안녕하세요, 이룸씨입니다.
요즘 너무나 다양하고 많은 인공지능이 발표되고, 또 여러 산업군과 개인들이 이용하고 있습니다. 이렇게 인공지능(AI)이 일상생활에 깊숙이 스며들면서, 자연어 처리(NLP) 기술이 얼마나 빠르게 발전하고 있는지 체감하고 있습니다. 그 중심에는 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 있습니다. 대형 언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 새로운 텍스트를 생성하는 데 탁월한 능력을 발휘하며, 여러 산업에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 이번 글에서는 LLM이란 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 성능을 최적화 하기 위한 파인튜닝(fine-tuning) 과정에 대해 알아보겠습니다.
1. LLM의 뜻
LLM은 ‘대형 언어 모델(Large Language Model)’의 약자로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간 언어를 이해하고 생성하는 능력을 갖춘 인공지능(AI) 모델입니다. 이런 모델들은 수십억 개에서 수천억 개의 매개변수를 활용해 언어의 문법, 문맥, 의미를 파악합니다.
일상에서 자주 접하는 음성 인식 시스템이나 번역기, 챗봇, 챗GPT 등이 바로 그 결과물입니다. 이 모델들은 단순한 텍스트 분석을 넘어서, 매우 자연스러운 대화를 나누거나 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하는 등 다양한 역할을 수행합니다.
이 모델의 핵심은 트랜스포머(Transformer)라는 아키텍처에 있습니다. 이 아키텍처는 텍스트의 각 단어가 문장 내 다른 단어들과 어떻게 연결되는 지를 이해하고, 이를 바탕으로 새로운 텍스트를 생성할 수 있는 구조를 제공합니다. 이 덕분에 LLM은 긴 문장이나 복잡한 구조의 텍스트도 효과적으로 처리할 수 있습니다.
2. LLM의 작동 원리
대형 언어 모델은 주로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 트랜스포머는 입력된 텍스트를 병렬로 처리하고, 문맥을 파악해 전체 문장을 이해하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 특히 자기 주의 메커니즘(Self-Attention Mechanism)을 통해 텍스트의 중요한 부분을 강조하고, 그 중요도를 바탕으로 단어 간의 관계를 파악합니다. 이것은 복잡한 수학적 모델을 기반으로 하고 있는데요, 학습을 하면서 매개변수들을 조정해 나갑니다. 이로 인해 대형 언어 모델은 문장의 앞뒤 문맥을 고려하여 더욱 자연스러운 언어 이해와 생성을 가능하게 합니다.
작동 원리를 자세히 살펴보면 다음과 같습니다.
2.1. 입력 처리
모델에 입력된 텍스트는 토큰화(tokenization) 과정을 통해 단어 또는 문자로 분리됩니다. 이 과정을 통해 각 토큰은 고유한 숫자 벡터로 변환되어 모델에 입력됩니다. 예를 들어, “안녕하세요”라는 문장은 “안”, “녕”, “하”, “세”, “요”로 분리될 수 있습니다.
2.2 임베딩
변환된 벡터는 임베딩(embedding) 레이어를 통과하여 고차원 공간에 매핑 됩니다. 이 과정에서 모델은 각 단어의 의미를 보다 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 임베딩 레이어는 단어 간의 관계를 학습하여, 유사한 의미를 가진 단어들이 가까운 위치에 배치됩니다.
2.3 트랜스포머 레이어
대형 언어 모델은 여러 개의 트랜스포머 레이어로 구성되어 있습니다. 각 레이어는 자기 주의(attention) 메커니즘을 사용하여 입력 텍스트의 다양한 부분이 서로 어떻게 연결되는지를 학습합니다. 이 과정에서 모델은 문맥을 이해하고, 복잡한 언어 패턴을 파악하게 됩니다.
2.4 출력 생성
모델은 학습한 정보를 바탕으로 다음 단어를 예측하고, 이를 조합하여 문장을 생성합니다. 이 과정에서 비슷한 맥락의 단어를 선택하여 자연스러운 문장을 만들어냅니다. 이러한 방식으로 대화형 응답, 이야기 생성, 번역 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
이러한 거대 언어 모델의 작동 원리에 대한 더 깊이 있는 정보를 원하신다면 Hugging Face의 자료를 참고하시면 좀 더 자세한 내용을 보실 수 있습니다.
