언어 모델은 텍스트 생성, 분류, 질문 응답, 감정 분석 등 다양한 자연어 처리 작업에 필수적인 역할을 합니다. 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 이러한 언어 모델의 발전을 대표합니다. 이 글에서는 LLM의 기능, 중요성 및 주요 모델들을 살펴보고, 언어 모델이 어떻게 다양한 형태로 적용되고 발전하고 있는지에 대해 알아보겠습니다.
생성형 AI의 핵심, 대규모 언어 모델 이해하기
언어 모델은 인공지능 기술의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 이들은 텍스트 생성, 분류, 질문 응답, 감정 분석 등 다양한 작업을 수행합니다. 이 글에서는 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)에 대해 살펴보고, 언어 모델의 다양한 용도와 구성 요소, 그리고 최근의 발전 사항에 대해 알아보겠습니다.
1. 언어 모델의 다양한 작업과 목표
언어 모델은 다음 단어 예측, 텍스트 생성, 텍스트 분류, 질문 응답, 감정 분석, 명명된 개체 인식, 음성 및 이미지의 텍스트 인식, 손글씨 인식 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 작업들은 중소 규모의 데이터 세트를 사용하여 특정 작업에 맞게 미세 조정(fine-tuning)되는 방식으로 이루어집니다. 언어 모델은 학습 말뭉치를 문장으로 분할하고, 단어를 토큰화하며, 어간 추출, 표제어 추출, POS 태깅, 정지단어 식별 및 제거, NER, 텍스트 분류, 청킹, 상호참조 해결 등의 중간 작업을 수행합니다.
2. 대규모 언어 모델의 특징과 중요성
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 기존의 언어 모델과 구별되는 몇 가지 중요한 특징을 가지고 있습니다. 이 모델들은 방대한 양의 데이터와 복잡한 신경망 구조를 바탕으로 만들어졌으며, 수백만 개 이상의 매개변수를 포함합니다. 이런 대규모 모델은 기존보다 훨씬 정교한 언어 이해 능력을 가지며, 다양한 언어 작업에 적용될 수 있습니다.
LLM의 학습은 주로 자기 지도 학습 방식을 사용합니다. 이는 말뭉치에서 임의의 지점에서 다음 단어를 예측하는 방식으로 진행되며, 이 과정을 통해 모델은 언어의 복잡한 패턴과 구조를 학습합니다. 이러한 학습 방식은 모델이 실제 언어 사용 패턴을 이해하고 모방하는 데 도움을 줍니다.
3. 주목받는 대규모 언어 모델들
대규모 언어 모델의 발전에 큰 영향을 준 것은 2017년에 발표된 “필요한 것은 주의 집중(Attention is All You Need)” 논문입니다. 이 논문에서 소개된 트랜스포머는 현재 많은 LLM의 기반이 되는 아키텍처입니다.
1) 엘모(ELMo)
엘모는 2018년에 출시된 앨런NLP의 모델로, 언어의 깊은 맥락화 표현을 학습하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이 모델은 1B 워드 벤치마크 데이터셋으로 학습되었으며, 단어 사용의 복잡성과 맥락 변화를 효과적으로 모델링할 수 있습니다.
2) 버트(BERT)
버트는 구글 AI가 2018년에 출시한 모델로, 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 버트는 레이블 없는 텍스트로부터 심층 양방향 표현을 사전 학습하는 방식을 사용하며, 영어 위키피디아와 토론토 북 코퍼스를 사용하여 학습되었습니다. 이 모델은 특히 마스킹된 언어 모델링(MLM)을 통해 텍스트의 중요한 부분을 이해하고 예측하는 능력을 가집니다.
3) T5(Text-to-Text Transfer Transformer)
T5는 구글의 2020년 모델로, 기존의 여러 NLP 모델들의 전이 학습 기법을 통합해 개발되었습니다. T5는 모든 NLP 작업을 텍스트-투-텍스트 형식으로 재구성하며, 이를 통해 다양한 작업에 적용될 수 있는 높은 유연성을 제공합니다. 기본 T5 모델은 총 2억 2,000만 개의 매개변수를 포함하고 있으며, 영어용 표준 C4 데이터셋을 사전 학습에 사용합니다.
대규모 언어 모델은 오늘날 인공지능 기술, 특히 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 이 모델들은 복잡한 신경망과 방대한 데이터를 기반으로 하여, 언어의 다양한 패턴과 구조를 학습하고 이해합니다. 대표적인 LLM으로는 ELMo, BERT, T5 등이 있으며, 각각의 모델은 특유의 학습 방식과 구조를 가지고 있습니다. 이들은 텍스트 분류, 질문 응답, 감정 분석 등 다양한 언어 작업에 효과적으로 적용될 수 있습니다.
