"대형 언어 모델(LLM): 핵심 기술, 주요 모델 비교 및 향후 전망"

이번 시간에는 LLM(대형 언어 모델, Large Language Model)에 대해 알아보고자 하는데요. 최근 몇년 사이에 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 인기가 급증한 이유는 몇 가지 주요 기술적 발전과 실용성에서 비롯되었습니다. 우선, GPT-3, GPT-4와 같은 모델들이 보여준 뛰어난 자연어 처리 능력은 인간 수준의 텍스트 생성, 번역, 요약, 코드 작성 등 다양한 작업에서 우수한 성능을 발휘하며, 다양한 산업 분야에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 특히, 비즈니스, 교육, 헬스케어 등 여러 분야에서 자동화와 효율성을 높여주는 도구로 자리 잡으며 기업들의 관심을 끌었습니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술의 발전 덕분에 대규모 모델을 운영하는 데 필요한 인프라가 대중화되고, 더 많은 개발자가 접근할 수 있는 환경이 마련되었기 때문입니다.
 
향후 LLM의 방향성은 더욱 고도화된 인간-기계 상호작용을 목표로 할 것입니다. 현재의 모델들이 텍스트 기반의 작업에 집중하고 있지만, 미래에는 음성, 이미지, 비디오 등 다양한 멀티모달 데이터를 처리할 수 있는 모델로 발전할 가능성이 큽니다. 또한, 더욱 안전하고 윤리적인 AI 시스템 구축을 위한 연구가 활발히 진행되며, 프라이버시와 보안 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 개발이 중요해질 것입니다. 이러한 발전은 개인화된 AI 서비스나 산업별 특화된 솔루션을 제공하며, 더욱 효율적인 자동화와 창의적인 협업이 가능해질 것입니다.

LLM(대규모언어모델)

 

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1. LLM 모델 어원 및 정의

LLM은 대형언어모델 또는 대규모언어모델 "Large Language Model"의 약자입니다. 여기서 각 단어의 의미를 풀어보면 다음과 같습니다

• Large: "대형" 또는 "크다"는 의미로, 모델이 다룰 수 있는 데이터의 크기나, 학습에 사용된 매개변수(parameter)의 수를 의미합니다. LLM은 수억, 수십억, 심지어 수백억 개의 매개변수를 가진 모델을 지칭합니다.
• Language: "언어"는 모델이 처리하는 데이터 유형을 나타냅니다. LLM은 텍스트 데이터를 중심으로 학습을 진행하는 모델로, 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 작업에 주로 사용됩니다. 이에는 언어의 문법적 규칙, 의미, 맥락 등을 이해하고 생성하는 능력이 포함됩니다.
• Model: "모델"은 실제로 컴퓨터가 학습하는 수학적 또는 알고리즘적 구조를 의미합니다. LLM은 기계학습(Machine Learning) 및 심층학습(Deep Learning) 기술을 사용하여 언어 패턴을 학습하고 예측할 수 있도록 설계된 수학적 모델입니다.

LLM(대형 언어 모델 또는 대규모언어모델)은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 특화된 AI 모델입니다. "대형"이라는 용어는 이 모델이 다루는 데이터와 파라미터의 규모가 매우 크다는 점을 강조합니다. LLM은 대규모의 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 패턴을 이해하고, 그 지식을 바탕으로 텍스트를 생성하거나 특정 작업을 수행할 수 있는 능력을 가집니다. LLM은 Transformer라는 딥러닝 아키텍처를 기반으로 하는 경우가 많으며, 텍스트 예측, 문장 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업을 지원합니다. 주로 텍스트 데이터만을 사용하여 훈련되며, 사용자가 제공하는 입력에 대해 인간처럼 자연스럽게 반응할 수 있습니다.
 

