LLM이란 무엇일까요? 쉽게 알려드려요

 

쉽게 이해할 수 있도록 일상적인 비유를 사용해 LLM (Large Language Model)에 대해 설명해 드릴게요.

 

LLM이란 무엇인가요?

LLM, 즉 대규모 언어 모델은 사람의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델입니다. 이 모델은 많은 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 패턴을 이해하고, 질문에 답하거나 글을 쓰는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

LLM을 이해하기 위한 비유

LLM을 큰 도서관과 도서관 사서로 비유해볼게요.

1. 도서관의 책들 (데이터):
   • 도서관에는 수백만 권의 책이 있습니다. 이 책들은 다양한 주제와 장르를 포함하고 있죠. LLM의 도서관에서는 인터넷에서 수집한 수많은 문서, 책, 기사 등이 책으로 존재합니다.
   • 이 도서관의 책들은 모델이 학습하는 데이터라고 생각하면 됩니다. 모델은 이 책들을 읽고 언어의 패턴, 문법, 문맥 등을 학습합니다.
2. 사서 (모델):
   • 도서관의 사서는 모든 책을 읽고 이해한 뒤, 어떤 질문이 들어와도 관련 정보를 찾아내어 답을 해줄 수 있습니다. 예를 들어, "어떤 책이 역사에 대해 잘 설명하고 있나요?"라고 물으면, 사서는 즉시 관련된 책들을 추천해 줄 수 있죠.
   • LLM은 이 사서와 같아요. 모델은 학습된 데이터에서 정보를 찾아내고, 질문에 대해 적절한 답을 생성합니다.
3. 도서관의 크기 (모델의 크기):
   • 도서관이 클수록, 즉 더 많은 책이 있을수록, 사서가 더 많은 정보를 제공할 수 있겠죠. 마찬가지로, LLM의 크기가 클수록 더 많은 데이터를 학습할 수 있고, 더 정확하고 유용한 답변을 제공할 수 있습니다.

LLM의 작동 원리

LLM은 수학적 알고리즘과 신경망(neural networks)을 사용하여 텍스트 데이터를 처리합니다. 이를 조금 더 자세히 설명하면 다음과 같습니다.

1. 단어와 문장의 이해 (토큰화와 임베딩):
   • LLM은 텍스트를 작은 단위(토큰)로 나눕니다. 이는 단어일 수도 있고, 더 작은 의미 단위일 수도 있습니다. 마치 책을 단어 단위로 쪼개어 읽는 것과 같죠.
   • 각 토큰은 벡터로 변환됩니다. 벡터는 숫자의 집합으로, 각 단어의 의미를 수학적으로 표현한 것입니다. 예를 들어, '고양이'와 '강아지'는 서로 다른 벡터를 가지지만, '고양이'와 '호랑이'는 좀 더 비슷한 벡터를 가질 것입니다.
2. 문맥 이해 (컨텍스트 이해):
   • LLM은 문장 내에서 단어들이 어떻게 서로 관련되어 있는지를 이해합니다. 예를 들어, "나는 사과를 먹었다"라는 문장에서 '사과'는 과일을 의미하지만, "사과를 했다"라는 문장에서는 '사과'가 '미안함'을 의미하죠.
   • 모델은 이처럼 문맥을 이해하고, 단어의 의미를 올바르게 파악합니다.
3. 예측과 생성:
   • LLM은 주어진 텍스트의 다음에 올 단어를 예측하여 문장을 생성합니다. 예를 들어, "나는 오늘 아침에"라고 입력하면, 모델은 "밥을 먹었다" 또는 "산책을 했다"와 같은 문장을 예측할 수 있습니다.

학습 과정

LLM은 많은 양의 텍스트 데이터를 사용하여 학습합니다. 이 과정은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.

1. 사전 학습(Pre-training):
   • 모델은 다양한 텍스트 데이터를 사용하여 언어의 기본적인 구조와 패턴을 학습합니다. 이 단계에서 모델은 문법, 어휘, 일반적인 상식을 배웁니다.
2. 미세 조정(Fine-tuning):
   • 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 조정합니다. 예를 들어, 질문-답변 시스템으로 사용하기 위해 모델을 조정하거나, 특정 주제에 대해 더 깊이 이해하도록 학습시킵니다.