1. LLM(Large Language Model)이란 무엇인가?
1.1 LLM의 개념
LLM(Large Language Model)은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 특화된 인공지능 모델입니다. 수십억에서 수조 개의 매개변수를 학습하여 복잡한 언어 패턴과 문맥을 파악하며, 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.
매개변수의 중요성: 매개변수의 수는 모델의 표현력과 일반화 능력에 직접적인 영향을 줍니다. 매개변수가 많을수록 더 복잡한 언어 패턴을 학습할 수 있지만, 계산 자원과 훈련 시간이 증가합니다.
1.2 LLM의 작동 원리
Self-Attention Mechanism: 입력 시퀀스 내에서 각 단어가 다른 모든 단어와의 관계를 학습합니다. 이는 문장의 의미를 더 정확하게 파악하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, "그는 은행에서 돈을 인출했다"에서 "은행"은 금융 기관을 의미하지만, "그는 강 옆의 은행에서 쉬고 있었다"에서는 "은행"이 나무를 의미합니다. Self-Attention 메커니즘은 이러한 문맥을 이해하여 적절한 의미를 추론합니다.
Positional Encoding : 트랜스포머는 순차적인 정보를 처리하지 않기 때문에, 단어의 위치 정보를 추가하기 위해 포지셔널 인코딩을 사용합니다. 이를 통해 단어의 순서를 인식하고 문맥을 이해합니다.
1.3 LLM의 훈련 방법
사전 훈련(Pre-training): 대규모의 비지도 학습 데이터(인터넷에서 수집한 텍스트 등)를 사용하여 모델을 사전 훈련합니다. 이 과정에서 언어의 일반적인 패턴과 구조를 학습합니다.
마스크드 언어 모델링(Masked Language Modeling): 일부 단어를 마스킹하고 이를 예측하도록 훈련합니다. BERT 모델이 이 방법을 사용합니다.
자동 회귀 언어 모델링(Autoregressive Language Modeling): 이전 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측합니다. GPT 계열 모델이 이 방법을 사용합니다.
파인 튜닝(Fine-tuning): 사전 훈련된 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 레이블된 데이터를 사용하여 미세 조정합니다. 이를 통해 모델이 특정 과업(번역, 요약, 질의응답 등)에 최적화됩니다.
1.4 LLM의 대표적인 모델들
GPT 시리즈(OpenAI):
- GPT-2: 15억 개의 매개변수를 가진 모델로, 다양한 텍스트 생성 작업에서 뛰어난 성능을 보였습니다.
- GPT-3: 1750억 개의 매개변수를 가진 초대형 모델로, 코드 생성, 번역, 질의응답 등 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다.
- GPT-4: GPT-3의 후속 모델로, 더욱 향상된 성능과 안전성을 제공합니다.
BERT(Google):
- BERT: 양방향 문맥 이해를 위한 모델로, 마스크드 언어 모델링과 다음 문장 예측을 통해 훈련되었습니다.
- RoBERTa: BERT의 변형으로, 더 큰 데이터셋과 긴 훈련 시간으로 성능을 개선했습니다.
T5(Google):
- T5(Text-to-Text Transfer Transformer): 모든 NLP 작업을 텍스트 입력에서 텍스트 출력으로 통합하여 처리합니다. 예를 들어, 번역, 요약, 질의응답 모두를 하나의 프레임워크에서 수행합니다.
1.5 LLM의 응용 분야
자연어 생성(NLG):
- 기사 작성: 자동으로 뉴스 기사나 블로그 포스트를 생성합니다.
- 스토리텔링: 창의적인 이야기나 소설을 작성합니다.
기계 번역:
- 다양한 언어로 된 텍스트를 정확하게 번역합니다.
질의응답(Q&A):
- 지식 베이스나 문서에서 정보를 추출하여 질문에 답변합니다.
요약(Summarization):
- 긴 문서나 기사의 핵심 내용을 요약합니다.
감성 분석(Sentiment Analysis):
- 소셜 미디어나 리뷰에서 감정이나 의견을 분석합니다.
1.6 LLM의 한계
계산 자원과 비용:
- 훈련 비용: 수십억 개의 매개변수를 가진 모델을 훈련하려면 막대한 계산 자원과 시간이 필요합니다.
- 에너지 소비: 환경적인 측면에서 대규모 모델의 에너지 소비는 중요한 문제입니다.
데이터 편향성(Bias):
- 편향된 데이터: 모델이 학습하는 데이터에 포함된 편향은 출력에도 영향을 미칩니다.
- 윤리적 문제: 인종, 성별, 문화적 편견 등이 모델의 응답에 나타날 수 있습니다.