2. LLM 모델 개발 흐름

LLM(대형 언어 모델)의 개발 흐름에서 가장 중요한 사건들은 주로 모델 아키텍처의 발전과 관련된 기술 혁신을 중심으로 발생하였습니다. 이들 사건은 자연어 처리(NLP) 분야에서 게임 체인저로 작용했으며, LLM의 성능을 비약적으로 향상시켰습니다. 아래는 LLM 개발의 흐름에서 가장 중요한 사건들을 정리한 것입니다:
래는 글로벌 LLM 시장의 개발 흐름을 연도별로 주요 이슈를 정리한 표입니다:
연도주요 이슈

연도	주요 개발 흐름
2013-2017	단어 임베딩 기술의 발전 (Word2Vec, GloVe): 자연어 처리의 기본 기술 개발 RNN/LSTM 한계: 긴 문맥 처리의 어려움과 새로운 아키텍처 필요성 제기
2017	Transformer 아키텍처 등장: "Attention is All You Need" 논문 발표, self-attention 메커니즘 도입 BERT의 등장: 양방향 문맥 이해와 사전 훈련/미세 조정 방식 도입
2019	GPT-2 등장: 175억 파라미터 모델, 자연스러운 텍스트 생성 가능하지만 악용 우려로 초기 공개 제한 모델 크기의 중요성 부각: 모델 성능이 파라미터 수와 밀접하게 연결됨
2020	GPT-3 등장: 1750억 파라미터, 범용 언어 모델로서 텍스트 생성, 질문 응답 등 다양한 작업 처리 Zero-shot/Few-shot 학습: 추가 학습 없이 특정 작업 수행 가능
2021	OpenAI GPT-3 상용화: GPT-3를 API 서비스로 제공, 다양한 산업 분야에서 활용 범용 AI 모델의 상용화 시작: 텍스트 생성, 코딩 보조, 고객 서비스 등 다양한 응용 사례 등장
2022	Google PaLM: 멀티태스크 성능 향상, 5400억 파라미터 모델 출시 Meta LLaMA: 연구 중심의 모델로 경쟁 시작
2023	GPT-4 등장: 멀티모달 AI 지원, 텍스트와 이미지 동시에 처리 가능 윤리적 AI와 안전성 이슈: GPT-3와 GPT-4의 허위 정보 생성, 편향 문제에 대한 논의 및 대응 필요 Antropic의 Claude: 안전성 중심의 AI 개발, 윤리적 AI 모델 제시
2024	AI 규제 및 지속 가능성: LLM의 에너지 소비 문제, AI 모델의 환경 영향 문제에 대한 논의 강화 AI 규제 및 법적 문제: AI 기술의 윤리적 사용을 위한 글로벌 규제 필요성 대두

 
 
3. LLM 모델 특징

대형 언어 모델(LLM)은, 기계학습 및 자연어 처리 분야에서 사용하는 딥러닝 기반의 모델로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 처리하고 생성하는 데 능한 모델을 말합니다. LLM은 특정 작업을 수행하기 위해 학습된 후, 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 범용 모델입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다

• 매개변수의 규모: LLM은 매우 많은 수의 매개변수(파라미터)를 가진 모델입니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-3 모델은 약 1750억 개의 매개변수를, GPT-4는 그보다 더 많은 매개변수를 가지고 있습니다. 이 정도 규모의 모델은 언어의 복잡한 패턴을 학습하고 추론하는 데 필수적입니다.
• 사전 학습(Pre-training): LLM은 대량의 텍스트 데이터를 통해 사전 학습을 진행합니다. 이 과정에서 모델은 문법, 의미, 문맥 등을 파악하고, 다양한 언어 패턴을 이해할 수 있습니다. 이후 특정 작업에 맞게 **미세 조정(Fine-tuning)**을 통해 성능을 최적화합니다.
• 자연어 처리 작업 수행: LLM은 다양한 NLP 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 문장 생성, 번역, 요약, 감정 분석, 질문 답변 등 여러 언어 관련 작업을 처리할 수 있습니다. 또한, GPT와 같은 모델은 주어진 입력에 대해 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있는 능력이 뛰어나며, 이로 인해 다양한 응용 프로그램에 활용됩니다.
• Transformer 아키텍처: LLM의 주요 기술적 특징 중 하나는 바로 Transformer 아키텍처입니다. Transformer는 문맥을 이해하고, 병렬적으로 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖춘 딥러닝 모델로, 자연어 처리에 매우 적합합니다. LLM은 이 아키텍처를 기반으로 하여, 언어의 복잡한 의미와 구조를 파악하고 예측할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

 

