대규모 언어 모델(LLM)이란?
대규모 언어 모델(LLM)은 사람과 유사한 텍스트를 처리하고 생성하도록 설계된 AI 프로그램입니다.
트랜스포머 모델이라고 하는 신경망을 기반으로 구축된 LLM은 인터넷에서 제공되는 테라바이트에 달하는 방대한 데이터 세트에 대해 학습을 받습니다.
LLM은 딥러닝이라는 기술을 통해 문자, 단어, 문장 간의 관계를 분석하여 인간의 언어를 이해하고 생성합니다. 미세 조정 기술을 통해 LLM은 질문에 대한 답변, 에세이 생성 또는 텍스트 번역과 같은 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 그 효과는 주로 사용되는 학습 데이터의 품질과 다양성에 따라 달라집니다.
LLM은 어떤 용도로 사용되나요?
LLM은 다양한 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 발휘하는 다목적 도구입니다.
- 생성형 AI: 에세이, 시를 작성하거나 질문에 답하기.
- 프로그래밍 지원: 코드 작성 또는 완성
- 감정 분석: 텍스트 뒤에 숨겨진 감정 이해.
- DNA 연구: 유전자 데이터 분석.
- 고객 서비스 및 챗봇: 자동화된 상호 작용 향상.
- 온라인 검색: 검색 관련성 및 문맥 이해도 향상.
주목할 만한 예로는 ChatGPT, Bard, Llama, Bing Chat, GitHub Copilot(코딩에 중점을 둔) 등이 있습니다. 이러한 모델은 다양한 산업과 분야에 걸쳐 그 적응성을 입증하고 있습니다.
대규모 언어 모델은 어떻게 작동하나요?
LLM은 기계 학습, 특히 비정형 데이터의 확률적 분석에 의존하는 딥 러닝을 통해 작동합니다. 방대한 양의 데이터를 처리한 후 문장의 다음 단어를 예측하거나 일관된 새 문장을 생성할 수 있습니다.
LLM의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:
- 신경망: 인간의 뇌처럼 구조화된 이 네트워크는 레이어(입력, 숨김, 출력)를 통해 정보를 처리하여 데이터의 패턴을 인식합니다.
- 트랜스포머 모델: 자기 주의 메커니즘을 사용하여 문맥을 학습하는 특정 유형의 신경망으로, 언어의 관계를 더 잘 이해할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 트랜스포머를 사용하면 LLM이 단락의 단어들이 어떻게 상호 연결되는지 이해할 수 있으므로 복잡하고 미묘한 언어 작업을 능숙하게 처리할 수 있습니다.
LLM의 장점과 한계는 무엇인가요?
장점
- 유연성: 딱딱한 입력을 사용하는 기존 프로그램과 달리 LLM은 예측할 수 없는 쿼리에 대해서도 자연스러운 인간의 언어를 해석하고 응답할 수 있습니다. 예를 들어, LLM은 음악 밴드 순위와 같은 주관적인 질문에 대해 합리적인 논거를 제시할 수 있습니다.
- 문맥 이해: LLM은 단어와 문장 간의 관계를 인식하고 분석하여 관련성 있고 일관된 결과를 생성할 수 있습니다.
한계:
- 데이터 의존성: 출력은 학습 데이터만큼만 신뢰할 수 있습니다. 품질이 좋지 않거나 편향된 데이터 세트는 부정확하거나 편향된 결과를 초래할 수 있습니다.
- 할루시네이션: LLM은 때때로 불확실한 정보를 조작하여 논리적으로 보이는 응답에 잘못된 데이터를 제시하기도 합니다.
- 보안 문제: LLM은 모델 학습에 입력을 재사용하는 경우가 많기 때문에 사용자가 공유하는 민감한 데이터가 실수로 노출될 수 있습니다.
- 조작: 악의적인 입력은 비윤리적이거나 위험한 출력으로 이어질 수 있습니다.
LLM은 매우 정교하지만 확률적 분석에 의존하기 때문에 오류와 오용에 취약할 수 있습니다
개발자가 자체 LLM을 빠르게 구축하는 방법
개발자는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위해 광범위한 데이터 세트와 스토리지 솔루션에 액세스해야 합니다. 인프라, 데이터 스토리지, 대용량 데이터 세트 전송과 관련된 비용이 문제입니다. Cloudflare는 이 프로세스를 간소화하는 서비스를 제공합니다:
- 벡터화: 전 세계에 분산된 벡터 데이터베이스로, 비용 효율적이고 액세스 수수료가 없는 객체 스토리지에 저장된 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
- Cloudflare Workers AI: AI 실험과 애플리케이션 구축을 위한 플랫폼입니다.
이러한 도구들을 통해 개발자는 간접비를 절감하고 개발을 가속화하여 LLM 생성에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
