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LLM(Large Language Model)은 최근 언어 처리 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나로, 방대한 데이터 학습을 통해 사람처럼 자연스러운 텍스트를 이해하고 생성할 수 있게 해줍니다. 이번 글에서는 과거의 언어 모델들이 가진 문제점과, 왜 LLM이라는 개념이 필요한지에 대해 알아보겠습니다. 그리고 LLM을 실제로 적용하기 전후로 어떤 변화가 일어나는지도 함께 살펴보려고 합니다.
기존 언어 모델의 문제점과 LLM의 필요성
전통적으로 많은 서비스나 연구에서는 규칙 기반(Rule-based) 접근 방식이나 규모가 작은 통계적 모델을 활용해 왔습니다. 이러한 접근 방식은 언어 처리의 초기 단계에서는 꽤 유용하게 쓰였지만, 데이터의 양과 복잡성이 폭발적으로 증가한 현재 시점에는 다양한 문제가 발생합니다.
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맥락 파악의 한계: 단순 규칙 혹은 N-gram 기반 모델은 문장 단위 이상의 복잡한 맥락을 해석하기 어렵습니다. 결과적으로 복잡한 질문이나 긴 문맥이 필요한 상황에서 오답을 내놓기 쉽습니다.
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유연성 부족: 지식이 모델 내부에 제대로 축적되지 않아, 새로운 주제나 표현 방식을 쉽게 다루지 못합니다.
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명확한 확장성 문제: 텍스트나 도메인 범위가 늘어날수록 관리가 복잡해지고, 높은 성능을 유지하기 위해서는 새로 수많은 규칙을 추가해야 하는 비효율이 발생합니다.
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고급 기능 부족: 자연스러운 생성, 문맥 기반 번역, 복잡한 질의응답 등 고급 기능을 구현하려면 훨씬 많은 노력과 보조 시스템이 필요합니다.
이 같은 이유로, 언어 처리나 텍스트 생성에 대한 요구가 폭발적으로 증가하는 상황에서, 기존 접근법만으로는 더 이상 충분한 서비스를 제공하기 어려워졌습니다. 그래서 대규모 언어 모델이라는 전혀 다른 스케일의 접근이 필요하게 되었습니다.
LLM의 등장과 해결책
LLM은 이러한 전통적 언어 모델의 한계를 극복하기 위해 등장했습니다. 거대한 양의 텍스트 데이터를 학습하면서, 사람의 언어 패턴이나 문맥 이해 방식을 통계적으로 습득하는 형태입니다.
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자연스럽고 풍부한 표현: 사람처럼 긴 문맥을 처리하고, 문맥에 맞는 답변을 생성해줄 수 있습니다.
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업데이트와 확장 용이: 새로운 데이터로 학습을 진행하면, 추가 규칙 작성 없이도 모델이 알아서 패턴을 포착할 수 있습니다.
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다양한 도메인: 의료, 법률, 마케팅, 소프트웨어 개발 등 여러 분야에서, 도메인별 텍스트를 학습한 LLM을 통해 전문적 답변이나 아이디어를 빠르게 얻을 수 있습니다.
LLM 적용 전후의 변화
적용 전
LLM이 도입되기 전에는 주로 아래와 같은 방식이 많았습니다.
1.
규칙 기반 문장 처리나, N-gram 등 통계적 모델을 사용하여 짧은 대화나 간단한 텍스트 변환을 구현.
2.
복잡한 분야별 표현이나 용어가 등장하면 별도의 규칙 추가, 데이터 전처리, 예외 처리 등이 필요.
3.
긴 문맥이나 추론이 필요한 과제는 별도 시스템(예: FAQ 데이터베이스)을 뒤져야 했고, 이는 응답 정합성이 떨어지는 문제로 이어졌습니다.
결과적으로, 서비스 규모가 커지거나 적용 범위가 넓어질수록 담당 팀이 관리해야 할 규칙과 예외 케이스가 기하급수적으로 늘어났고, 새로운 요구사항이 나오면 즉각적으로 대응하기 어려워서 사용자의 요구에 발 빠르게 대응하지 못했습니다.
적용 후
LLM을 도입한 뒤에는 상황이 크게 달라집니다.
1.
다양한 맥락 처리: 하나의 모델이 뉴스 기사, 전문 논문, 리뷰 등 서로 다른 성격의 텍스트를 이해하고 종합할 수 있게 됩니다.
2.
신속한 서비스 개선: 새롭게 등장한 트렌드나 용어가 있어도, 추가 데이터만 제공하면 별도 규칙 작성 없이 모델이 어느 정도 패턴을 파악합니다.
3.
고급 기능 가능: 예컨대, 여러 문서를 종합하여 요약본을 생성한다든가, 복잡한 질의응답을 진행하는 등 기존에 불가능하던 고난이도 텍스트 처리도 가능해집니다.
무엇보다, LLM을 활용함으로써 언어 처리 업무가 더이상 병목 현상을 일으키지 않고, 새로운 아이디어가 떠오르면 곧바로 모델을 활용해 프로토타이핑을 해볼 수 있는 환경이 마련된다는 게 큰 변화입니다.
LLM의 핵심 원칙
LLM을 적용할 때 고려해야 할 몇 가지 핵심 원칙을 간단히 정리해보면 다음과 같습니다.
1.
대규모 학습 데이터
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모델이 최대한 다양한 문맥과 표현 방식을 배우도록, 도메인 별로 충분한 텍스트 데이터를 준비해야 합니다.
2.
지속적인 모니터링
•
모델이 생성하는 텍스트가 완벽하지 않으므로, 편향성이나 오류가 있는지 모니터링하고, 데이터나 모델 파라미터를 주기적으로 업데이트해야 합니다.
3.
사용자 중심 접근
•
모델이 제시하는 결과물이 실제 업무나 서비스 맥락에서 유용한지, 사용자 피드백을 받아 개선하는 프로세스가 필요합니다.
4.
보안 및 윤리적 고려
•
LLM이 오용되거나 민감 정보가 노출되는 사례가 생기지 않도록, 접근 권한이나 개인정보 보호 가이드라인을 엄격히 적용해야 합니다.
마무리
LLM은 대규모 언어 모델의 잠재력을 극대화하여, 기존 언어 모델의 한계를 뛰어넘고자 등장한 혁신적인 접근법입니다. 자연어 처리에서 텍스트 생성과 분석의 효율을 높이는 것은 물론, 과거에는 상상하기 어려웠던 새로운 활용 가능성까지 보여주고 있습니다. LLM이 언제나 완벽한 답을 주는 건 아니지만, 그 등장 배경과 원리를 이해하면, 지금까지 막혀 있던 언어 처리 문제에 대해 해결할 수 있는 다양한 돌파구를 마련할 수 있습니다.
다음 시리즈에서는 LLM의 대표 주자 GPT를 간단히 살펴보고, 실제 ChatGPT API를 활용하는 기본 방법을 배워볼 예정입니다.