추론 속도:
- 실시간 응답: 모델의 크기가 커질수록 추론 속도가 느려져 실시간 응답이 필요한 응용에 적용이 어려울 수 있습니다.
이해력과 창의성의 한계:
- 진정한 이해 부족: LLM은 통계적인 패턴을 학습한 것이지, 인간처럼 의미를 이해하는 것은 아닙니다.
- 논리적 추론의 한계: 복잡한 논리나 수학적 추론에서 한계를 보입니다.
2. RAG (Retrieval Augmented Generation)
개요
RAG(Retrieval Augmented Generation)는 대형 언어 모델(LLM)의 언어 생성 능력과 정보 검색 시스템의 정확성을 결합한 인공지능 기술입니다. LLM이 내재적으로 가지고 있는 지식에 더해, 외부 데이터 소스에서 관련 정보를 검색하여 응답의 정확성, 신뢰성, 최신성을 향상시킵니다.
2.1 RAG의 개념
- Retrieval: 외부 데이터베이스나 지식 베이스에서 사용자의 질문과 관련된 정보를 검색합니다.
- Augmented Generation: 검색된 정보를 LLM에 제공하여 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성합니다.
2.2 RAG의 작동 원리
- 질문 처리: 사용자의 입력 질문을 이해하고 전처리합니다.
- 질문 임베딩: 질문을 벡터 형태로 변환합니다.
- 정보 검색: 벡터화된 질문과 유사한 문서를 벡터 데이터베이스에서 검색합니다.
- 응답 생성: 검색된 문서를 기반으로 LLM이 최종 응답을 생성합니다.
2.3 구성 요소
질문 임베딩
- Sentence Transformers: 질문을 벡터로 변환하는 데 사용됩니다.
- 벡터화의 목적: 의미적 유사성을 측정하기 위해 질문을 수치화합니다.
벡터 데이터베이스
- 기능: 대용량의 임베딩된 문서를 저장하고, 유사성 검색을 빠르게 수행합니다.
- 예시: FAISS, Annoy, Milvus 등.
정보 검색 모듈
- 역할: 질문과 가장 유사한 문서를 선택합니다.
- 방법: 코사인 유사도, 유클리드 거리 등을 사용한 벡터 유사성 계산.
언어 생성 모델(LLM)
- 역할: 검색된 문서를 기반으로 자연스러운 언어로 응답을 생성합니다.
- 예시: GPT-3, GPT-4, T5 등.
2.4 RAG의 유형
직접 생성(End-to-End Generation)
- 방식: 검색과 생성을 하나의 모델 내에서 수행합니다.
- 특징: 모델이 검색된 정보를 동적으로 활용하여 응답을 생성합니다.
분리된 생성(Separate Retrieval and Generation)
- 방식: 검색과 생성을 별도의 모듈로 분리하여 수행합니다.
- 특징: 모듈 간 교체나 업그레이드가 용이합니다.
2.5 RAG의 장점
- 정확성 향상: 최신 정보와 사실에 기반한 응답 생성.
- 모델 크기 감소: 외부 지식을 활용하므로 LLM의 크기를 줄일 수 있습니다.
- 도메인 적응성: 특정 분야의 데이터로 검색 시스템을 구성하여 전문적인 응답 제공.
2.6 RAG의 활용 예시
고객 지원 챗봇
- 상황: 제품 관련 문의에 대한 답변 제공.
- 동작: FAQ나 매뉴얼에서 정보를 검색하여 정확한 답변 생성.
의료 정보 제공
- 상황: 환자의 증상에 대한 의료 조언 제공.
- 동작: 최신 의학 논문이나 진료 지침을 참고하여 응답 생성.
법률 상담
- 상황: 법률 관련 질문에 대한 답변 제공.
- 동작: 법률 조항이나 판례 데이터를 검색하여 정확한 정보 제공.
2.7 RAG 구현 시 고려사항
데이터 품질
- 중요성: 검색되는 정보의 품질이 응답의 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다.
- 조치: 데이터 정제 및 업데이트를 주기적으로 수행.
모델 최적화
- 검색 속도: 실시간 응답을 위해 벡터 검색의 최적화가 필요합니다.
- 응답 생성 시간: LLM의 추론 속도를 개선하여 사용자 경험 향상.
윤리적 고려
- 프라이버시 보호: 민감한 정보가 노출되지 않도록 데이터 관리 필요.
- 편향성 제거: 공정하고 균형 잡힌 응답을 위해 데이터 편향성 검토.
LLM과 RAG의 기본적인 개념과 작동원리에 대해서 알아봤다.
앞으로 공부와 실습을 병행하면서 시간이 빨리 지나갈 예정이다...
