CHAT GPT의 핵심 생성형 AI란?

 LLM( 대규모 언어 모델)과 NLP( 자연어 처리) 개념을 깊이 이해할 수 있도록 돕습니다. 셀프 어텐션과 워드 임베딩 기술에 대한 소개로, LLM이 어떻게 작동하는지 그리고 자연어 처리문제를 해결하는 데 어떤 역할을 하는지를 설명합니다. 또한, LLM이 직면하고 있는 혐오 발언 이슈와 AI 번역 모델의 과제를 다루며, 비주류 언어에 대한 해결방안도 제시합니다. 본질적으로 생성형 AI의 동작 원리와 실용성을 쉽게 이해할 수 있게 해주는 교육적인 내용입니다.

1. 🧠 라이즈 랭귀지 모델(LLM)에 대한 이해

  • LLM라이즈 랭귀지 모델의 약자로, 대규모 언어 모델을 의미한다.
  • 새로운 개념처럼 보일 수 있지만, 본질적으로 대규모 데이터를 다루는 면에서 요즘 트렌디하게 만들어지고 있다.
  • 라이즈 랭귀지 모델은 방대한 양의 데이터로부터 인간의 언어와 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 모델이다.
  • 다양한 언어를 처리할 수 있으며, 방대한 양의 학습 데이터를 활용하여 오타 수정, 질문에 대한 답변, 요약, 일반 대화 생성을 수행할 수 있다.

2. 🥬 NLP와 LLM의 차이점

  • LLM은 NLP의 한 분야로, 두 개념은 거의 같은 의미를 가지고 있지만 서로 구분된다.
  • LLM은 거대한 데이터 셋을 활용하여 작업을 수행한다는 점에서 NLP와 차별화된다.

3. 🧠 LLM의 구성과 학습 방법

  • LLM은 주로 인터넷에 있는 다양한 소스들을 활용하여 학습한다.
  • 예를 들어, 처칠 피티는 인터넷의 문서와 대화 데이터를 통해 언어 구조를 학습한 것이다.
  • 질문 입력 후, LLM은 해당 질문에 맞는 답변을 찾는 과정을 거친다.
  • 유로 네트워크 모델을 통해 즉각적인 답변을 생성하는 방법도 존재한다.
  • 질문에 대한 답변을 내놓는 처리 과정이 LLM의 핵심이다.

4. 📊 Transformer 구조와 셀프 어텐션

  • Transformer 구조는 인풋과 아웃풋 레이어로 구성되어 있으며, 인풋에 질문이 들어가고 아웃풋에서 대답이 생성된다.
  • 셀프 어텐션은 언어의 시간적 인과관계를 파악하는 데 중요한 역할을 하며, 단어 간 연관성을 분석한다.
  • 언어 모델은 다양한 문법과 비문법적 데이터를 포함한 방대한 텍스트 데이터를 통해 언어의 구조와 일반 지식을 습득한다.
  • 워드 임베딩는 단어와 단어를 숫자로 변환하여 유사한 의미의 단어들이 유사한 숫자군으로 그룹화되는 원리이다.
  • LLM은 특정 태스크에 맞춰 파인 튜닝을 할 수 있도록 설계되어 있으며, GPT-3, GPT-4와 같은 모델에서도 이 기능이 활용된다.

4.1. Transformer 구조와 인풋-아웃풋 레이어

  • Transformer 구조는 인풋과 아웃풋 레이어로 구성되어 있으며, 이는 생성형 AI의 기본 구조이다.
  • 인풋 과정에서 사용자가 GPT에게 질문하는 내용이 포함되며, 이러한 질문들이 아웃풋 단어로 변환된다.
  • 결과적으로, AI는 인풋 데이터를 바탕으로 적절한 대답을 생성하는 방식으로 작동한다.

4.2. 셀프 어텐션의 중요성과 언어 구조 이해

  • 셀프 어텐션은 문장 내 단어 간의 인과관계를 분석하여 언어의 구조를 이해하는 데 큰 역할을 한다.
  • 언어는 시간에 따라 변화하며, 예를 들어 한국어와 영어는 각각의 문법적 구조와 어순을 가진다.
  • 이 구조를 통해, 문장 내 연관관계가 높은 단어에 가중치를 두어 자연스러운 언어 생성을 가능하게 한다.
  • 셀프 어텐션은 방대한 양의 텍스트 데이터에서 단어와 그 관계를 학습하여, 언어의 구조와 널리 알려진 지식을 습득할 수 있도록 한다.

4.3. 워드 임베딩의 원리와 셀프 어텐션의 활용

  • 워드 임베딩은 단어들을 숫자로 변환하여 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는 기술이다.
  • 연관성이 높은 단어들은 비슷한 숫자들로 묶인다.
  • 예를 들어, 수도와 국가가 짝지어질 때, 같은 나라와 도시의 묶음은 유사한 숫자로 할당된다.
  • 이 과정에서 셀프 어텐션을 활용하면, 비슷한 것들이 유사한 숫자로 매핑되는 원리를 확인할 수 있다.

4.4. 파인 튜닝을 통한 LLM의 적응성

  • LLM은 다양한 태스크에 맞춰 파인 튜닝할 수 있도록 설계되어 있다. 이는 특정 문제를 해결하기 위해 LLM을 활용할 수 있다는 것을 의미한다.
  • 예를 들어, 손글씨 분류나 예측과 같은 특정 태스크에서 효과적으로 적용될 수 있다. 이러한 활용은 LLM의 기능적 잠재력을 잘 보여준다.
  • 실제로, GPT-3 및 GPT-4와 같은 사전 학습 모델도 맞춤형으로 진화한 사례가 있다. 이는 LLM이 다양한 응용 분야에 적응하고 발전할 수 있음을 시사한다.
  • 이러한 파인 튜닝은 LLM이 새로운 데이터로 더 많은 학습을 하도록 도와준다. 따라서 사용자 맞춤형 솔루션 제공이 가능해진다.

5. ⚠️ LLM의 한계와 문제점

  • LLM은 인터넷의 방대한 자료를 바탕으로 학습하나, 혐오 발언 인식이라는 문제점이 나타난다.
  • 이러한 문제는 결국 노출될 수밖에 없으며, 사람들이 이를 걸러주는 작업이 필요하다.
  • LLM모델은 가짜 뉴스 생성 및 갈증 유발 문제 해결을 위한 연구가 진행되고 있다.
  • 큰 모델 사이즈로 인해 저장 및 관리에 필요한 전기세가 상당히 증가하며, 이를 감당하기 어렵다고 한다.
  • 한국어 데이터가 비교적 적어 생성 속도가 느리며, 한국어 같은 비주류 언어에 대한 개발이 진행되고 있다.

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