딥 러닝 기반 AI인 LLM은 인코더와 디코더 쌍으로 구성된 신경망 세트인 트랜스포머 모델을 사용하여 텍스트를 이해하고 생성합니다. 광범위한 데이터 세트를 학습한 LLM은 언어의 관계를 처리하기 위해 셀프 어텐션을 활용하여 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI 역할을 합니다.
딥 러닝 기반 AI인 LLM은 인코더와 디코더 쌍으로 구성된 신경망 세트인 트랜스포머 모델을 사용하여 텍스트를 이해하고 생성합니다. 광범위한 데이터 세트를 학습한 LLM은 언어의 관계를 처리하기 위해 셀프 어텐션을 활용하여 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI 역할을 합니다.
언어는 인간의 상호작용의 근간으로, 아이디어를 전달하고 관계를 촉진하며 사회 생활과 직업 생활의 복잡성을 헤쳐나갈 수 있도록 도와줍니다. 언어는 단순한 의사 소통 도구를 넘어 우리가 세상에 접근하는 매개체 역할을 합니다. 그리고 기술이 발전함에 따라 도구 및 기술과의 상호작용은 점점 더 자연어에 의존하게 되었고, 기계와의 교류는 더욱 직관적이고 의미 있게 이루어지고 있습니다.
따라서 이처럼 작동하는 인공 지능을 구축하려는 꿈은 항상 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있는 시스템을 만드는 데 달려 있었습니다. 최근 몇 년 동안 AI LM(언어 모델)의 개발로 그 꿈은 현실이 되었습니다. NLP(자연어 처리)의 핵심 구성요소인 기본 언어 모델은 간단한 텍스트 생성, 분류, 감정 분석 등 매우 구체적인 작업을 수행하기 위해 제한된 데이터 세트로 학습됩니다. LLM(대규모 언어 모델)은 표준 LM이 자연스럽게 진화한 것으로, 훨씬 더 광범위한 언어 관련 활동을 수행할 수 있는 생성형 AI 솔루션을 지원합니다.
LLM의 진화는 수 년 동안 ML(머신 러닝)과 NLP을 연구 개발한 결과에서 비롯되었으며, 대화에 참여하고, 질문에 답하고, 일관된 텍스트를 작성하고, 사람처럼 자연스러운 느낌의 콘텐츠를 만들 수 있는 모델로 정점에 이르렀습니다. 기계가 인간과 유사하게 텍스트를 이해하고 생성한다는 개념은 오랫동안 컴퓨터 과학자와 언어학자들의 목표였지만, 가장 중요한 혁신은 신경망 기반 모델의 개발, 특히 2017년에 트랜스포머 아키텍처가 도입되면서 이루어졌습니다.
컴퓨팅 능력이 향상되고 데이터 세트가 커짐에 따라 이러한 모델은 점점 더 많은 텍스트로 학습되었고, 그 결과 오늘날 우리가 볼 수 있는 LLM이 개발되었습니다. OpenAI의 GPT 시리즈와 같은 이러한 모델은 기계의 이해와 인간 언어의 생성에 대한 새로운 기준을 세웠으며, 이전에는 불가능했던 수준의 뉘앙스와 복잡성으로 기계와 소통할 수 있게 해줍니다.
LLM의 적용 범위가 확대됨에 따라 특정 요구와 과제를 해결하기 위해 다양한 변형이 발전해 왔습니다. LLM의 주요 범주는 다음과 같습니다.
요약이나 번역 또는 질의 응답과 같은 작업에 맞게 미세 조정된 LLM입니다. 특정 기능에 집중하는 작업별 LLM은 지정된 역할 내에서 성능과 효율성을 높일 수 있습니다.
이 모델은 개별 작업에 대한 전문화된 학습 없이도 다양한 언어 작업을 수행할 수 있는 다목적 모델로 설계되었습니다. 복잡한 텍스트를 생성하고, 컨텍스트를 이해하고, 다양한 주제에 대한 쿼리에 응답할 수 있어 광범위한 용도로 매우 유용합니다.
특정 분야(법률, 의학, 금융 등)의 전문성을 위해 맞춤화된 도메인별 LLM은 전문 데이터 세트를 학습합니다. 집중된 지식베이스를 통해 범용 콘텐츠보다 더 높은 정확도로 산업별 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있습니다.
글로벌 커뮤니케이션의 특성상 다국어 LLM은 둘 이상의 언어로 된 텍스트를 이해하고 생성하도록 개발됩니다. 이러한 모델은 다양한 커뮤니티에 서비스를 제공할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 데 필수적이며 손쉬운 정보 접근을 가로막는 언어 장벽을 허물어줍니다.
