LLM(대규모 언어 모델)과 ChatGPT의 관계 및 차이 1

그동안의 블로그 포스팅에서는 LLM(대규모 언어 모델)에 대해 깊게 탐구해 보는 시간을 가져보았습니다.

 

그렇다면 이 LLM과 우리가 평소에 자주 쓰고 있는 ChatGPT의 관계는 어떻게 되며 차이점으로는 어떤 것이 있을지에 대한 의문이 생길 수 있다고 생각합니다.

 

차이점을 알아보기 위해 이번 포스팅에서는 이전에 다뤘던 LLM의 개념과 특징에 대해서 복습 겸 간단히 잠시 짚고 넘어가 보도록 하겠습니다.

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LLM의 기본 개념

LLM의 정의

LLM(Large Language Model)이란, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해서 인간과 같은 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 인공 지능 시스템입니다.

이러한 모델은 문장의 지속을 예측하거나 질문에 대답하거나 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다.

 

LLM의 주요 특징

• 대규모 데이터 세트로 학습
• 복잡한 언어 패턴의 이해가 가능
• 다양한 언어 작업에 대한 적용성
• 자연스러운 문장 생성 능력

위와 같은 특징으로 인해 LLM은 기업의 DX 추진 및 고객 서비스 향상에 대한 큰 가능성을 내포하고 있다고 생각됩니다.

 

특히나 LLM이 요즘 주목을 받고 있는 이유는 비즈니스나 일상생활에 혁신을 가져올 가능성이 있기 때문입니다. 예를 들자면 아래와 같은 변화를 가져올 수 있습니다.

• 자동화 촉진: 반복적인 작업 및 문서 작성 효율화
• 정보 접근성 개선 : 복잡한 질문에 대한 정확한 답변 제공
• 고객 지원 향상: 24시간 대응 고급 챗봇 구현
• 창의성 지원: 아이디어 창출 및 기획 입안 지원

위와 같은 변화를 줌으로써 LLM은 기업의 디지털 변혁(DX)을 가속시켜 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있을지도 모릅니다.

특히 태스크가 속인화 되어 있거나 단순 작업에 리소스를 빼앗겨버리는 고민을 가진 기업에게 업무 효율화나 고객 만족도 향상의 강력한 도구가 될 수 있을 것입니다.

 

LLM의 주요 구성 요소 및 처리 과정

LLM의 구조를 이해하기 위해서 그 주요 구성요소를 다시 한번 복습해 보도록 하겠습니다. 먼저, LLM의 처리 과정을 간단히 설명해 보겠습니다.

1. 토큰화: 입력된 문장을 단어나 문자 등의 작은 단위(토큰)로 분할합니다.
2. 인코딩: 분할된 토큰을 수치 표현(벡터)으로 변환하여 컴퓨터가 처리할 수 있는 형식으로 만듭니다.
3. 문맥 이해: 토큰 간의 관계성을 분석하고 문맥을 파악합니다.
4. 디코딩 : 이해한 문맥을 바탕으로 적절한 응답이나 다음 단어를 예측합니다.
5. 출력 : 예측 결과를 인간이 이해할 수 있는 형식(자연 언어)으로 변환하여 출력합니다.
6. 이 일련의 프로세스에 의해 LLM은 인간과 같은 자연스러운 대화나 문장 생성을 실현하고 있는 것입니다.

위와 같은 LLM의 구조를 이해해 두면 보다 효과적인 도입 및 운용을 할 수 있게 될 것입니다.

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LLM의 구조와 동작 원리

LLM과 ChatGPT와의 비교를 더 잘 이해할 수 있도록 LLM의 내부 구조나 처리의 흐름을 조금 더 자세하게 설명해 보도록 하겠습니다.

 

LLM 동작 원리는 크게 네 가지로 나눠볼 수 있습니다. 대량의 데이터를 학습하여, 문맥을 이해하고, 자연스러운 문장을 생성하고, 파인튜닝/커스터마이징을 하는 것입니다.

