최근 인공지능(AI)의 발전으로 사람과 같은 텍스트를 생성하고, 작업을 계획하고, 추론할 수 있는 대규모 언어 모델 (LLM)이 등장하고 있습니다. 이 글에서는 LLM의 진화, 기능, 잠재력, 응용 분야, 그리고 AI의 미래에 대해 설명합니다.
LLM, 대규모 언어 모델의 진화
트랜스포머 아키텍처
대규모 언어 모델 (LLM)은 초기부터 큰 발전을 이루었습니다.
이는 Google의 트랜스포머 아키텍처 개발에 크게 의존했습니다.
트랜스포머 아키텍처는 인공지능 분야에서 혁신적인 발전을 이루었으며, LLM은 이를 적극적으로 활용해왔습니다.
트랜스포머 아키텍처는 딥러닝 분야에서 혁신적인 발전을 이룩한 모델입니다.
이 모델은 인코더와 디코더라는 특수 도구를 사용하여, 단어를 하나씩 보는 것이 아니라 모든 단어를 한 번에 살펴봄으로써, 컴퓨터가 문장을 이해하고 생성하는 데 도움을 줍니다.
트랜스포머는 문장의 모든 단어에 동등하게 주의를 기울이기 때문에 이전 방식보다 더 잘 작동합니다.
이러한 발전은 OpenAI의 GPT-3 및 GPT-4와 같은 고급 모델의 토대가 되었습니다.
LLM 대표 GPT-3 및 GPT-4
GPT-3와 GPT-4는 사람이 쓴 글과 구별할 수 없는 텍스트를 생성할 수 있는 최첨단 LLM입니다. 이 두 기술은 연구자와 개발자 모두의 관심을 끌었으며, 그 기능을 더 깊이 탐구하고자 하는 열망을 가지고 있습니다.
텍스트 생성 기능
창의적 글쓰기
GPT-3 및 GPT-4와 같은 LLM은 시, 이야기, 심지어 학술 논문과 같은 창의적인 텍스트를 생성할 수 있습니다.
이러한 언어 모델은 자연어 처리 기술의 발전과 함께 더욱 정교해지고 있으며, 그 결과로 기계가 생성하는 텍스트는 점점 더 자연스러워지고 있습니다.
또한, 이러한 기술은 소설과 같은 문학 작품을 생성하는 데도 사용될 수 있습니다.
예를 들어, 알고리즘에게 소재와 캐릭터를 제공하면 알고리즘이 이를 기반으로 새로운 소설을 생성할 수 있습니다.
이러한 방식으로 LLM은 문학적 창의성을 자동화하는 도구로서의 가능성을 보여주고 있습니다.
또한, 이러한 언어 모델은 다양한 분야에서 활용될 수 있는 것으로 나타났습니다.
예를 들어, LLM을 이용하여 셰익스피어 소네트를 생성하는 것은 물론, 해적의 시각으로 무역 이론을 설명하는 것과 같이 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
실제 응용 분야
LLM은 창작 글쓰기 외에도 다양한 실용적인 목적으로 활용됩니다. 예를 들어, 여행 일정표를 작성할 때, 학교 에세이를 쓸 때, 또는 컴퓨터 코드를 작성할 때 사용할 수 있습니다.
이러한 활용을 위해, LLM은 정확성이 매우 중요합니다.
그러나 때로는 부정확할 수 있으며, 사용자가 “환각(hallucinations)”을 경험할 수도 있으므로, 사용자는 주의해야 합니다.
따라서, 사용자가 LLM을 사용할 때에는 그 결과물을 신중히 검토하고, 필요한 경우 수정하는 것이 좋습니다.
계획 및 추론 엔진으로서 LLM
복잡성의 표현으로서의 언어
언어는 단순한 단어가 아니라 세상의 근본적인 복잡성을 나타냅니다.
방대한 양의 텍스트를 학습한 LLM은 텍스트 완성을 기반으로 추론하는 방법을 배울 수 있어 유용한 계획 및 추론 엔진이 될 수 있습니다.
작업 계획 및 실행
LLM은 지침을 따르고, 계획을 생성하고, 다른 시스템이 실행하도록 명령을 내릴 수 있습니다. 따라서 다른 AI 구성 요소를 제어하는 등 다양한 사용 사례에 다용도로 적용할 수 있습니다.