퓨샷 LLM은 최소한의 예시나 지침으로 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있어 광범위한 학습 데이터를 사용할 수 없는 분야에 유연하고 효율적으로 사용할 수 있습니다.
인간의 커뮤니케이션을 고도로 정교하게 이해하고 활용할 수 있는 시스템을 구축하는 작업은 복잡합니다. 여기에는 방대한 양의 데이터를 처리하고, 언어의 패턴을 인식하며, 일관되고 문맥에 적합하며, (이상적으로는) 실제 화자와 구별할 수 없는 응답을 생성할 수 있는 모델을 만드는 것이 포함됩니다. 모든 LLM의 핵심에는 이러한 수준의 언어 전문성을 달성하기 위해 조화롭게 작동하는 몇 가지 주요 구성요소가 있습니다. 다음 각 요소는 사용자의 요구를 충족하기 위해 언어를 처리, 학습, 생성하는 데 중요한 역할을 합니다.
임베딩 레이어는 LLM의 처리 파이프라인의 첫 번째 단계입니다. 주요 기능은 단어(토큰이라고 함)를 수치적 표현으로 변환하여 모델이 언어를 수학적으로 처리할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이를 통해 단어 간 의미 및 구문의 유사성을 쉽게 이해할 수 있습니다.
모델의 어휘에 있는 각각의 고유한 단어는 밀도가 높은 벡터와 연관되어 있습니다. 유사한 의미를 가진 단어들은 이 벡터 공간 내에서 서로 더 가깝게 배치되므로 모델이 용어 간의 관계를 파악하고 언어의 뉘앙스를 이해하는 데 도움이 됩니다.
LLM 내 더 큰 트랜스포머 블록의 일부이기도 한 FFN 레이어는 데이터의 비선형 변환을 담당합니다. 이를 통해 모델이 입력 데이터와 출력 데이터 간에 복잡한 연관성을 만들 수 있으므로 미묘하고 상황에 맞는 텍스트를 생성하는 모델 기능에 영향을 줍니다.
트랜스포머 블록 내에서 어텐션 메커니즘이 입력 데이터를 처리한 후 FFN 레이어는 일련의 선형 변환과 비선형 활성화를 적용합니다. 이 단계는 모델이 다양한 언어 패턴을 학습하고 생성하도록 지원하는 데 매우 중요합니다.
모든 LLM이 순환 레이어를 사용하는 것은 아니지만 순환 레이어를 사용하는 모델은 데이터 시퀀스를 처리하는 기능을 활용할 수 있습니다. LSTM(장단기 메모리) 및 GRU(게이트 순환 유닛)와 같은 모델에서 두드러지게 나타나는 순환 레이어는 모델이 일종의 메모리를 유지할 수 있게 해줍니다. 따라서 장기간 사용해도 연속성과 맥락을 고려하여 언어를 이해하고 생성하는 데 도움이 됩니다.
순환 레이어는 시퀀스를 한 번에 한 요소씩 처리하여 시퀀스에서 이전에 본 요소에 대한 정보를 유지합니다. 이는 정보가 지속되도록 하는 루프를 통해 이루어지며, 이러한 레이어는 진행 중인 대화 유지와 같이 순차적인 데이터와 관련된 작업에 특히 효과적입니다.
어텐션 메커니즘은 모델이 작업과 가장 관련성이 높은 입력 시퀀스의 여러 부분에 집중할 수 있도록 지원하는 알고리즘입니다. 이러한 선택적 집중을 통해 모델은 언어의 장거리 종속성을 효과적으로 관리함으로써 보다 일관성 있고 상황에 맞는 텍스트를 생성할 수 있습니다.
이 메커니즘은 입력 데이터의 각 부분에 가중치를 할당하여 시퀀스에서 다음 단어를 생성할 때 해당 단어가 얼마나 중요한지를 나타냅니다. 이렇게 하면 입력에서 관련성 있는 부분에 "주의"를 집중하고 중요하지 않은 부분은 무시할 수 있습니다.
가장 진보된 LLM의 아키텍처 중추인 트랜스포머는 텍스트를 처리하기 위해 어텐션 메커니즘에 크게 의존합니다. 이러한 아키텍처는 입력 텍스트를 처리하는 인코더와 관련 출력 텍스트를 생성하는 디코더 쌍으로 표현되는 아키텍처로 구성됩니다.
트랜스포머의 병렬 처리 역량은 보다 효율적인 학습을 도우며, 이러한 모델이 상황별 데이터에서 복잡한 관계와 미묘한 의미를 포착할 수 있도록 지원합니다. 따라서 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 특히 우수합니다.
텍스트의 이해와 생성은 LLM의 여러 활용 방법 중 한 가지일 뿐입니다. 이러한 고급 AI는 다음과 같이 거의 무제한에 가까운 실용적인 애플리케이션을 제공합니다.
