인공 지능 세계의 거대 언어 모델(LLM) 이해

그렇다면 트랜스포머 모델이란 무엇인가요?

트랜스포머 모델은 인공지능 및 자연어 처리 분야의 중추적인 발전입니다. 이는 다양한 언어 관련 작업에서 혁신적인 역할을 수행한 일종의 딥러닝 모델을 나타냅니다. 트랜스포머는 문장 내 단어 간의 관계에 초점을 맞춰 인간 언어를 이해하고 생성하도록 설계되었습니다.

트랜스포머 모델의 가장 큰 특징 중 하나는 '셀프 어텐션'이라는 기술을 활용한다는 점입니다. 이 기술을 통해 이 모델은 같은 문장의 다른 단어가 제공하는 문맥을 고려하면서 문장의 각 단어를 처리할 수 있습니다. 이러한 문맥 인식은 이전의 언어 모델에서 크게 벗어난 것으로 트랜스포머가 성공한 핵심 이유입니다.

트랜스포머 모델은 많은 최신 거대 언어 모델의 근간이 되었습니다. 개발자와 연구자들은 트랜스포머 모델을 사용하여 점점 더 인간과 유사한 방식으로 자연어와 상호작용하는 보다 정교하고 문맥을 인식하는 AI 시스템을 만들 수 있었으며, 궁극적으로 사용자 경험과 AI 애플리케이션을 크게 개선할 수 있었습니다.

거대 언어 모델은 어떻게 작동하나요?

거대 언어 모델은 딥 러닝 기술을 활용하여 인간 언어를 처리하고 생성하는 방식으로 작동합니다.

1. 데이터 수집: LLM 학습의 첫 번째 단계는 인터넷에서 방대한 텍스트와 코드 데이터 세트를 수집하는 것입니다. 이 데이터 세트는 사람이 작성한 광범위한 콘텐츠로 구성되어 LLM에게 다양한 언어 기반을 제공합니다.
2. 데이터 사전 학습: 사전 학습 단계에서 LLM은 이 방대한 데이터 세트에 노출됩니다. 문장의 다음 단어를 예측하는 방법을 학습하여 단어와 구문 사이의 통계적 관계를 이해하는 데 도움을 받습니다. 이 과정을 통해 문법, 구문, 심지어 일부 문맥 이해까지 파악할 수 있습니다.
3. 데이터 미세 조정: 사전 학습 후 특정 작업에 맞게 LLM을 미세 조정합니다. 여기에는 번역, 감정 분석 또는 텍스트 생성과 같은 원하는 애플리케이션과 관련된 더 좁은 데이터 세트에 노출하는 것이 포함됩니다. 미세 조정은 해당 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 능력을 향상시킵니다.
4. 문맥 이해: LLM은 문장에서 주어진 단어의 앞뒤 단어를 고려하여 일관성 있고 문맥에 맞는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이러한 문맥 인식은 LLM을 이전 언어 모델과 차별화하는 요소입니다.
5. 작업 적응: 미세 조정을 통해 LLM은 광범위한 작업에 적응할 수 있습니다. 질문에 답하고, 사람과 같은 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고, 문서를 요약하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 적응력은 LLM의 핵심 강점 중 하나입니다.
6. 배포: 학습이 완료되면 다양한 애플리케이션과 시스템에 LLM을 배포할 수 있습니다. 챗봇, 콘텐츠 생성 엔진, 검색 엔진 및 기타 AI 애플리케이션을 지원하여 사용자 경험을 향상시킵니다.

요약하자면 LLM은 먼저 대규모 데이터 세트에 대한 사전 학습을 통해 인간 언어의 복잡성을 학습하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 문맥 이해를 활용하여 특정 작업에 맞게 능력을 미세 조정합니다. 이러한 적응성 덕분에 다양한 자연어 처리 애플리케이션을 위한 다목적 도구로 사용할 수 있습니다.

또한 사용 사례에 맞는 특정 LLM의 선택과 모델 사전 학습, 미세 조정 및 기타 사용자 지정 프로세스는 Atlas와 독립적으로(즉, Atlas Vector Search 외부에서) 수행된다는 점에 유의해야 합니다.

거대 언어 모델(LLM)과 자연어 처리(NLP)의 차이점은 무엇인가요?

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호작용을 촉진하는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 음성 및 서면 커뮤니케이션을 모두 포괄합니다. 그 범위는 기계 번역, 음성 인식, 텍스트 요약, 질문 답변과 같은 애플리케이션에 걸쳐 인간 언어를 이해하고 해석하며 조작할 수 있는 능력을 컴퓨터에게 부여하는 것을 포함합니다.

반면 거대 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 모델의 특정 카테고리로 등장합니다. 이러한 모델은 방대한 텍스트 및 코드 저장소에 대한 엄격한 학습을 거쳐 단어와 구문 간의 복잡한 통계적 관계를 식별할 수 있습니다. 따라서 LLM은 일관성 있고 문맥에 맞는 텍스트를 생성할 수 있는 능력을 보여줍니다. LLM은 텍스트 생성, 번역, 질문 답변 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

실제 애플리케이션에서의 거대 언어 모델 예

고객 서비스 개선

고객 서비스 경험을 개선하고자 하는 회사를 가정합니다. 이 회사는 거대 언어 모델의 기능을 활용하여 제품 및 서비스에 대한 고객 문의를 처리할 수 있는 챗봇을 만듭니다. 이 챗봇은 고객 질문과 그에 대한 답변, 상세한 제품 문서로 구성된 광범위한 데이터 세트를 사용하여 학습 과정을 거칩니다. 이 챗봇의 차별점은 고객 의도를 깊이 이해하여 정확하고 유익한 응답을 제공할 수 있다는 것입니다.

