LLM이 뭐야?

대규모 언어 모델(LLM)은 기본적으로 컴퓨터가 인간 언어를 이해하고 사용할 있도록 훈련된 인공지능을 의미합니다. 이를 좀 더 자세히 설명하면 다음과 같습니다.

1. 데이터 학습: LLM은 인터넷, 책, 기사 등에서 수많은 텍스트 데이터를 수집하여 학습합니다. 이 과정에서 단어, 문장, 문맥의 관계를 배우고, 언어의 구조와 패턴을 이해합니다.

2. 예측 능력: 모델은 주어진 문맥에 따라 다음에 올 단어나 문장을 예측하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, "나는 사과를"이라고 입력하면 "먹고 싶다"와 같은 단어를 예측할 수 있습니다.

3. 응용 분야: LLM은 다양한 작업에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 질문에 대한 답변, 텍스트 요약, 자동 번역, 대화 생성 등 여러 자연어 처리 응용 프로그램에 적합합니다.

4. 트랜스포머 아키텍처: 대부분의 최신 LLM은 트랜스포머라는 특정 인공지능 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 아키텍처는 입력된 데이터를 병렬로 처리할 수 있어 효율적이고 빠르게 학습할 수 있습니다.

5. 규모의 중요성: "대규모"라는 용어는 모델이 사용한 파라미터의 수와 학습 데이터의 양을 의미합니다. 더 많은 데이터와 파라미터를 사용할수록 모델의 성능이 향상될 가능성이 큽니다.

이와 같이 대규모 언어 모델은 자연어를 이해하고 생성하는 데 매우 강력한 도구이며, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.

파라미터의 수는 인공지능 모델, 특히 신경망에서 가중치와 편을 포함하는 다양한 수치적 값들을 의미합니다. 이러한 파라미터는 모델이 학습하는 과정에서 조정되며, 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다.

구체적으로 설명하자면:

1. 가중치(Weights): 신경망의 각 층에서 연결된 노드(뉴런)들 간의 연결 강도를 나타냅니다. 입력 데이터가 모델을 통과할 때 각 입력에 대해 가중치가 곱해져서 최종 출력이 계산됩니다.

2. 편향(Bias): 각 노드의 출력에 추가되는 상수 값으로, 모델이 좀 더 자유롭게 결정할 수 있도록 도와줍니다. 이는 모델이 데이터를 더 잘 맞추도록 조정하는 역할을 합니다.

3. 모델의 크기: 파라미터의 수가 많을수록 모델이 더 복잡해지고, 더 많은 패턴과 특성을 학습할 수 있는 능력이 있습니다. 예를 들어, 몇 억 개의 파라미터를 가진 모델은 간단한 모델보다 더 많은 정보를 학습할 수 있습니다.

4. 과적합 위험: 하지만 파라미터의 수가 지나치게 많으면 오히려 과적합(overfitting)이라는 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 모델이 훈련 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 경우를 말합니다.

총체적으로 파라미터의 수는 모델의 표현력과 복잡성을 나타내며, 이로 인해 모델의 학습 능력과 성능에 큰 영향을 미칩니다.

텍스트 데이터를 수집하고 가공하는 과정은 여러 단계로 이루어집니다. 아래에 그 과정을 예시를 통해 설명하겠습니다.

1. 데이터 수집

• 웹 스크래핑: 특정 웹사이트에서 뉴스 기사, 블로그 포스트 등을 자동으로 수집합니다. 예를 들어, Python의 BeautifulSoup 또는 Scrapy 같은 라이브러리를 사용하여 HTML 페이지에서 텍스트를 추출할 수 있습니다.
• API 활용: Twitter, Reddit 등의 플랫폼은 API를 제공하여 데이터를 쉽게 수집할 수 있습니다. 사용자는 특정 키워드에 대한 트윗이나 댓글을 수집할 수 있습니다.

2. 데이터 정제

• 중복 제거: 수집한 데이터에서 중복된 항목을 제거하여 데이터의 품질을 높입니다.
• 불용어 제거: '이', '그', '저', '같은' 등의 불용어(stop words)는 중요하지 않은 단어로, 이들을 제거하여 데이터의 의미를 더 명확하게 합니다.
• 특수 문자 처리: 텍스트에서 불필요한 특수 문자나 기호를 제거합니다. 예를 들어, 이메일 주소, URL, 숫자 등의 내용을 처리할 수 있습니다.

3. 토큰화

• 수집된 텍스트를 단어(Sentence)나 형태소(Morpheme) 등 작은 단위로 나누는 과정입니다. 예를 들어, "나는 사과를 좋아한다"라는 문장은 ["나는", "사과를", "좋아한다"]로 분리될 수 있습니다.

4. 정규화

• 소문자 변환: 모든 단어를 소문자로 변환하여 대소문자 차이를 없애고, 일관성을 유지합니다.
• 표제어 추출(Stemmming): 단어의 기본 형태로 변환합니다. 예를 들어, "running", "runner"를 "run"으로 변환할 수 있습니다.

