대규모 언어 모델
대규모 언어 모델이란?
LLM(대규모 언어 모델)은 텍스트의 이해와 분석을 중심으로 하는 고급 AI 기술입니다. 자연어의 복잡성을 이해할 수 있어 기존의 기계 학습 알고리즘보다 더 정확합니다. LLM은 이러한 수준으로 언어의 원리를 파악하기 위해 책, 기사 등 많은 양의 학습 데이터가 필요합니다. 거대한 양의 텍스트를 처리함으로써 의미 있는 응답을 생성하고 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다. LLM은 번역, 질문에 대한 답변 제공, 텍스트 완료 작업 등에서 많이 사용하게 되었습니다. 추가 개선 사항으로 향후에 더욱 강력한 언어 모델을 기대할 수 있습니다.
LLM(대규모 언어 모델)의 학습 과정
LLM(대규모 언어 모델)의 학습 과정은 다음과 같은 몇 가지 단계로 구성됩니다.
- 데이터 수집: 다양한 소스에서 다양한 텍스트 데이터 세트를 수집합니다.
- 전처리: 수집한 텍스트 데이터를 정리 및 표준화합니다.
- 토큰화: 전처리한 텍스트를 토큰이라는 작은 단위로 나눕니다.
- 아키텍처 선택: 트랜스포머 모델 등 적절한 딥 러닝 아키텍처를 선택합니다.
- 교육: 해당 모델이 데이터를 학습하게 하는 실제 훈련 과정입니다.
- 결과 개선: 수정과 세부 조정을 통해 모델을 최적화합니다.
- 평가: 모델의 결과물과 정확도를 평가합니다.
- 배포: 사용할 실제 시스템에 모델을 배포합니다.
LLM 사용 사례
대규모 언어 모델이 가장 인기 있는 사용 분야 중 하나는 자연어의 이해와 관련이 있습니다. 말뭉치 또는 단어의 배열에서 문장의 문법, 의미, 의도를 인식하도록 모델을 훈련할 수 있습니다. 이 기술은 자연어 대화를 이해하는 것뿐만 아니라 언어를 번역하는 데에도 활용할 수 있습니다.
언어 모델의 또 다른 용도는 감정 분석입니다. 모델은 이 기술을 사용하여 고객 후기와 같은 내부 텍스트의 감정을 파악하고 복잡한 주제와 논쟁도 식별할 수 있습니다.
대규모 언어 모델은 텍스트 생성에도 사용할 수 있습니다. 특정 텍스트를 보고 문장을 생성하도록 AI 기반 모델을 훈련할 수 있습니다. 이 기술은 사람들이 자연어 대화 기술을 개선하는 것뿐만 아니라 에세이, 단편, 블로그 글 전문을 생성하는 데에도 도움이 됩니다.
마지막으로 자연어 모델은 요약 및 정보 추출에도 사용할 수 있습니다. AI 기반 모델은 대규모 텍스트 문서에서 의미 있는 정보를 추출하여 짧은 길이의 이해하기 쉬운 요약 형태로 다시 작성할 수 있습니다.
LLM의 이점
- 고급 NLP 기능: NLP(자연어 처리)로 AI 시스템으로 인간의 텍스트와 입말을 이해하고 해석하는 능력이 혁신적으로 발전했습니다. GPT-3.5, ChatGPT, BARD와 같은 LLM(언어 학습 모델)의 등장으로 AI 기반 툴이 인간의 언어를 더욱 효율적으로 이해하게 되었습니다. 이를 통해 대화를 나누고 데이터에서 인사이트를 생성하는 기능이 대폭 개선되었습니다.
- 생성 기능 개선: LLM의 생성 기능으로 AI 시스템의 대화 능력이 강화되었습니다. 이러한 모델은 엄청난 양의 데이터를 분석하여 가치 있는 인사이트를 생성함으로써 인간과 효과적으로 상호 작용하고 특정 메시지에 대해 정확한 피드백을 제공하도록 지원합니다. LLM의 이러한 가능성은 업계 리더들의 관심을 받았습니다.