4. LLM 주요 기능

LLM(대형 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 다양한 기능을 수행할 수 있는 매우 강력한 도구입니다. 주요 기능들은 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답, 감정 분석 등 여러 가지가 있으며, 이를 통해 여러 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 아래는 LLM의 주요 기능들에 대한 설명입니다:

 

  1) 텍스트 생성 (Text Generation)
      LLM은 주어진 입력을 바탕으로 자연스러운 텍스트를 생성하는 능력이 뛰어납니다. 이 기능은 자동 글쓰기와 관련된
     다양한 작업에서 활용됩니다. 예를 들어, 사용자가 질문을 입력하면 그에 대한 적절한 답변을 생성하거나, 특정 주제에
     대한 긴 글을 자동으로 작성할 수 있습니다. GPT와 같은 모델은 이러한 텍스트 생성 작업에서 매우 우수한 성능을 보입
     니다. 이 기능은 콘텐츠 제작, 마케팅, 소셜 미디어 관리, 그리고 창의적인 글쓰기에도 유용하게 사용됩니다.
 
  2) 기계 번역 (Machine Translation)
      LLM은 여러 언어 간의 번역 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 영어로 된 문장을 한국어나 스페인어 등 다른 언어
      로 자연스럽게 번역할 수 있습니다. 이 번역은 기존의 규칙 기반 시스템보다 훨씬 더 자연스럽고 문맥을 잘 반영하는 번
      역을 제공합니다. Google Translate, DeepL과 같은 서비스들이 LLM을 기반으로 하여 높은 품질의 번역 결과를 제공하
      고 있습니다.
 
  3) 텍스트 요약 (Text Summarization)
      LLM은 긴 문서를 짧고 간결한 요약문으로 축약하는 기능을 갖추고 있습니다. 이 기능은 특히 뉴스 기사, 연구 논문, 보
     고서 등 방대한 정보를 효율적으로 소비해야 하는 경우에 유용합니다. LLM은 원본 텍스트에서 핵심적인 정보를 추출하
     고 이를 간략하게 재구성하여, 사용자가 중요한 내용을 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다. 추상적 요약(text
     abstraction)과 추출적 요약(extractive summarization) 모두 수행할 수 있습니다.
 
  4) 질문 응답 (Question Answering)
     LLM은 주어진 텍스트나 지식 기반을 바탕으로 질문에 대한 답변을 생성하는 능력이 뛰어납니다. 사용자가 특정 질문을
    입력하면 모델은 해당 질문에 대한 정확하고 적절한 답변을 제공합니다. 이 기능은 고객 서비스, 교육, 정보 검색 등 다양
    한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 대화형 AI 시스템이나 챗봇에서는 사용자 질문에 대한 즉각적인 답변을 제
    공하는 데 사용됩니다.
 
  5) 감정 분석 (Sentiment Analysis)
      LLM은 텍스트에서 감정의 톤이나 감정적 뉘앙스를 분석할 수 있습니다. 이는 사용자가 작성한 글이나 고객의 리뷰에
     서 긍정적, 부정적, 중립적인 감정을 자동으로 분류하는 데 활용됩니다. 감정 분석은 마케팅, 고객 서비스, 여론 분석 등
     에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 기업이 소셜 미디어에서 브랜드에 대한 의견을 모니터링하거나, 영화나 제품 리
     뷰에서 고객의 반응을 분석할 때 사용됩니다.
 
   6) 대화형 AI (Conversational AI)
      LLM은 사람과 자연스럽게 대화할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해 챗봇이나 가상 비서를 구축할 수 있습니
      다. 예를 들어, Apple의 Siri, Amazon의 Alexa, Google Assistant와 같은 가상 비서가 LLM을 활용하여 사용자와 대화를
      나누고, 명령을 수행하며, 필요한 정보를 제공합니다. LLM은 대화의 문맥을 이해하고, 질문에 적절하게 반응하는 능력
      을 가지고 있어, 인간과의 상호작용에서 자연스러운 대화를 지원합니다.
 
  7) 자연어 이해 (Natural Language Understanding, NLU)
      LLM은 자연어의 의미와 문맥을 이해하는 능력이 뛰어납니다. 이는 문장의 의미를 분석하고, 문맥에 따라 올바르게 해
      석할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, “Apple이 떨어졌다”라는 문장이 과일을 의미하는지, 기술 회사를 의미하는지 구별할
      수 있습니다. 이러한 기능은 검색 엔진 최적화, 고객 지원 시스템, 정보 추출 등에서 중요한 역할을 합니다.
 
