인공지능 LLM의 역사
인공지능 언어 모델(LLM)의 발전은 인간과 기계 간의 상호작용을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 초기의 통계적 모델에서부터 최신의 대형 언어 모델에 이르기까지, LLM의 발전은 AI 기술의 중요한 전환점을 마련했습니다. 이 글에서는 인공지능 LLM의 역사를 상세히 살펴보고, 주요 기술적 진보와 이를 가능하게 한 중요한 모델들을 소개하겠습니다.
언어 모델링의 발전 과정
1. 초기 언어 모델의 기원
초기 언어 모델은 주로 통계적 방법론에 기반을 두고 있었습니다. 이러한 모델은 주어진 텍스트에서 단어의 출현 확률을 계산하여 문장을 예측하거나 생성했습니다. 대표적인 예로는 n-그램 모델이 있습니다. n-그램 모델은 n개의 연속된 단어들의 출현 빈도를 기반으로 다음 단어를 예측합니다. 이 모델은 간단하면서도 직관적이지만, 긴 문맥을 이해하는 데 한계가 있었습니다.
2. 신경망 기반 언어 모델
1990년대 후반과 2000년대 초반에는 인공신경망(Artificial Neural Networks)이 언어 모델에 도입되기 시작했습니다. 이는 단어 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있게 해주었고, 문맥을 고려한 예측이 가능해졌습니다. Elman Network와 같은 초기 신경망 모델들은 시퀀스 데이터를 다루는 능력을 보여주었습니다.
3. Word2Vec과 임베딩
2013년, 구글의 토마스 미코로브가 개발한 Word2Vec은 언어 모델에 혁신을 가져왔습니다. Word2Vec은 단어를 벡터로 변환하여 단어 간의 의미적 유사성을 파악할 수 있게 했습니다. 이는 단어를 단순히 하나의 기호로 보는 것이 아니라, 의미 공간 내의 점으로 인식하게 해주었습니다. 이를 통해 언어 모델은 더 정교한 문장 생성과 이해가 가능해졌습니다.
트랜스포머 모델의 등장
1. 트랜스포머의 혁신
2017년, 구글이 발표한 논문 "Attention is All You Need"는 트랜스포머(Transformer) 모델의 등장을 알렸습니다. 트랜스포머 모델은 셀프 어텐션 메커니즘을 도입하여 문장의 모든 단어들이 서로의 관계를 이해할 수 있게 했습니다. 이는 이전의 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기반 모델들보다 훨씬 효율적이고 강력한 성능을 보였습니다.
2. BERT와 GPT
트랜스포머 모델의 등장 이후, 다양한 혁신적인 언어 모델들이 개발되었습니다. 그 중에서도 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈는 대표적입니다.
- BERT: BERT는 양방향으로 문맥을 이해하는 능력을 가지고 있으며, 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이는 사전 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 미세 조정(fine-tuning)하는 방식으로 활용됩니다.
- GPT: GPT는 주로 텍스트 생성에 초점을 맞춘 모델로, 특히 GPT-3는 1750억 개의 파라미터를 가지고 있어 매우 고도화된 텍스트 생성 능력을 보여줍니다.
대규모 언어 모델(LLM)
LLM은 모델 크기와 데이터 크기를 확장하여 성능을 향상시킨 언어 모델로, 소규모 PLM과는 다른 동작을 보이며 일련의 복잡한 작업을 해결할 때 놀라운 능력을 발휘합니다.
대표적인 예로는 GPT-3와 PaLM이 있으며, LLM의 기술적 진화는 AI 커뮤니티 전체에 중요한 영향을 미치고 있습니다.
- LLM의 주요 기술적 진화
1. 스케일링
LLM의 모델 용량을 늘리기 위해 모델 크기, 데이터 크기, 총 컴퓨팅을 확장하는 접근 방식이 사용됩니다.
예를 들어, GPT-3는 모델 크기를 1750억 개의 파라미터로 확장했습니다.
2. 훈련 기법
유능한 LLM을 학습시키기 위해 다양한 병렬 전략과 분산 훈련 알고리즘이 사용됩니다.
DeepSpeed와 Megatron-LM과 같은 프레임워크가 이를 지원합니다.
3. 능력 도출
사전 학습된 LLM은 다양한 작업에서 잠재적인 능력을 발휘할 수 있지만, 이를 명시적으로 드러내기 위해 적절한 작업 지침이나 학습 전략이 필요합니다.
4. 정렬 튜닝
LLM은 인간의 가치에 맞추기 위해 InstructGPT와 같은 정렬 튜닝 접근 방식을 통해 조정됩니다.
이는 인간의 피드백을 통한 강화 학습(RLHF) 기법을 활용합니다.
GPT-3와 멀티모달 언어 모델
2020년에 발표된 GPT-3는 인공지능 언어 모델의 가능성을 극대화한 사례로 손꼽힙니다.
GPT-3는 방대한 데이터와 파라미터를 통해 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있으며, 이는 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.
이후에도 OpenAI는 ChatGPT와 같은 발전된 모델을 통해 언어 모델의 능력을 지속적으로 확장하고 있습니다.
최근에는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달(Multimodal) 언어 모델인 GPT4o 를 발표하였습니다.
이는 인간의 종합적인 인지 능력을 모방하여 더 정교한 AI 시스템을 개발되고 있음이 알 수 있습니다.
결론
인공지능 언어 모델의 발전 역사는 끊임없는 혁신과 도전의 연속이었습니다. 초기의 통계적 모델에서부터 현대의 대형 언어 모델에 이르기까지, 언어 모델은 놀라운 속도로 발전해왔습니다. 이러한 발전은 우리의 일상생활, 산업, 그리고 학문적 연구에 큰 영향을 미치고 있습니다. 앞으로도 인공지능 언어 모델은 더욱 정교해지고 다양화되어, 우리의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들어줄 것입니다.