LLM

대규모언어모델(Large Language Models, LLM)은 대규모 언어 모델로서, 방대한 양의 텍스트 데이터에서 언어의 구조와 패턴을 학습하는 인공지능 시스템이다. 이 모델들은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)의 여러 분야에서 사용되며, 텍스트 생성, 요약, 번역, 질문 응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. LLM은 매우 큰 신경망을 사용하며, 수십억에서 수조 개의 매개변수를 가질 수 있다. 이런 모델들은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 있어 놀라운 능력을 보여준다.

LLM 특징

  • 대규모 데이터 학습: LLM은 인터넷에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한다. 이를 통해 다양한 주제와 맥락에 걸쳐 광범위한 지식을 습득한다.
  • 다양한 언어 작업 수행: 한 모델로 여러 언어 작업을 수행할 수 있는 ‘범용성’을 갖추고 있다. 이는 모델이 특정 작업에만 국한되지 않고, 다양한 문제를 해결할 수 있음을 의미한다.
  • 맥락적 이해 능력: LLM은 주어진 텍스트의 맥락을 이해하고, 그에 따른 적절한 응답을 생성할 수 있는 능력을 가지고 있다.

대표적인 LLM 

  • GPT 시리즈(OpenAI): GPT-3 등이 포함되며, 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 텍스트 생성에서 특히 인상적인 결과를 제시한다.
  • BERT(Google): 문맥에 따른 단어의 의미를 파악하는 데 특화되어 있으며, 문서 분류, 질문 응답 등에 널리 사용된다.
  • T5(Google): ‘텍스트로부터 텍스트 생성’을 목표로 하는 모델로, 다양한 NLP 작업을 하나의 텍스트 생성 문제로 접근한다.