모델은 속도와 비용 효율성을 중요시하는 애플리케이션에 적합하며, LLM이 점차 다양한 환경에 확산될 수 있도록 기여하고 있습니다.
- GPT-4-turbo의 역할: 기존 GPT-4의 성능을 유지하면서 속도를 개선하여 사용자와의 실시간 상호작용을 보다 원활하게 지원합니다. 특히 경제성도 갖춘 모델이므로, 비즈니스와 대화형 AI 애플리케이션에서 활발히 활용될 가능성이 큽니다.
4. 사전지식 알고가기
LLM이 지식을 쌓기 위해서는 **프리트레이닝(Pretraining)**과 **파인튜닝(Fine-tuning)**이라는 학습 단계가 필요합니다.
- 프리트레이닝: 대규모 텍스트 데이터를 바탕으로 일반적인 언어 능력을 학습하는 과정입니다. 이 단계에서는 언어의 기본적인 문법, 문맥 이해 능력 등을 습득하게 됩니다. 프리트레이닝은 대규모 데이터를 바탕으로 언어의 기본적인 구조와 의미를 학습하는 과정입니다. 예를 들어, 오픈AI가 GPT 모델을 개발할 때, 인터넷에 존재하는 수많은 웹 페이지, 책, 문서 등의 데이터를 사용하여 모델을 훈련합니다. 이 과정에서 모델은 단어 간의 관계, 문법 규칙, 문장의 흐름을 이해하게 됩니다. 예를 들어 “사과는 빨갛다”와 같은 문장을 학습하면서 사과의 색깔이 빨간색일 가능성이 높다는 일반적 언어 지식을 습득하게 되죠. 이처럼 프리트레이닝을 통해 모델은 다양한 주제와 관련된 일반적 언어 능력을 갖추게 됩니다.
- 파인튜닝: 특정 작업에 맞게 모델을 세밀하게 조정하는 과정입니다. 예를 들어, 한 로펌이 법률 문서를 이해하고 요약할 수 있는 모델이 필요하다고 가정해봅시다. 이 로펌은 법률 문서와 관련된 대규모 데이터셋을 사용하여 모델을 파인튜닝합니다. 이를 통해 모델은 “계약서의 특정 조항”이나 “소송 관련 법령” 같은 특정 용어와 문맥을 이해하게 되고, 법률 업무에 특화된 조언이나 요약을 제공할 수 있게 됩니다.