안녕! 요즘 인공지능(AI) 관련해서 자주 듣는 단어 중 하나가 LLM, 즉 “Large Language Model“이야. 오늘은 이걸 아주 쉽게 설명해줄게. 혹시 AI가 뭔지 모르겠다면, 먼저 AI는 인간처럼 생각하고 배우는 컴퓨터 프로그램이라고 생각하면 돼.
1. LLM이란?
LLM은 ‘Large Language Model’의 줄임말이야. 한국어로는 ‘대규모 언어 모델’이라고 해. 이름에서 알 수 있듯이, 언어를 이해하고 생성하는 데 사용되는 아주 큰 컴퓨터 프로그램이야. 이 모델은 수많은 텍스트 데이터를 바탕으로 학습해서, 사람처럼 자연스럽게 글을 쓰거나 대화를 할 수 있어.
2. 어떻게 작동할까?
LLM은 엄청나게 많은 텍스트를 읽고, 그 안에서 패턴을 찾는 방식으로 작동해. 예를 들어, 우리가 수백 권의 책을 읽으면 그 안에서 단어와 문장 구조를 익히잖아? LLM도 비슷한 방식으로 인터넷에 있는 수많은 글, 책, 기사 등을 읽고 학습해.
단어 이해: 먼저, 단어들이 어떤 의미를 갖는지 이해해. ‘고양이’라는 단어가 등장하면, ‘동물’, ‘귀엽다’, ‘털’ 같은 연관된 단어들을 생각해낼 수 있어.
문장 구조: 그리고 단어들이 문장에서 어떻게 조합되는지도 배우지. 예를 들어, “고양이가 뛰어다닌다”라는 문장을 보면, ‘고양이’가 주어이고 ‘뛰어다닌다’가 동사라는 걸 이해해.
3. 내부 동작 원리는?
LLM은 컴퓨터가 글을 읽고 배우는 과정에서 많은 계산을 해. 이 계산을 위해 아주 강력한 컴퓨터들이 사용돼. 이 컴퓨터들은 텍스트 데이터를 반복적으로 읽고, 그 안에서 규칙을 찾아내는 작업을 엄청나게 빠르게 수행해. 이제 이 과정을 좀 더 자세히 알아보자.
1) 텍스트 데이터를 처리하는 방법
LLM은 먼저 텍스트 데이터를 숫자로 변환해. 컴퓨터는 글자를 직접 이해하지 못하니까, 모든 단어를 숫자로 바꿔서 계산해. 예를 들어, “고양이”라는 단어를 123이라는 숫자로, “뛰어다닌다”를 456이라는 숫자로 변환하는 식이야. 이 과정을 토큰화라고 해.
2) 단어의 의미를 배우는 방법
컴퓨터는 숫자를 이용해 단어의 의미를 배우는데, 이때 사용하는 것이 임베딩이야. 임베딩은 단어를 숫자로 표현한 후, 그 숫자들이 어떤 의미를 가지는지 위치를 정해주는 작업이야. 예를 들어, “고양이”와 “강아지”는 비슷한 동물이라서 가까운 위치에 놓고, “고양이”와 “자동차”는 관련이 없으니까 먼 위치에 놓는 식이야.
3) 문맥을 이해하는 방법
이제 단어들을 숫자로 표현했으니까, 문맥을 이해하려고 해. 여기서 중요한 역할을 하는 것이 트랜스포머(Transformer)라는 기술이야. 트랜스포머는 문장의 앞뒤 단어들을 모두 고려해서 문맥을 이해하는 방법이야.
예를 들어, “고양이가 쥐를 잡았다”라는 문장을 보면, “고양이”와 “잡았다”가 서로 관련이 있음을 이해해. 트랜스포머는 이렇게 단어들 간의 관계를 파악해서 문장의 의미를 더 잘 이해하게 해줘.
4) 여러 층을 거쳐 학습하기
이제 단어와 문장을 이해하기 위해 다층 신경망(Deep Neural Network)을 사용해. 쉽게 말해서, 여러 층을 거쳐서 점점 더 복잡한 의미를 배우는 거야.