- 온라인 검색
온라인 검색 엔진은 자연어로 된 검색어를 이해하고 해석하여 보다 정확하고 상황에 맞는 검색 결과를 제공할 수 있는 LLM을 통해 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. - 고객 서비스
LLM은 챗봇과 가상 어시스턴트가 보다 인간적이고 효율적인 방식으로 고객 문의를 처리하고, 지원을 제공하며, 문제를 해결하도록 지원하여 해결 시간을 단축하고 솔루션 정확도를 개선할 수 있습니다. - 지식베이스 답변
LLM은 광범위한 데이터베이스를 조사하여 특정 질문에 대한 답변을 제공할 수 있으므로 기술 지원, 연구 및 교육 도구와 같은 분야에서 매우 유용합니다. - 텍스트 생성
보고서 생성부터 이메일 작성에 이르기까지 LLM은 인간의 글쓰기 스타일을 모방한 일관성 있고 문맥에 맞는 텍스트를 생성할 수 있습니다. - 카피라이팅
마케팅 및 광고 분야에서는 웹 사이트, 광고, 소셜 미디어 게시물 등을 위한 창의적이고 매력적인 카피를 생성하여 시간과 자원을 절약할 수 있는 LLM의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. - 코드 생성
프로그래밍 언어 이해, 코드 스니펫 생성, 디버깅은 물론 자연어 설명을 기반으로 전체 프로그램도 생성할 수 있는 LLM은 프로그래밍을 보편화하여 코더가 아닌 사용자도 복잡한 소프트웨어를 만들 수 있게 해줍니다. - 텍스트 분류
LLM은 텍스트를 미리 정의된 범주로 매우 정확하게 분류하여 콘텐츠 중재, 스팸 탐지, 정보 구성 등의 분야에서의 활용도를 높입니다. - 감정 분석
텍스트 데이터의 감정을 이해함으로써 기업은 고객 의견, 시장 동향, 소셜 미디어 인식을 측정하여 마케팅 전략과 제품 개발에 도움을 줄 수 있습니다. - DNA 연구
LLM은 유전자 염기서열을 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 유전적 질환을 식별하는 등 의학 발전에 기여하고 있습니다. - 번역
LLM은 높은 수준의 정확도로 여러 언어로 된 텍스트를 번역하여 언어 장벽을 넘어 보다 명확한 의사소통을 가능하게 지원하고 전 세계에서 콘텐츠에 액세스할 수 있도록 합니다.
LLM은 인공 지능의 중요한 도약을 의미합니다. 그러나 개발과 배포에는 몇 가지 고유한 과제가 수반됩니다. LLM 솔루션과 관련된 몇 가지 주요 장애물은 다음과 같습니다.
LLM 개발에는 컴퓨팅 리소스, 데이터 스토리지, 숙련된 인력 등 상당한 재정적 투자가 수반됩니다. 학술 기관, 업계, 정부 간의 협업을 통해 비용과 자원을 분산하여 LLM 개발에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
원하는 수준의 성능을 달성하기 위해 LLM을 학습시키는 데는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있으며, 이때 엄청난 양의 컴퓨팅 성능이 소모될 수 있습니다. 점진적 학습과 보다 효율적인 모델을 활용하면 학습 시간과 자원 소비를 줄일 수 있습니다.
LLM이 인간 언어의 뉘앙스를 효과적으로 학습하려면 크고 다양한 데이터 세트가 필요합니다. 데이터 공유를 위한 크라우드소싱 및 파트너십은 학습 데이터의 다양성을 높이고 양을 늘려 모델의 강도와 적용성을 강화할 수 있습니다.
LLM의 학습 및 실행과 관련된 에너지 소비는 상당한 탄소 발자국을 유발할 수 있습니다. 데이터 센터에 재생 가능한 에너지원을 활용하고 AI 알고리즘의 효율성을 최적화하면 환경에 미치는 영향을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
LLM 학습에 개인 데이터를 사용하면 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있으며, 모델 자체가 악의적인 악용의 대상이 될 수 있습니다. 엄격한 데이터 익명화 기술을 구현하고 모델 보안 프로토콜을 강화하면 사용자 개인정보와 시스템 무결성을 보호할 수 있습니다.
LLM은 학습 데이터에 존재하는 편향을 상속하거나 증폭시켜 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 위험을 줄이려면 학습 데이터 세트를 신중하게 선별하고 편향 탐지 및 완화 기술을 적용하는 것이 반드시 필요합니다.
LLM이 특정 결과에 도달하는 방법을 이해하는 것은 어려울 수 있으며, 의사 결정 프로세스에 대한 의문이 제기될 수 있습니다. XAI(Explainable AI)에 대한 연구는 사용자가 LLM의 작동을 보다 투명하고 이해하기 쉽게 하여 신뢰와 안정성을 높이는 것을 목표로 합니다.
