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LLM #

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대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)의 원리: 스스로 이해하고 생성하는 Tool #

I. 서론-대규모 언어모델의 개념, 역할, 중요성 #

LLM은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 구조, 문법, 의미, 문맥 등을 이해하고 모방하는 인공 신경망 기반의 딥러닝 모델입니다. 저희에겐 Open AI사의 ChatGPT로 더 잘 알려진, 이 모델은 주어진 텍스트나 문장을 이해하고 생성할 수 있는 능력을 가지며, 이를 통해 자연어 이해, 생성, 번역, 질문 응답, 요약 등 다양한 NLP(natural language processing) 작업을 수행합니다.1

특히 자연어 이해와 생성 부분에 대한 활용은 인상적입니다. 먼저 자연어 이해 부분에서는 인간처럼 텍스트를 이해하고 의미를 추론하는 능력을 제공하여 검색 엔진, 개인 비서, 문서 분석, 감정 분석 등에 활용될 수 있습니다. 또한 자연어 생성 부분에서는 문장, 글, 음성 등 다양한 형태의 자연어 생성에 활용되며, 컨텐츠 생성, 기계번역, 음성 합성 등에서 괄목할 만한 성과를 보여주고 있습니다.

LLM 모델은 전이학습(Transfer Learning)을 통한 Fine-Tuning과정과 Transformer라는 아키텍처를 통한 Attention 메커니즘을 통해 이전의 딥러닝 기반 AI 모델들에 비해 언어 이해와 생성의 성능을 혁신적으로 향상시켰습니다. 이로써 LLM은 현재 현실 세계의 다양한 문제 해결과 응용에 기여하고 있으며, 인간 사이의 이해와 인간과 기계간의 상호 작용을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.1

II. 대규모 언어모델의 핵심 개념 #

언어모델의 기초 개념 #

먼저 토큰화 (Tokenization)입니다. 토큰화는 텍스트 데이터를 작은 단위로 분할하는 과정으로, 보통 단어, 문장 부호, 또는 문자 단위로 분할합니다. 이러한 분할된 단위를 "토큰"이라고 합니다.

다음은 단어 임베딩 (Word Embedding)입니다. 앞서 토큰화된 텍스트 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자로 변환하는 과정입니다. 단어 임베딩은 단어를 고차원 벡터로 표현하여 단어 간의 의미적 관계를 학습할 수 있게 합니다.

다음은 모델 해석입니다. 아키텍처(Architecture)는 입력 데이터를 처리하고 출력을 생성하는 시스템의 전반적인 구조를 의미합니다. NLP모델의 대표적인 아키텍처로 RNN, LSTM, GRU, Transformer 등이 있습니다. 아키텍처는 시퀀스 데이터를 처리하기 위한 핵심 구성 요소입니다.4

LLM모델은 주로 Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다. Transformer 아키텍처는 "Attention" 메커니즘을 주로 구성되어 있으며, 이를 통해 시퀀스 데이터를 처리할 수 있습니다.

언어모델의 학습원리 #

먼저 데이터 수집 및 전처리(Pre-processing)과정입니다. LLM 학습의 첫 번째 단계는 대규모의 텍스트 데이터를 수집하고 전처리하는 것입니다. 이 데이터는 다양한 소스에서 가져오며, 원시 텍스트를 토큰화하고 정제하여 모델에 입력 값으로 사용됩니다.

데이터가 준비되었다면 이젠 학습의 단계로 넘어갑니다. LLM의 학습은 사전 학습 단계로 시작합니다. 이 단계에서는 전이 학습된 언어 모델을 사용하여 모델의 초기 가중치를 설정합니다. 이 초기 모델은 일반적인 언어 이해와 생성 작업에 유용하게 사용됩니다. 이미 GPT-3와 같은 대규모 언어 모델들은 이 단계에서 대규모 텍스트 데이터로 미리 학습된다는 특징이 있습니다. 그리고 사전 학습된 모델을 기반으로, 특정 작업에 맞게 모델을 미세 조정(fine-tuning)합니다. 이를 위해 추가적인 작업 관련 데이터를 사용하고, 해당 작업의 손실 함수를 최적화하여 모델을 적합합니다.4

미세 조정 단계에서는 해당 작업에 맞는 손실 함수가 정의됩니다. 손실 함수는 딥러닝 모델을 학습할 때 정답값과 예측값의 오차를 계산해주는 함수를 의미합니다. 그리고 해당 과정에서는 손실 함수의 값을 최소화하기위한 방법으로 역전파 및 경사 하강법과 같은 최적화 기술을 사용하여 모델의 가중치를 업데이트합니다. 이런 과정을 통해 모델은 훈련 데이터를 사용하여 가중치를 업데이트하고, 검증 데이터를 사용하여 성능을 평가합니다. 검증 데이터를 기반으로 모델의 Hyper-parameter를 조정하고 Overfitting을 방지하기 위해 조기 종료와 같은 기술을 사용할 수도 있습니다.5

이렇게 훈련이 완료된 LLM은 새로운 입력 데이터에 대한 예측 및 생성 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 텍스트 생성, 번역, 질문 응답 등과 같은 다양한 자연어 처리 작업에 적용될 수 있으며, 많은 실제 응용 분야에서 유용하게 활용됩니다.

