생성형 AI와 LLM(Large-Language Model)에 대하여

1. 생성형 AI

대규모 언어 모델 (LLM)

LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연스러운 언어 생성을 가능하게 만드는 AI 모델입니다. 수십억 개의 텍스트 데이터를 바탕으로 학습하며, 고급 모델의 수많은 파라미터를 이용해 고품질의 일관된 텍스트를 생성할 수 있습니다.

컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 이미지나 비디오와 같은 시각적 데이터를 처리하고 생성하는 AI 기술입니다. GAN과 Diffusion 모델은 이미지 생성, 수정 및 스타일 변환 등에 사용됩니다.

멀티모달 AI

멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하고 생성할 수 있는 기술입니다. 예를 들어, DALL-E는 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성하는 멀티모달 모델입니다.

 

2. 대규모 언어 모델 (LLM)의 정의와 구조

LLM의 정의

대규모 언어 모델은 대규모 텍스트 데이터로 훈련된 AI 기반 언어 모델입니다. 이 모델은 최소 수십억 규모의 텍스트 데이터를 학습하여, 고품질의 텍스트를 일관되게 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

LLM의 구조

대부분의 LLM은 Transformer라는 신경망 구조를 기반으로 하고 있습니다. Transformer는 Self-Supervised Learning 방식을 사용하여, 라벨이 없는 데이터를 학습할 수 있는 특징을 가지고 있습니다. 이 구조는 대규모 데이터를 처리하는 데 뛰어난 성능을 발휘하며, 모델의 성능을 더욱 향상시킵니다.

LLM은 또한 Fine-Tuning 과정을 통해 특정 작업에 맞게 추가 학습을 할 수 있습니다. Fine-Tuning은 미리 학습된 모델을 특정 목적에 맞게 조정하는 과정으로, 이를 통해 더욱 전문화된 결과를 얻을 수 있습니다.

 

3. 대규모 언어 모델의 발전 과정

통계적 언어 모델 (~2013)

초기 언어 모델은 단어의 빈도수를 통계적으로 분석하여 텍스트를 예측했습니다. 이 모델은 간단하지만, 문맥을 이해하거나 의미를 정확하게 파악하는 데 한계가 있었습니다.

신경망 기반 언어 모델 (2014~2018)

신경망을 이용한 언어 모델은 임베딩(Embedding) 기법을 사용하여 단어나 문장을 벡터 형태로 표현하게 되었습니다. 이로 인해 단어 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다. n개의 값 중 한 개의 값만 1만을 가져 의미를 표현하는 One-hot Vector 방식과는 달리, Word2Vec은 단어를 고차원 벡터로 변환하여 단어 간의 유사성을 계산할 수 있게 합니다.

대규모 언어 모델 (2019~현재)

대규모 언어 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 수십억 개의 파라미터를 가진 Transformer 기반 신경망 모델로 발전했습니다. 이러한 모델은 더욱 정교하고 복잡한 텍스트 생성 및 이해가 가능해졌습니다.

 

4. Fine-Tuning과 RAG

Fine-Tuning

Fine-Tuning은 사전 학습된 대규모 모델을 특정 작업에 맞게 추가로 학습시키는 과정입니다. 예를 들어, GPT와 같은 모델을 특정 산업에 맞는 언어로 Fine-Tuning하면, 특정 분야에 적합한 텍스트를 생성할 수 있습니다.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG는 정보를 검색하여 그 정보를 기반으로 텍스트를 생성하는 방식입니다. 기존의 언어 모델에 외부 정보를 결합하여 더욱 정확하고 유용한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. RAG는 특히 정보가 빠르게 변화하는 분야에서 유용합니다.

 

비교 항목 Fine-Tuning RAG

	Fine-Tuning	RAG
방식	기존 모델을 특정 데이터로 추가 학습	외부 데이터를 검색하여 반영
정보 업데이트	새로운 데이터 학습이 필요함	실시간으로 최신 정보 반영 가능
장점	특정 분야에 최적화 가능	최신 정보 활용 가능, 학습 부담 적음
단점	업데이트가 번거로움	검색된 정보의 품질에 따라 성능 차이 발생

 

Fine-Tuning은 특정한 도메인에서 전문성을 높이는 데 적합한 반면, RAG는 최신 정보를 필요로 하는 뉴스, 검색 엔진 등에서 강점을 보입니다. 이러한 방식은 최근 공개된 GPT4에서도 확인해볼 수 있습니다.