  8) 문법 교정 (Grammar Correction)
      LLM은 텍스트 내에서 문법적 오류를 자동으로 식별하고 교정할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 문법 교정 기능은 글
      쓰기 도구나 이메일 작성, 혹은 공식 문서 작성 시에 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, 사용자가 입력한 텍스트에서 문
      법, 맞춤법, 구두점 등을 자동으로 수정하여 더 자연스럽고 정확한 문장을 만들 수 있습니다.
 
   9) 언어 모델링 (Language Modeling)
      언어 모델링은 특정 단어나 문장 다음에 올 가능성이 높은 단어나 구를 예측하는 기능입니다. LLM은 텍스트 내에서 빈
      번하게 나타나는 패턴을 학습하여, 주어진 맥락에 맞는 단어나 문장을 예측할 수 있습니다. 이 기능은 텍스트 입력 자동
      완성, 검색어 추천, 이메일 작성 보조 등 다양한 응용 프로그램에서 사용됩니다.
 
 

5. 글로벌 LLM 모델 비교(한국포함)

로벌 LLM 모델 비교를 표로 정리하면, 각 모델의 특성과 주요 특징을 한눈에 쉽게 파악할 수 있습니다. 아래는 주요 글로벌 LLM 모델들을 비교한 표인데요. 모델을 비교할 때 가장 중요한 기준은 사용자의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 예를 들어, 텍스트 생성이 주요 용도라면 OpenAI GPT가 매우 적합할 수 있습니다. 반면, 다국어 처리나 특정 언어에 특화된 모델이 필요하다면 Baidu Ernie나 Google PaLM이 유리할 수 있습니다. 또한, 안전성이나 윤리적 고려가 중요한 경우 Claude 같은 모델을 고려할 수 있습니다. 각 기준을 종합적으로 고려하여, 목적에 맞는 최적의 LLM을 선택하는 것이 중요합니다.
한국에서 개발된 모델들은 한국어 처리에 특화되어 있으며, 한국어의 문법적 특성을 잘 반영하고 있습니다. 예를 들어, Naver의 HyperCLOVA는 2040억 파라미터로 한국어와 여러 언어를 지원하는 고성능 모델입니다. Kakao의 KoGPT-3는 600억 파라미터로 한국어 자연어 처리에 강점을 가지고 있습니다.

국가	제조사	모델명	성능 (파라미터수)	속도	비용	특징
미국	OpenAI	GPT-3	1750억 파라미터, Autoregressive 모델, 범용 언어 모델	빠른 텍스트 생성, 대규모 처리 가능	고비용 (API 기반 사용)	범용 모델, 다양한 작업 처리 가능, API 제공
미국	OpenAI	GPT-4	1750억 파라미터, 멀티모달 지원 (텍스트 + 이미지)	매우 빠름, 향상된 성능	고비용 (API 기반 사용)	멀티모달 AI, 향상된 문맥 이해와 정확도
미국	Google	PaLM	5400억 파라미터, 멀티태스크 학습 가능	빠른 처리 속도, 효율성 높은 모델	고비용	다양한 자연어 처리 작업을 처리, 멀티태스크 학습 지원
미국	Google	Bard (LaMDA)	대화형 AI, Google의 검색 및 정보 처리 기술에 통합됨	빠른 대화 속도	미정 (서비스 기반)	대화형 모델, 자연스러운 대화와 정보 제공에 특화
중국	Baidu	Ernie 4.0	2600억 파라미터, 멀티모달 지원, 중국어 특화	빠른 속도, 효율적인 처리	저비용 (중국 내 활용)	중국어와 특화된 작업에 강점, 멀티모달 지원
중국	Alibaba	M6	1000억 파라미터, 대형 모델, 중국어 및 영어 성능 향상	빠른 처리 속도	저비용 (클라우드 기반)	고성능 중국어 처리, 다양한 산업용 AI 응용에 강점
한국	Naver	Hyper CLOVA	2040억 파라미터, 한국어 및 다국어 지원	빠른 한국어 텍스트 처리, 다국어 가능	고비용	한국어 특화 모델, 한국어 및 여러 언어 처리 가능
한국	Kakao	KoGPT-3	600억 파라미터, 한국어 자연어 처리 및 생성	빠른 처리 속도	저비용 (Kakao 클라우드 기반)	한국어 자연어 처리 특화, 다양한 산업 분야에 활용 가능
한국	SK Telecom	A. I. Model (Xpert)	한국어 처리에 특화된 중형 모델	빠른 처리 속도	미정 (서비스 기반)	한국어 중심의 특화 모델, 대화형 AI 활용
한국	Hyundai Mobis	MOBIS GPT	차량 관련 정보 처리 및 커스터마이징된 언어 모델	빠른 반응 속도	미정	자동차 산업 특화, 차량 관련 대화형 AI 활용

