LLM 이란?

안녕하세요.

할배즈..입니다.

오늘은 LLM (Large Language Model)에 대해 알아보겠습니다.

LLM 이란?

Large Language Model은 딥러닝의 한 종류인 인공 신경망을 기반으로 한 자연어 처리 모델입니다. 이 모델은 수억 개의 파라미터로 구성되어 있으며, 이를 통해 많은 양의 텍스트 데이터를 학습하여 문장의 의미를 이해하고 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다. 라지 랭귀지 모델은 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)과 같은 대규모 모델이 대표적입니다.

 

Large Language Model 기능과 특징

1. 다양한 언어 작업에 적용 가능 
   • Large Language Model은 기계 번역, 요약, 질의응답, 자연어 이해 등 다양한 언어 작업에 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 기계 번역 작업에서는 입력된 문장을 이해하고 해당 언어로 번역하는 과정에서 높은 품질의 번역 결과를 제공할 수 있습니다.
2. 문맥을 이해하고 응답 생성
   • Large Language Model은 입력된 문장의 문맥을 파악하여 자연스러운 응답을 생성합니다. 예를 들어, 질의응답 시스템에서는 사용자의 질문을 이해하고, 해당 질문에 대한 적절한 답변을 생성하는 데 활용됩니다.
3. 전이 학습을 통한 성능 개선
   • Large Language Model은 사전 학습(pre-training) 단계와 세부 조정(fine-tuning) 단계를 거쳐 성능을 개선합니다. 사전 학습 단계에서는 대량의 텍스트 데이터를 이용하여 모델을 사전에 학습시키고, 세부 조정 단계에서는 특정 작업에 맞게 모델을 조정합니다. 이를 통해 작은 데이터셋으로도 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다.

 

응용 분야

1. 자연어 이해
   • Large Language Model은 자연어 이해(Natural Language Understanding) 작업에 활용됩니다. 예를 들어, 텍스트 분류, 감성 분석, 개체명 인식 등의 작업에서 입력된 문장을 분석하고 의미를 추출할 수 있습니다
2. 챗봇 및 가상 어시스턴트
   • Large Language Model은 챗봇이나 가상 어시스턴트와 같은 인터페이스에 활용될 수 있습니다. 사용자와의 대화를 이해하고 응답을 생성하여 다양한 정보나 서비스를 제공할 수 있습니다.
3. 문서 생성 및 요약
   • Large Language Model은 긴 문서의 생성이나 요약에도 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 긴 기사나 논문을 요약하는 작업에서 라지 랭귀지 모델은 중요한 내용을 추출하고 요약 문장을 생성할 수 있습니다.

 

한계점

1. 계산 자원 요구량
   • Large Language Model은 많은 계산 자원을 필요로 합니다. 특히 GPT-3와 같은 대규모 모델은 학습과 추론 과정에서 많은 컴퓨팅 자원이 필요합니다.
2. 데이터의 의존도
   • Large Language Model은 대량의 텍스트 데이터를 필요로 합니다. 특히 사전 학습을 위해서는 다양한 주제와 스타일의 대량의 데이터가 필요하며, 해당 언어나 작업에 특화된 데이터가 부족한 경우 성능이 저하될 수 있습니다.

Large Language Model 다양한 언어 작업을 수행하고 자연어 이해를 통해 사용자에게 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 그러나 계산 자원과 데이터의 의존도를 고려해야 하며, 이러한 제약을 극복하면 다양한 분야에서 활용할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

 

감사합니다.