- 첫 번째 층: 단순히 단어를 숫자로 변환하고, 기본적인 의미를 배워.
- 두 번째 층: 단어들 간의 관계를 이해하고, 문맥을 고려해.
- 세 번째 층: 문장의 전체적인 의미를 파악해.
이렇게 여러 층을 거치면서 점점 더 깊이 있는 이해를 하게 돼.
5) 훈련 과정
이제 어떻게 학습하는지도 살펴보자. LLM은 수많은 텍스트 데이터를 이용해서 훈련을 해. 이때 사용하는 방법이 지도 학습(Supervised Learning)이야. 간단히 말해서, 정답을 알려주고 그 정답을 맞히도록 반복해서 연습하는 거야.
예를 들어, “고양이가 쥐를 잡았다”라는 문장을 주고, “고양이” 다음에 나올 단어를 맞히는 식이야. 처음에는 틀리지만, 점점 더 많은 문장을 학습하면서 정확하게 맞히게 돼.
6) 예측과 생성
마지막으로, 학습이 끝나면 새로운 문장을 생성하거나 질문에 답할 수 있어. 예를 들어, “고양이는”이라는 단어를 주면, LLM은 “쥐를 잡았다” 같은 문장을 이어서 생성할 수 있어. 이 과정을 생성(Generation)이라고 해.
또한, 질문을 하면 그에 맞는 답을 찾아주기도 해. 예를 들어, “고양이는 무엇을 잡았나요?”라는 질문에 “쥐를 잡았다”라고 답할 수 있어. 이건 질의응답(Question-Answering)이라고 해.
4. LLM의 활용
챗봇: 우리가 온라인 쇼핑몰에서 도움을 받을 때, 챗봇이 우리 질문에 대답해주잖아? 이 챗봇들도 LLM을 사용해 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있어.
번역기: 구글 번역기나 파파고 같은 번역 앱들도 LLM을 사용해서 문장을 자연스럽게 번역해줘.
글쓰기 도우미: 이메일을 작성하거나 블로그 글을 쓸 때, 문장을 제안해주는 기능도 LLM을 사용해.
5. 사용 시 주의할 점
하지만 LLM도 완벽하지는 않아. 몇 가지 주의할 점이 있어.
정확성 문제: 가끔 LLM이 틀린 정보를 제공할 수도 있어. 왜냐하면 학습한 데이터에 오류가 있거나, 문맥을 잘못 이해했을 때 틀린 답을 줄 수 있기 때문이야.
윤리적 문제: 또한, 모든 텍스트 데이터가 윤리적이거나 올바른 것은 아니기 때문에, 부적절한 내용이나 편향된 정보를 학습할 위험도 있어.
마치며…
지금까지 LLM에 대해 살펴봤는데, 최대한 쉽게 설명해보려 했는데 전문적인 내용이다 보니 모르는 단어들도 많이 나오고 그럴 거 같네. ㅎㅎ 대략적인 내용만 이해해도 괜찮을 거 같아.
앞서 살펴 봤 듯이 대규모 언어 모델은 엄청나게 많은 텍스트 데이터를 바탕으로 사람처럼 글을 쓰고 대화를 할 수 있는 컴퓨터 프로그램이야. 다양한 곳에서 사용되며, 우리의 생활을 더욱 편리하게 만들어주고 있어. 하지만 항상 정확한 것은 아니기 때문에, 사용할 때는 주의가 필요해.
LLM은 계속 발전하고 있어. 더 많은 데이터를 학습하고, 더 똑똑해질 거야. 앞으로 우리는 더 자연스럽고 유익한 대화를 나눌 수 있는 AI와 함께 할 수 있을 거야. 이 기술이 발전하면서 우리의 생활도 점점 더 편리해질 거야.
이제 LLM에 대해 좀 더 이해할 수 있겠지? 다음번엔 또 다른 주제로 찾아올께~