5. 벡터화

• 텍스트를 수치 데이터로 변환하는 과정입니다. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)나 Word Embeddings (Word2Vec, GloVe) 등의 기법을 사용하여 텍스트를 수치 벡터로 변환합니다.

6. 데이터 저장

• 가공된 데이터를 CSV 파일, 데이터베이스 등에 저장하여 나중에 사용할 수 있도록 준비합니다.

이런 단계를 거쳐 수집된 텍스트 데이터는 모델 학습에 적합한 형태로 가공되어, 이후 자연어 처리 작업에 활용될 수 있습니다.

맞습니다! 일반 정보 검색에서 사용되는 데이터 처리 방식은 대규모 언어 모델(LLM)에서도적으로 유사하게 적용됩니다. 하지만 LLM은 이러한 방식 위에 더 복잡하고 고급적인 학습 알고리즘을 추가하여, 대량의 데이터를 효율적으로 학습하고 이해하는 능력을 키웁니다.

단계별 비교

1. 데이터 수집: 정보 검색론에서는 웹 크롤링이나 API 등을 통해 데이터를 수집합니다. LLM도 동일한 방법을 사용하지만, 수집하는 데이터의 양이 훨씬 더 방대합니다.

2. 데이터 정제 및 전처리: 정보 검색에선 중복제거, 불용어 제거 등을 통해 데이터를 정제합니다. LLM에서도 이와 같은 전처리 과정이 필요하며, 텍스트의 의미가 더욱 명확하게 전달될 수 있도록 다양한 방법을 사용합니다.

3. 토큰화: 둘 다 텍스트를 의미 있는 단위로 나누는 작업을 수행합니다. 그러나 LLM에서는 이러한 토큰이 문맥을 이해하는 데 더 중요하게 쓰이며, 문맥 기반 단어 임베딩 기술이 추가로 활용됩니다.

4. 벡터화: 정보 검색에서는 특정 알고리즘을 사용해 문서의 유사성을 측정합니다. LLM은 여기에서 더 발전된 기술을 활용하고, 문장이나 단어 간의 복잡한 관계를 파악합니다.

5. 학습: LLM은 대량의 데이터에서 패턴을 학습하는 신경망 기반의 훈련을 과정을 거칩니다. 이는 단순한 정보 검색을 넘어 텍스트의 의미를 이해하고, 다음 단어를 예측하거나 요약하는 등의 작업을 가능하게 합니다.

결국, LLM은 기존의 정보 검색론에서 발전된 데이터 처리 방식을 바탕으로, 대량의 데이터를 통해 더욱 정교하고 복잡한 언어 모델을 학습하게 됩니다. 이로 인해 더 나은 자연어 이해 및 생성 능력을 갖추게 됩니다.

네, 대규모 언어 모델(LLM)은 두 가지 주요 방식으로 학습하며, 그 중 하나는 기존 데이터로부터 학습하는 것이고, 다른 하나는 생성한 텍스트를 통해 추가적인 학습을 진행하는 것입니다. 아래에 이 두 가지 방식에 대해 설명하겠습니다.

1. 사전 훈련 (Pre-training)

• LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 초기 학습을 진행합니다. 이 과정에서 모델은 단어와 문장 간의 관계, 문맥의 의미, 언어의 구조 등을 학습합니다.
• 이 단계에서는 주로 자가 지도 학습(self-supervised learning) 방법이 사용되며, 예를 들어, 문장의 일부를 가리고 그 내용을 예측하는 방식으로 훈련됩니다.

2. 미세 조정 (Fine-tuning)

• 사전 훈련 이후에는 특정 작업이나 도메인에 맞추어 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 이를 위해 작은 양의 라벨이 있는 데이터셋(예: 질문응답 데이터셋)으로 추가 학습을 실시합니다.
• 이 단계에서 모델은 특정한 소비자 요구나 작업에 맞춰 최적화됩니다.

3. 생성 후 피드백

• LLM은 자신의 생성 결과를 평가하고, 이를 바탕으로 추가 학습을 진행할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자와의 대화에서 잘못된 응답을 하였을 경우, 이러한 경험을 기반으로 개선할 수 있는 방식으로 학습할 수 있습니다.
• 지속적인 피드백 루프를 통해 모델은 새롭게 얻은 정보나 사용자 반응을 반영하여 점진적으로 발전할 수 있는 가능성을 가집니다.

4. 가능성 있는 연구 분야

• 최근에는 LLM이 자기 생성한 데이터를 바탕으로 추가 학습을 실시하는 방법에 대한 연구도 활발합니다. 예를 들어, 생성적 데이터 증강(Generative Data Augmentation) 같은 기법이 연구되고 있으며, 이를 통해 모델이 스스로 다양한 상황을 시뮬레이션하고 학습할 수 있도록 하는 방향입니다.