 
주요 비교 포인트:

• 파라미터 수: LLM 모델의 성능과 처리 능력에 중요한 영향을 미칩니다. 보통 더 많은 파라미터를 가진 모델일수록 성능이 우수하지만, 더 많은 자원을 소모합니다.
• 성능: 각 모델은 특정 작업에 특화된 성능을 보여줍니다. 예를 들어, GPT-3/4는 생성적 AI, PaLM은 이해 기반 작업에 뛰어난 성능을 보입니다.
• 속도: 대부분의 LLM은 클라우드 기반으로 제공되므로, 처리 속도는 서버의 성능과 네트워크 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로 OpenAI와 Google의 모델은 매우 빠른 응답 속도를 자랑합니다.
• 비용: 대부분의 LLM은 API 기반으로 제공되며, 사용량에 따라 과금됩니다. 예를 들어, GPT-3와 GPT-4는 OpenAI API에서 사용 시 비용이 발생합니다.
• 특징: 각 모델은 그 자체의 특징이 있습니다. 예를 들어, Claude는 안전성에 중점을 두고 있으며, LLaMA는 연구와 학술적 목적에 적합한 모델입니다.

 
6. LLM모델의 과제와 발전방향

현재 LLM(대형 언어 모델) 글로벌 시장에서 가장 큰 문제점 중 하나는 윤리적 문제와 안전성입니다. LLM은 생성하는 텍스트가 매우 자연스럽고 그럴듯하지만, 허위 정보나 편향된 내용을 생성할 가능성이 큽니다. 예를 들어, 잘못된 정보나 악의적인 내용을 생성할 수 있어 신뢰성 문제가 지속적으로 제기되고 있습니다. 또한, LLM이 특정 문화나 사회적 가치에 대해 편향된 결과를 낼 위험도 크며, 이는 특히 글로벌 서비스에서 문제가 될 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 AI 윤리와 안전성 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.

두 번째 문제는 비용과 환경적 영향입니다. LLM은 대규모 데이터셋을 처리하고, 수많은 파라미터를 학습해야 하기 때문에 엄청난 연산 자원과 전력을 소모합니다. 특히 GPT-3나 GPT-4와 같은 모델은 수백억에서 수천억 개의 파라미터를 학습하며, 이를 지원하는 인프라는 비용이 매우 높습니다. 이로 인해 소규모 기업이나 개발자들은 모델을 활용하기 어려운 상황에 처할 수 있으며, AI 모델의 에너지 소비 문제는 환경적 부담을 가중시키고 있습니다.

향후 LLM의 발전방향은 멀티모달 AI와 효율성 개선에 집중될 것으로 예상됩니다. 현재 LLM은 텍스트 기반 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만, 이미지, 음성 등 다른 형태의 데이터와 멀티모달 학습을 결합하는 기술이 중요해지고 있습니다. 예를 들어, GPT-4는 텍스트와 이미지를 동시에 처리하는 능력을 갖추고 있으며, 향후 더 많은 다양한 입력을 동시에 처리할 수 있는 모델들이 등장할 것입니다. 또한, 모델의 크기가 커지고 성능이 향상되는 만큼, 연산 효율성을 높이고 비용을 절감하는 기술도 중요한 발전 방향이 될 것입니다. AI 모델의 환경적 지속 가능성을 고려한 개발이 핵심적인 이슈로 떠오를 것입니다.