1.1 정의와 개요

대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 방대한 텍스트 데이터를 학습한 신경망 기반의 첨단 시스템입니다. 수억에서 수조 개에 이르는 파라미터(parameter)를 통해 문맥을 이해하고, 사람처럼 자연스러운 문장을 만들어내며, 복잡한 언어 작업까지 수행할 수 있습니다.

앞선 섹션 "LLM이란 무엇인가: 정의, 역할, 그리고 기계학습과의 차이"에서는 LLM의 개념과 기존 기계학습 모델과의 차이를 소개했습니다. 이번 섹션에서는 LLM의 내부 구조를 조금 더 깊이 살펴보며, 파라미터의 의미, 학습 방식, 그리고 확장성에 대해 다룹니다.

파라미터란 무엇인가?

파라미터는 신경망 안에서 학습 과정 중 조정되는 변수로, 데이터 속 패턴을 얼마나 잘 포착할 수 있는지를 결정합니다.

• 파라미터의 규모: LLM은 기존 모델을 훨씬 뛰어넘는 규모를 가지고 있습니다. 예를 들어:
  • GPT-3: 1,750억 개의 파라미터
  • BERT: 수억 개의 파라미터
• 파라미터의 역할: 이러한 파라미터는 미묘한 언어 패턴과 문맥적 관계를 포착하여, 일관되고 정확한 텍스트를 생성하는 핵심 요소로 작동합니다.

사전 학습과 파인튜닝

LLM의 학습 과정은 크게 두 단계로 이루어집니다.

• 사전 학습(Pre-training): 방대한 텍스트를 통해 언어의 기본 구조, 문법, 어휘, 문맥을 학습합니다. 예를 들어 문장에서 가려진 단어를 예측하거나 다음 단어를 생성하는 방식이 활용됩니다.
• 파인튜닝(Fine-tuning): 사전 학습된 모델을 감정 분석, 질의응답, 요약 등 특정 작업에 맞게 조정합니다. 이를 통해 일반 모델을 특정 도메인에 맞게 최적화할 수 있습니다.

이러한 2단계 학습 방식 덕분에 LLM은 범용적으로 활용 가능하면서도 다양한 과제에 쉽게 적응할 수 있습니다.

자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)의 중요성

LLM을 학습시키는 핵심 기법은 자기 지도 학습입니다.

• 텍스트 마스킹: 입력 데이터의 일부를 가리고, 모델이 그 부분을 예측하도록 학습시킵니다.
• 장점: 별도의 라벨링 작업 없이 방대한 비정형 데이터를 활용할 수 있어 학습 효율성과 확장성이 뛰어납니다.

이 방식을 통해 LLM은 최소한의 사람 개입으로도 언어를 효과적으로 이해하고 생성할 수 있습니다.

확장성과 모델의 진화

LLM은 규모가 커질수록 성능이 향상됩니다. 구글의 BERT, 오픈AI의 GPT 시리즈는 이러한 확장의 대표적 사례입니다.

• 확장성: 파라미터 수가 늘어날수록 문맥 이해와 복잡한 작업 처리 능력이 강화됩니다.
• 응용: GPT-3와 같은 대규모 모델은 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
• 의미: 이러한 모델들은 NLP 분야의 가능성을 새롭게 정의하며, 전례 없는 정확성과 범용성을 보여주고 있습니다.

다음 섹션 "NLP에서의 LLM의 역할"에서는 실제로 LLM이 어떻게 번역, 요약, 질의응답, 텍스트 생성 등 다양한 분야에 활용되는지 살펴보겠습니다.