- 효율성 향상: 인간의 언어를 이해할 수 있는 LLM은 지루하거나 오랜 시간이 소요되는 작업을 처리하는 데 적합합니다. 예를 들어 금융 전문가는 LLM을 활용하여 금융 거래와 데이터 처리를 자동화하고 수동 작업을 줄일 수 있습니다. 이것은 현재 여러 기업이 엔터프라이즈 레벨 작업에서 언어 학습 모델을 사용하는 이유 중 하나입니다.
- 언어 번역: 대규모 언어 모델은 언어 간 번역에 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 반복 신경망과 같은 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 두 언어의 언어 구조를 파악함으로써 언어 간 장벽을 허물고 이용 가능한 문화 간 소통을 촉진하는 데에도 도움이 됩니다.
대규모 언어 모델의 위험 요인
LLM(대규모 언어 모델)의 위험 요소와 문제는 다음과 같습니다.
- 편향 증폭: LLM은 학습 데이터에 존재하는 편향을 증폭시켜 불공정하거나 차별적인 결과로 이어질 수 있습니다.
- 잘못된 정보 또는 조작: LLM은 잘못된 정보의 확산, 가짜 뉴스 생성, 여론 조작 등에 취약합니다.
- 윤리적 영향: LLM에서 생성된 콘텐츠는 표절, 저작권 침해, 잘못된 정보 또는 유해한 정보의 생성 등 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다.
- 개인 정보 및 데이터 보안: LLM의 교육에 개인의 데이터와 민감 데이터가 필요하므로 잘못 처리할 경우 개인 정보 및 데이터 보안 위험의 가능성이 있습니다.
- 에너지 소비: LLM의 교육 및 실행에서 상당한 컴퓨팅 리소스를 소비하여 에너지 사용량과 환경에 미치는 영향이 증가하게 됩니다.
- 책임의 부재: LLM의 의사 결정 과정과 생성된 콘텐츠의 출처가 불투명하여 투명성 및 책임성과 관련한 문제가 발생할 수 있습니다.
- 종속성 및 대체: LLM에 과도하게 의존할 경우 일자리가 사라지고 인간의 전문 지식이 손실되어 사회 경제적으로 영향을 줄 수 있습니다.
비즈니스에서 LLM을 사용하는 방법
Hewlett Packard Enterprise는 비즈니스를 위한 LLM(대규모 언어 모델)의 기능을 활용하는 두 가지 솔루션을 제공합니다.
HPE Greenlake for Large Language Models: HPE Greenlake는 강력한 LLM에 대한 액세스를 지원하는 유연한 클라우드 기반 서비스입니다. 기업은 텍스트 데이터를 통한 인사이트 확보, 프로세스 자동화, 고객 상호 작용 개선, 대규모 인프라 투자 없이 혁신 촉진 등의 이점을 얻을 수 있습니다.
HPE 인공 지능: HPE는 툴과 서비스를 포함하여 기업에 LLM을 배포하는 포괄적인 AI 솔루션 제품군을 제공합니다. 이 솔루션은 자연어 이해, 감정 분석, 언어 번역, 텍스트 생성, 데이터 인사이트 개선, 작업 자동화, 의사 결정 프로세스 개선 등의 작업을 지원합니다.
기업은 HPE 제품을 선택하고 LLM의 기능을 활용하여 경쟁력을 강화하고 다양한 분야에서 혁신을 촉진할 수 있습니다.
기업에서 LLM의 사용 분야는 다음과 같습니다.
딥 러닝: LLM은 이미지 및 음성 인식 작업에서 딥 러닝의 기능을 개선합니다.
인공 지능: LLM은 AI 시스템과 통합되어 언어 처리, 작업 자동화, 의사 결정 등을 개선합니다.
기계 학습: LLM은 기계 학습 애플리케이션에서 감정 분석, 텍스트 분류, 정보 검색을 지원합니다.
NLP(자연어 처리): LLM은 NLP 작업에서 언어 번역, 텍스트 요약, 감정 분석, 대화 에이전트를 개선합니다.