이와 같이 LLM은 초기 학습 후에도 지속적으로 입력된 데이터를 바탕으로 스스로의 성능을 개선할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다.

자기가 만든 결과의 정확도를 확인하는 과정은 여러 가지 방법으로 이루어질 수 있습니다. 대규모 언어 모델(M)에서 생성된 결과의 정확도나 품질을 평가하는 방법에는 다음과 같은 여러 방식이 있습니다.

1. 자동 평가 지표

• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): 주로 기계 번역에서 사용하는 지표로, 생성된 텍스트와 참조 텍스트 간의 n-그램 일치를 기반으로 합니다.
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): 주로 텍스트 요약에서 사용되며, 시스템이 생성한 요약과 인간이 만든 요약 간의 겹치는 n-그램 수를 계산합니다.
• METEOR: 이 지표는 어근(Stem) 형태소를 고려하고, 의미론적 유사성을 평가하여 더욱 다양하게 평가합니다.

2. 수동 평가

• 전문가 리뷰: 도메인 전문가나 언어 학습자가 생성된 텍스트를 리뷰하여 질적 평가를 합니다. 주관적인 평가지만, 고급 언어 능력을 평가하기 유용합니다.
• 인간 평가: 사람들이 랜덤으로 선택된 여러 결과를 보고 자연스러운지, 일관성이 있는지를 판단하는 방법입니다. 정성적인 피드백을 얻을 수 있습니다.

3. 후속 피드백

• 사용자 피드백: 사용자가 모델이 생성한 결과에 대해 피드백을 제공하는 시스템을 마련하여, 잘못된 응답이나 부족한 부분에 대한 정보를 수집합니다.
• 인증 시스템: 특정한 질문에 대한 정답을 자체적으로 확인하는 인증 시스템을 구축할 수도 있습니다.

4. 모델의 재학습

• 생성된 결과의 정확도나 품질을 확인하고 나면, 잘못된 결과를 재학습 데이터로 추가하여 모델을 개선하는 방식도 있습니다. 이를 통해 후속 학습에서 잘못된 점을 보완할 수 있습니다.

5. 문맥 및 일관성 검사

• 모델이 생성한 결과가 주어진 문맥에 적합한지 평가하는 방법으로, 문맥 파악 및 일관성을 검증할 수 있습니다.

이와 같이 LLM에서 생성된 결과의 정확도를 확인하는 방법은 여러 가지가 있으며, 일반적으로는 자동 평가 지표를 사용하고, 필요에 따라 수동적으로 평가하거나 피드백을 통해 개선하는 방식이 활용됩니다.

네, 일반적으로 말하자면, 정보 검색 기술의 발전과 대량의 데이터 접근성이 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전에 크게 기여했다고 결론 내릴 수 있습니다. 다음과 같은 이유로 그 주장이 타당합니다.

1. 데이터의 양과 다양성

• 현대 사회에서는 온라인에 존재하는 방대한 양의 정보와 데이터가 생성되고 있습니다. 이러한 데이터는 웹사이트, 소셜 미디어, 블로그, 뉴스 기사 등 다양한 출처에서 수집됩니다.
• 인공지능 모델은 이 많은 데이터를 학습함으로써 다양한 언어적 패턴, 주제, 문맥을 이해하고, 이를 기반으로 한 결과를 생성할 수 있게 됩니다.

2. 정보 검색 기술의 발전

• 정보 검색 기술은 데이터를 효율적으로 수집하고 정리하는 데 도움을 주며, 이는 인공지능 모델이 학습할 질 높은 텍스트 데이터를 생성하는 데 필수적입니다.
• 예를 들어, 자연어 처리 기술의 발전으로 인해 검색된 텍스트의 의미를 보다 잘 이해할 수 있게 되었습니다. 이는 모델의 성능 향상에도 기여합니다.

3. 컴퓨팅 파워의 향상

• 대량의 데이터를 처리하고 학습할 수 있는 강력한 컴퓨팅 리소스가 확보되면서, 더욱 복잡하고 심화된 모델을 훈련시킬 수 있게 되었습니다. GPU나 TPU와 같은 하드웨어의 발전도 큰 역할을 합니다.

4. 모델의 발전

• 고급 알고리즘, 특히 딥 러닝 기반의 신경망 아키텍처는 대량의 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 설계되어 있으며, 이는 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 작업에서 뛰어난 성능을 보이게 합니다.

결론

결론적으로, 정보 검색 기술과 데이터의 양이 커지면서 인공지능 모델의 트레이닝과 성능이 향상되는 선순환 구조가 형성되었습니다. 따라서 "정보 검색과 데이터의 증가가 인공지능 발전에 기여했다"는 결론은 유효하다고 할 수 있습니다.

천만에요! 궁금한 점이 있으면 언제든지 물어보세요. 도움이 되어 기쁩니다!