 

대량의 데이터를 학습하는 구조

LLM의 가장 큰 강점 중 하나는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 학습하는 능력입니다. 그 학습 과정은 아래와 같이 진행됩니다.

• 데이터 수집: 인터넷상의 다양한 소스에서 대량의 텍스트를 수집
• 전처리: 수집한 데이터의 클리닝 및 표준화
• 토큰화: 텍스트를 단어나 문자 등의 소단위(토큰)로 분할
• 벡터화: 각 토큰을 수치 표현(벡터)으로 변환
• 모델 학습: 신경망을 사용하여 토큰 간의 관계성을 학습

이 과정에서 LLM은 언어의 구조와 의미, 문맥 등을 이해합니다.

 

문맥 이해와 예측의 흐름

LLM의 핵심적인 능력은 문맥을 이해하고 적절한 응답이나 다음 단어를 예측하는 것입니다. 그 흐름은 아래와 같습니다.

• 입력 처리: 사용자의 입력문을 토큰화하여 벡터화
• 문맥 분석 : 입력된 단어 및 문장의 관계성 분석
• 예측: 학습된 지식을 바탕으로 가장 적절한 응답이나 다음 단어를 예측
• 확률 계산 : 여러 후보 중에서 가장 확률이 높은 출력을 선택
• 생성: 선택된 출력을 자연 언어로 변환

이 구조에 의해 예를 들어 '신규 프로젝트의 시작 방법'이라는 질문에 대해 구체적인 절차나 주의점을 포함한 상세한 답변을 생성할 수 있게 됩니다.

 

자연스러운 문장 생성 과정

LLM에 의한 자연스러운 문장 생성은 확률적인 예측의 연쇄에 의해 실현됩니다. 구체적인 프로세스는 다음과 같습니다.

• 초기 입력: 사용자로부터 입력이나 지시를 받는다.
• 토큰 예측: 다음에 올 가능성이 높은 토큰 예측
• 선택 : 예측된 토큰 중 최적의 것을 선택
• 문맥 업데이트: 선택된 토큰을 고려하여 문맥 업데이트
• 반복 : 목적 길이 및 종료 조건에 도달할 때까지 2~4를 반복

이 과정을 통해 예를 들어 '효과적인 고객 대응 방법'이라는 주제로 구체적인 예나 통계 데이터를 포함한 설득력 있는 문장을 작성할 수 있게 됩니다.

 

파인 튜닝 - 커스터마이징

파인 튜닝은 기존 LLM을 특정 목적이나 영역에 적응시키기 위한 중요한 기술입니다. 그 순서는 이하와 같습니다.

• 목적 설정: 특화 시키고 싶은 분야나 기능을 명확화
• 데이터 준비: 목적에 따른 고품질 데이터 세트 준비
• 파라미터 조정: 학습률이나 반복 횟수 등의 하이퍼 파라미터를 설정
• 추가 학습 : 준비된 데이터 셋을 사용하여 기존 LLM에 추가 학습 실시
• 평가 : 맞춤형 모델의 성능을 평가하고 필요에 따라 조정

파인 튜닝에 의해, 예를 들면 "금융 업계 특화형의 고객 대응 AI" 나 "제조업 전용의 기술 문서 작성 지원 시스템" 등, 기업의 특정 요구에 맞춘 LLM의 실현이 가능하게 됩니다.

이를 통해 보다 효과적인 DX 추진과 업무 효율화를 기대할 수 있을 것입니다.

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이번 포스팅에서는 LLM과 ChatGPT의 연결성과 차이를 알아보기 위해 LLM의 기본 개념, 구성, 동작원리에 대해 간단히 복습해 보는 시간을 가졌습니다.

 

다음 포스팅에서는 본격적으로 LLM과 ChatGPT의 관계성에 대해 알아보도록 하겠습니다.