III. 대규모 언어모델의 아키텍처-Transformer 아키텍처와 세부 구성 요소 #

Transformer 아키텍처는 자연어 처리(NLP) 작업을 위한 딥러닝 모델 중 하나로, 모델의 핵심은 Attention 메커니즘입니다. 어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스의 각 위치에 대한 가중치를 계산하여 다른 위치와의 상호 작용을 나타냅니다. 이를 통해 모델은 문장 내의 임의의 단어와 다른 단어 간의 관계를 파악할 수 있습니다.6

Transformer는 인코더와 디코더라는 두 부분으로 구성됩니다. 인코더는 입력 시퀀스를 고정 길이의 벡터로 압축하는 역할을 합니다. 그리고 디코더는 인코딩된 벡터를 기반으로 출력 시퀀스를 생성합니다. 각 인코더 및 디코더는 여러 개의 층(layer)으로 구성되며, 각 층은 어텐션 메커니즘과 피드포워드 신경망으로 구성됩니다.6

어텐션 메커니즘 중 셀프어텐션(Self-Attention)은 입력 시퀀스 내의 단어 간의 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 각 입력 단어는 다른 단어와의 관련성을 계산하고, 이를 통합하여 각 단어의 새로운 임베딩을 생성합니다. 이러한 셀프 어텐션은 인코더와 디코더의 각 층에서 수행됩니다. LLM에서 사용되는 멀티 헤드 어텐션은 여러 개의 어텐션 헤드를 사용하여 서로 다른 관점에서 어텐션을 병렬적으로 수행합니다. 각 헤드는 다른 가중치로 학습되므로, 모델은 다양한 정보를 추출하고 결합할 수 있습니다. 피드포워드 신경망은 셀프 어텐션 이후에 적용되며, 각 위치의 임베딩을 변환하고 다음 층으로 전달합니다. 이 신경망은 각 위치마다 독립적으로 적용되며, 위치마다 다른 파라미터를 사용합니다.6image

트랜스포머를 정의한 2017년 논문의 공동저자 8인 중 한 명인 에이단 고메즈(Aidan Gomez)가 제시한 모델의 세부 모습.

인코더와 디코더의 상호 작용은 자연어 처리 작업에서 중요합니다. 인코더는 입력 문장을 이해하고 의미를 추상화하며, 디코더는 이러한 정보를 활용하여 출력 문장을 생성합니다. 이러한 구조를 통해 번역, 요약, 질문 응답, 대화 생성 등 다양한 NLP 작업을 수행할 수 있으며, Transformer 아키텍처는 이러한 상호 작용을 효과적으로 구현합니다. 또한 각 인코더 및 디코더 층에서는 잔차 연결과 정규화(레이어 정규화)가 적용되기 때문에, 이를 통해 그래디언트 소실 문제를 완화하고 학습을 안정화시킨다는 특징이 있습니다.[7]

IV. LLM 기반 대규모 언어모델의 전망-대규모 언어모델의 미래 가능성과 기술적 진보 #

앞으로의 미래에는 LLM이 사용자의 선호도, 스타일, 필요에 맞춰 더욱 개인화된 서비스를 제공할 수 있게 될 것으로 전망합니다. 예를 들어, 개인적인 글쓰기 스타일을 모방하거나 특정 분야의 전문적인 조언을 제공하는 것이 가능해질 것입니다. 또한 기술적 발달에 따라 윤리적이고 사회적으로 책임 있는 방식으로 기술을 사용하고 관리하는 방법에 대한 연구와 규제가 강화될 것입니다. 주요 내용으로는 편향, 프라이버시, 사용자 안전 등의 중요한 이슈를 다룰 것입니다. 마지막으로 산업 및 학문 분야에서의 응용 확대될 것으로 보입니다. 의료, 법률, 교육, 예술 등 다양한 분야에서 LLM의 응용이 확대되어, 전문가들의 업무를 보조하고 새로운 혁신을 가능하게 할 것입니다.

LLM은 계속해서 발전하고 있으며, 이러한 발전은 기술, 사회, 경제 전반에 걸쳐 광범위한 영향을 미칠 것으로 기대될 것입니다.3

Reference #

1한국지능정보사회진흥원(NIA)「Digital Insight 2023」.ChatGPT의 파급 효과와 기관의 LLM 도입 전략.p.1-11

2조영임(2023).”초거대 AI와 생성형 인공지능”.『TTA저널 207호』.p.37-45

3Sun, L., Huang, Y., Wang, H., ... & Zhao, Y. (2024).TRUSTLLM: Trustworthiness in Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2401.05561.p.12-20

4문상선.(2023.08.09).LLM이란무엇인가?-정의,원리,주요모델,적용사례.Datahunt.https://www.thedatahunt.com/trend-insight/what-is-llm

5appen.(2023.12.14).파인 튜닝(Fine-tuning)이란?-LLM 구축 방법.https://kr.appen.com/blog/fine-tuning

6SUPERB AI.(2023.06.15).Transformer 모델이란? : AI 혁신을 주도하는 트랜스포머 알고리즘 https://blog-ko.superb-ai.com/what-is-the-transformer-model/

[7]Bergmann. D & Stryker. C.(2023.11.23).What is Autoincoder?. IBM. https://www.ibm.com/kr-ko/topics/autoencoder

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