이 과정에서 모델은 텍스트의 문법, 의미, 맥락을 이해하며, 이를 바탕으로 새로운 텍스트를 생성하는 능력을 갖추게 됩니다.
3. 파인튜닝(Fine-Tunning)이란 무엇인가?
파인튜닝은 이미 학습된 대형 언어 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 조정하는 과정입니다. 일반적인 언어 처리 능력을 갖춘 모델을 특정 분야에서 최고의 성능을 발휘할 수 있도록 미세 조정하는 것이 파인튜닝의 목적입니다. 예를 들어, 법률 문서를 이해하고 분석해야 하는 AI 모델은 법률 용어와 문맥을 정확히 이해하기 위해 법률 데이터를 기반으로 파인튜닝됩니다. 의료 관련 AI 모델은 의학적 지식을 기반으로 파인튜닝 됩니다.
파인튜닝의 이점은 대형 언어 모델이 특정 작업이나 도메인에서 더 높은 정확도와 효율성을 발휘할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 의료 데이터로 파인튜닝된 모델은 일반적인 모델보다 더 정확한 진단과 정보를 제공할 수 있습니다.
3.1 데이터 수집
파인 튜닝을 위해서는 특정 도메인에 적합한 데이터를 수집해야 합니다. 예를 들어, 의료 분야의 언어 모델을 파인 튜닝 하기 위해서는 의료 관련 텍스트 데이터를 사용하는 것이 중요합니다. 이러한 데이터는 신뢰할 수 있는 출처에서 수집하는 것이 좋습니다.
3.2 모델 학습
수집된 데이터를 사용하여 기존의 LLM을 추가로 학습 시킵니다. 이 과정에서 모델은 새로운 데이터의 패턴을 학습하고, 특정 도메인에 대한 이해도를 높입니다. 파인 튜닝은 보통 몇 주 또는 몇 달의 시간이 걸릴 수 있으며, 데이터의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있습니다.
3.3 성능 평가
파인 튜닝 후에는 모델의 성능을 평가해야 합니다. 이를 통해 모델이 특정 작업에서 얼마나 잘 작동하는지를 확인할 수 있습니다. 성능 평가는 다양한 방법으로 진행될 수 있으며, 일반적으로 정확도, 정밀도, 재현율 등의 지표를 사용합니다.
파인 튜닝의 중요성에 대한 더 많은 정보는 Towards Data Science에서 확인할 수 있습니다.
4. LLM의 응용 분야
대형 언어 모델은 다양한 산업에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 다음과 같은 분야에서 두드러진 성과를 보여주고 있습니다:
- 고객 서비스: 챗봇을 통해 고객의 질문에 빠르고 정확하게 답변하는 데 사용됩니다. 파인튜닝된 모델은 특정 기업의 서비스에 맞춘 답변을 제공할 수 있어 더욱 효율적입니다.
- 의료: 의료 데이터를 학습한 모델은 환자의 기록을 분석하고, 진단을 내리는 데 도움을 줍니다.
- 법률: 법률 문서를 분석하고, 법적 자문을 제공하는 데 사용됩니다. 복잡한 법률 용어와 규제를 이해하고, 이를 기반으로 정확한 자문을 제공합니다.
- 콘텐츠 생성: 마케팅 콘텐츠, 블로그 글, 소설 작성 등 다양한 콘텐츠를 자동으로 생성하는 데 활용됩니다. 파인튜닝을 통해 특정 브랜드의 톤과 스타일에 맞춘 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
결론
대형 언어 모델은 AI 기술의 중요한 부분으로 자리 잡고 있으며, 다양한 응용 분야에서 혁신을 가져오고 있습니다. 이러한 모델의 작동 원리와 파인튜닝 과정을 이해하면, 이 기술이 어떻게 우리 삶에 적용되고 있는지 더 잘 알 수 있습니다. 앞으로도 대형 언어 모델이 다양한 산업에서 어떻게 활용될지 정말 기대됩니다. 이 글이 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다.