LLM 제어되는 시스템의 예
HuggingGPT
저장대학교와 마이크로소프트 리서치가 개발한 HuggingGPT는 ChatGPT를 태스크 플래너로 사용하여 사용자 요청을 Hugging Face 라이브러리의 AI 모델에 위임합니다.
TaskMatrix.AI
Microsoft 연구원이 만든 TaskMatrix.AI는 음악 서비스와 상호 작용할 수 있는 챗봇이 특징입니다,
Microsoft 연구진이 만든 TaskMatrix.AI는 음악 서비스, 전자 상거래 사이트, 온라인 게임 및 기타 온라인 리소스와 상호 작용할 수 있는 챗봇으로 다양한 도메인에서 LLM의 다재다능함을 보여줍니다.
PaLM-E
Google의 PaLM-E는 센서 데이터와 텍스트로 학습된 ‘구현된’ LLM을 사용하여 로봇을 제어합니다. 이 시스템은 구두 명령을 기반으로 물건을 가져오거나 물체를 조작하는 등의 작업을 이해하고 실행할 수 있습니다.
Auto-GPT
시그니피컨트 그라비타스가 개발한 Auto-GPT는 다양한 온라인 리소스를 통합하여 비즈니스 아이디어를 생성하고 개발하는 데 GPT-4를 사용합니다. 이는 혁신과 창의적인 문제 해결을 주도하는 LLM의 잠재력을 보여줍니다.
안전 문제와 연구
LLM을 실제 시스템과 연결할 경우 안전에 대한 우려가 제기되고 있습니다. 연구자들은 환각을 줄이고 풍부한 데이터 세트를 통해 세상에 대한 이해를 향상시키는 등 이러한 시스템을 더욱 안전하게 만드는 데 집중하고 있습니다.
LLM 개선
풍부한 데이터 세트
LLM 성능을 향상시키는 한 가지 접근 방식은 텍스트, 이미지, 비디오를 결합한 데이터 세트를 사용하는 것입니다.
이를 통해 LLM은 세상을 보다 포괄적으로 이해할 수 있으며, 추론과 의사 결정이 향상됩니다.
형식적 추론 기능
또 다른 방법은 공식적 추론 능력이나 작업 목록 및 장기기억과 같은 외부 모듈로 LLM을 보강하는 것입니다.
이를 통해 LLM이 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과물을 도출할 수 있습니다.
트랜스포머 아키텍처를 넘어서
장기 학습
연구자들은 더 큰 컨텍스트 창을 지원하여 LLM이 한 번에 더 많은 정보를 처리할 수 있도록 하는 포스트 트랜스포머 아키텍처를 연구하고 있습니다. 이러한 “긴 학습” 접근 방식은 LLM 성능을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
확산 모델
또 다른 연구 분야는 안정적 확산과 같은 생성형 AI 시스템에서 사용되는 확산 모델의 기능을 확장하는 것입니다. 연구자들은 텍스트에 확산을 적용함으로써 LLM을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 발견하기를 희망합니다.
LLM 회의론과 미래
LLM은 현재 매우 인기 있는 주제 중 하나입니다. 얀 르쿤과 같은 일부 전문가들은 LLM이 운명적인 존재라고 주장하며, 이를 둘러싼 논쟁이 계속되고 있습니다.
그러나 이들 전문가들 중 일부는 현재의 LLM이 올바른 방향으로 나아가고 있는지에 대해 의문을 제기하고 있습니다.
한편, LLM 기술을 개발하고 연구하는 분야에서는 더 많은 노력이 필요하다는 의견이 제기되고 있습니다.
이 분야에서는 LLM의 출력을 더욱 정확하게 제어하거나 오류를 방지하기 위한 기술 개발이 필요하며, 이를 위한 다양한 연구가 진행되고 있습니다.
이러한 논쟁과 연구는 LLM 기술이 미래에 어떻게 발전해 나갈지에 대한 예측을 어렵게 만들고 있습니다.
그러나 LLM 기술이 현재보다 더욱 발전하고 성숙해진다면, 그 활용 분야는 더욱 다양해질 것으로 예상됩니다.
결론
AI의 미래는 여전히 불확실하지만, LLM은 이미 텍스트 생성, 계획 및 추론 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다.
LLM 기능의 한계를 뛰어넘는 연구가 계속 진행됨에 따라, 우리는 그 어느 때보다 인공 일반 지능(AGI)의 실현에 가까워질 수 있습니다.