LLM

LLM은 "Large Language Model"의 약자로, 대규모 언어 모델을 의미합니다. 이는 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 인공지능(AI) 모델입니다. LLM은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 패턴, 문법, 의미 등을 이해하고, 이를 바탕으로 질문에 답하거나, 텍스트를 생성하거나, 번역을 수행하는 등의 작업을 할 수 있습니다.

주요 특징
- 대규모 학습 데이터

LLM은 수십억에서 수조 개의 단어로 이루어진 방대한 텍스트 데이터를 학습합니다.

이러한 데이터를 통해 언어의 다양한 측면을 학습합니다.

 

- 복잡한 모델 구조

LLM은 수백억에서 수천억 개의 매개변수(parameters)를 가지는 복잡한 신경망 구조를 가지고 있습니다.

이는 모델이 더 정교한 언어 패턴을 학습하고 이해하는 데 도움을 줍니다.

 

-다양한 응용 분야

LLM은 텍스트 생성, 번역, 질문 응답, 요약, 감정 분석 등 다양한 자연어 처리 작업에 사용될 수 있습니다.

 

- 예시
GPT (Generative Pre-trained Transformer)

OpenAI가 개발한 GPT 시리즈는 대표적인 LLM의 예입니다. 

최신 버전인 GPT-4는 다양한 텍스트 생성 및 이해 작업을 수행할 수 있습니다.

 

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Google에서 개발한 BERT는 문장의 맥락을 이해하는 데 강점이 있는 LLM입니다.

 

- 작동 방식
LLM은 주로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 

트랜스포머는 병렬 처리가 가능하고, 문맥을 더 잘 이해할 수 있도록 설계된 모델입니다. 

이를 통해 긴 문장이나 문서의 의미를 더 정확하게 파악할 수 있습니다.

LLM은 입력된 텍스트를 토큰(token)으로 나누고, 각 토큰의 의미를 이해하며, 

이를 기반으로 새로운 텍스트를 생성하거나 입력된 텍스트에 대한 질문에 답할 수 있습니다.

- 장점과 단점
장점
다양한 언어 처리 작업을 수행할 수 있는 범용성.
대규모 데이터를 통해 학습되어 높은 정확도를 자랑.

단점
높은 컴퓨팅 자원 요구.
훈련 및 추론 시 많은 시간과 비용이 소요.
윤리적 문제와 편향성 문제.
LLM은 현재 자연어 처리 분야에서 혁신을 주도하고 있으며, 

앞으로도 다양한 분야에서 그 활용도가 높아질 것으로 기대됩니다.