더 스마트한 검색 엔진

검색 엔진은 우리 일상 생활의 일부이며 LLM은 이러한 검색 엔진을 더욱 직관적으로 만들어 줍니다. 이러한 모델은 사용자가 검색어를 완벽하게 입력하지 않아도 검색 내용을 이해하고 방대한 데이터베이스에서 가장 관련성 높은 결과를 검색하여 온라인 검색 환경을 개선합니다.

맞춤 추천

온라인 쇼핑을 하거나 스트리밍 플랫폼에서 동영상을 시청할 때 사용자가 좋아할 만한 제품이나 콘텐츠에 대한 추천이 표시되는 경우가 많습니다. LLM은 이러한 스마트 추천을 주도하며 사용자의 과거 행동을 분석하여 사용자의 취향에 맞는 것을 제안함으로써 온라인 경험을 더욱 맞춤화하고 개인화합니다.

창의적인 콘텐츠 생성

LLM은 단순한 데이터 처리자가 아니라 창의적인 인재이기도 합니다. 블로그 게시물부터 제품 설명, 심지어 시까지 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥 러닝 알고리즘을 갖추고 있습니다. 이는 시간을 절약할 뿐만 아니라 기업이 잠재 고객을 위한 매력적인 콘텐츠를 제작하는 데에도 도움이 됩니다.

기업은 LLM을 통합함으로써 고객 상호작용, 검색 기능, 제품 추천 및 콘텐츠 제작을 개선하여 궁극적으로 기술 환경을 변화시키고 있습니다.

거대 언어 모델 유형

자연어 처리(NLP) 작업에 사용되는 거대 언어 모델(LLM)은 획일적인 것이 아닙니다. 각 LLM은 특정 작업과 애플리케이션에 맞게 조정됩니다. 이러한 유형을 이해하는 것은 LLM의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 필수적입니다.

사전 학습 모델:

GPT-3(Generative Pre-trained Transformers), T5(Text-to-Text Transfer Transformer) 및 XLNet(Extra Large Neural Networks)과 같은 사전 학습 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 광범위한 학습을 거칩니다. 이러한 모델은 추가 학습 및 미세 조정과 같은 다른 AI 작업의 기반이 되는 다양한 주제에 대해 일관되고 문법적으로 정확한 텍스트를 만들 수 있습니다.

미세 조정 모델:

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), RoBERTa 및 ALBERT(모두 BERT의 확장)와 같은 미세 조정 모델은 자연어 처리를 위한 또 다른 머신 러닝 모델입니다. 이러한 머신 러닝 모델은 사전 학습된 모델로 시작하지만 특정 작업이나 데이터 세트에 맞게 미세 조정됩니다. 감정 분석, 질문 답변 및 텍스트 분류와 같은 특정 작업에 매우 효과적입니다.

멀티모달 모델:

CLIP 및 DALL-E 등의 멀티모달 모델은 텍스트와 시각적 정보를 결합합니다. CLIP은 Contrastive Language-Image Pre-training의 약자입니다. DALL-E라는 이름은 'Dali'(예술가 살바도르 달리를 지칭)와 "Wall-E"(픽사 영화에 등장하는 애니메이션 로봇 캐릭터)를 합친 말장난입니다. 두 가지 모두 시각적 정보와 텍스트 정보를 연결하는 작업을 수행하는 능력으로 유명합니다.

요약하면 사전 학습 모델은 광범위한 기반을 제공하고, 미세 조정 모델은 특정 작업에 특화되며, 멀티모달 모델은 텍스트와 이미지 간의 격차를 해소합니다. 선택은 특정 사용 사례와 당면한 작업의 복잡성에 따라 달라집니다.

Atlas Vector Search: 고급 검색 및 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 여정 가속화

빠르게 변화하는 오늘날의 세상에서 MongoDB Atlas Vector Search는 널리 사용되는 다양한 LLM 및 프레임워크와 통합하고 쉽게 AI 애플리케이션 구축을 시작할 수 있도록 하여 LLM 기술을 한 단계 더 발전시킵니다. 예를 들어 Atlas Vector Search를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenAI, Hugging Face, Cohere에서 생성한 벡터 임베딩을 소스 데이터 및 메타데이터 바로 옆에 저장하고 검색할 수 있습니다. 이를 통해 텍스트를 생성하고, 언어 번역을 제공하고, 보다 포괄적이고 유익한 방식으로 질문에 답할 수 있는 고성능 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있으며 이질적인 운영 및 벡터 데이터베이스를 관리하는 오버헤드를 없앨 수 있습니다.
• 검색 증강 생성(RAG)과 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 애플리케이션 프레임워크와의 통합을 통해 LLM에 장기 메모리를 제공할 수 있습니다. Atlas Vector Search는 독점 데이터에서 관련 비즈니스 컨텍스트를 LLM에 제공합니다. 이를 통해 LLM은 시간이 지남에 따라 사용자와의 상호작용을 통해 학습하여 보다 개인화되고 관련성 높은 응답을 제공함으로써 환각을 줄일 수 있습니다.
• Nomic으로 웹 브라우저에서 쉽게 벡터 임베딩 데이터를 시각화 및 탐색할 수 있습니다.
• Microsoft Semantic Kernel을 사용하여 C# 및 Python으로 LLM 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다.