대규모 언어 모델을 개발하고 구현하는 데는 여러 어려움이 따르지만, 그 이점이 비용을 훨씬 능가합니다. LLM의 혁신적 잠재력을 강조하는 가장 주목할 만한 장점 중 일부를 소개하면 다음과 같습니다.
LLM은 명시적으로 학습되지 않은 놀라운 작업을 수행할 수 있으며, 이는 제로샷 학습이라는 이름으로 알려져 있습니다. 즉, 학습 과정에서 한 번도 접해보지 못한 상황에서 지시를 이해하고 실행할 수 있어 AI에 관한 획기적인 수준의 적응력과 이해력을 보여줄 수 있습니다.
LLM은 엄청난 규모 덕분에 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 방대한 데이터 세트를 처리하고 분석하여 데이터에 숨겨진 패턴, 인사이트, 관계를 찾아낼 수 있습니다. 이 역량은 연구, 비즈니스 인텔리전스, 대규모 데이터 분석에 의존하는 모든 분야에 매우 유용합니다.
LLM은 다양한 데이터 세트에 대해 학습되었으므로 일반적인 언어 패턴을 이해하지만, 특정 도메인이나 작업에 맞게 미세 조정할 수도 있습니다. 즉, 여러 전문 영역에서 전문가 수준의 성능을 제공하도록 조정할 수 있어 비즈니스에서 매우 다재다능한 도구로 활용될 수 있습니다.
LLM은 글쓰기 및 요약부터 번역, 고객 서비스에 이르기까지 다양한 활동을 자동화할 수 있습니다. 이러한 자동화는 특정 기능에 필요한 시간과 자원을 크게 줄여 직원들이 보다 창의적이고 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 합니다.
LLM은 새로운 콘텐츠를 생성하고, 창의적인 솔루션에 영감을 주고, 문제에 대한 다양한 관점을 시뮬레이션하여 인간의 인사이트 도출을 돕는 공동 작업 도구 역할을 할 수 있습니다. LLM은 글쓰기, 디자인, 문제 해결 등 다양한 분야에서 새로운 차원의 창의적 프로세스를 제공합니다.
LLM은 언어 번역, 복잡한 텍스트 요약, 질의 응답 등을 통해 더 많은 사람들이 정보에 더 쉽게 접근할 수 있도록 지원합니다. 이는 교육 격차를 해소하고 더 많은 정보를 기반으로 하는 사회를 조성하는 데 도움이 됩니다.
LLM은 대규모 데이터 세트에서 도출된 인사이트를 제공하고 예측 분석을 제공함으로써 기업, 정부 등에서 더 나은 의사 결정과 전략 계획을 수립할 수 있도록 지원합니다. 방대한 양의 정보를 처리하는 능력은 더 많은 정보를 바탕으로 한 효과적인 정책과 전략으로 이어질 수 있습니다.
LLM은 고객 서비스 상호작용 및 콘텐츠 생성부터 데이터 분석, 의사 결정 지원에 이르기까지 자연어 처리를 수반하는 작업을 자동화하고 개선함으로써 조직이 다른 방법으로는 불가능했던 방식으로 운영을 확장하고 비용을 절감하며 고객 경험을 개인화할 수 있도록 지원합니다. 방대한 양의 텍스트 데이터를 신속하게 처리하고 인사이트를 생성할 수 있으므로 기업은 추세에 앞서 나가고, 고객 감정을 더 잘 이해하고, 더 빠르고 정확하게 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
또한 다양한 영역에 적용 가능한 LLM은 매우 전문적인 분야에도 적용할 수 있어 인간의 전문성을 보완하는 정확하고 권위 있는 지원을 제공할 수 있습니다. 이러한 다목적성은 운영 효율성을 개선하고 제품 및 서비스 혁신을 위한 새로운 길을 열어 고객과 시장의 진화하는 요구를 충족할 수 있는 기회를 제공합니다.
간단히 말해, LLM은 기업이 전문 인력을 보완하여 직원 역량의 한계를 뛰어넘고 재조정할 수 있도록 하는 강력한 혁신의 촉매제입니다.
오래 전 인간의 언어를 적용하여 컴퓨터 시스템의 접근성과 일관성을 높이려는 시도로 시작된 것이 이제는 생성형 AI의 혁명으로 발전했습니다. 오늘날 거의 모든 산업과 분야의 기업들이 LLM 솔루션에 투자하고 있습니다. 그러나 LLM의 잠재력은 적절한 자원, 지원 및 전문 지식이 있어야만 최대한 발휘될 수 있습니다. ServiceNow가 도와드립니다.
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