생성형 AI, LLM (Large Language Model), Transformer

 

 현대 인공지능 기술의 발전은 생성형 AI, LLM, Transformer라는 세 가지 주요 개념을 중심으로 이해할 수 있다. 이들은 서로 다른 역할과 특징을 가지며, 주요 기술적 기초와 응용 사례를 통해 현대 AI의 중요한 부분을 형성한다.

 

생성형 AI

 

 

인간의 창의성을 보완하거나 확장하는 기술로, 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 콘텐츠를 생성

마케팅 문구 작성, 예술적 디자인, 멀티모달 콘텐츠 생성 등 다양한 응용 분야에서 활용

확률적 모델링과 대규모 데이터 학습을 기반으로 동작

 

잘못된 정보 생성, 편향된 출력, 저작권 침해 가능성 등 윤리적 문제와 오용 가능성에 대한 우려도 함께 제기

→의료 분야 : 부정확한 진단 정보를 생성할 위험

→교육 분야 : 학습자의 편향된 관점을 강화할 가능성 제기

이를 해결하기 위해 EU의 AI Act와 같은 규제와 도메인별 가이드라인이 마련되고 있음 - 생성형 AI의 투명성과 신뢰성을 높이는 역할

 

 

• 창의적 데이터 생성 : 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠 생성
• 다양한 응용 분야 : 텍스트 생성(소설, 기사), 이미지 생성(디자인, 예술), 음악 및 영상 생성
• 사용자 중심 맞춤화 : 입력 데이터에 기반한 맞춤형 결과 제공

 

확률 분포를 기반으로 데이터를 예측, 다음에 생성될 콘텐츠를 결정

GPT 계열 모델은 문맥 정보를 결합하여 자연스러운 결과를 생성하며, 강화 학습과 인간 피드백(RLHF)을 활용해 정교함을 더함 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기법으로 외부 데이터베이스에서 정보를 검색, 이를 생성과정에 통합함으로써 신뢰성 향상, 실시간 정보 활용, 정밀한 문맥 처리

 

• 문서생성 : 마케팅 문구 작성, 보고서 작성
• 시각 예술 : 디자인 초안 생성, 예술 작품 보조
• 멀티모달 AI : 텍스트와 이미지를 결합한 콘텐츠 생성

생성형 AI는 다양한 응용 분야를 포함하며, 생성형 AI 기술의 핵심적인 언어 처리 능력을 뒷받침하는 것이 LLM

 

LLM(Large Language Model)

 

 

대규모 언어 모델

생성형 AI의 핵심 구성 요소

Transformer 구조를 기반으로 구축된 LLM은 Self-Attention 메커니즘을 통해 문맥을 학습하고, 이를 바탕으로 다양한 언어 태스크를 수행

 

주요 모델 : GPT(OpenAI), Llama(Meta), Gemini(Google DeepMind), BERT(Google), PaLM(Google)

 

• 대규모 데이터 학습 : 수십억 개의 파라미터와 방대한 텍스트 데이터를 활용
• 문맥 이해 능력 : 문장 내 단어 간의 관계를 파악하고 자연스러운 언어 생성
• 다양한 태스트 수행 : 번역, 질문 응답, 요약 등

 

핵심 알고리즘 (Core)

LLM은 딥러닝 알고리즘에 기반, 주로 다층 퍼셉트론(MLP)을 이용해 구성됨

 

* MLP(Multi-Layer Perceptron)

 

신경망 구조 : 입력층(Input Layer) → 은닉층(Hidden Layer) → 출력층(Output Layer)

→ 데이터가 입력층에서 은닉층을 거쳐 가중치와 편향에 따라 계산된 결과가 출력층으로 전달

 

MLP의 구성 요소

노드(Node) : 신경망의 기본 단위, 하나의 함수로 동작

가중합(Z) : 입력값(x), 가중치(w), 편향(b)의 합으로 계산

활성화 함수(Activation Function)

계산된 가중합(z)을 기반으로 노드의 활성화 여부를 결정

유효한 결과값만 도출하도록 판별

 

https://s2bibiprincess.tistory.com/168

Perceptron(퍼셉트론)

 

 

LLM과 딥러닝의 흐름

MLP → 딥러닝 알고리즘 구성 → 머신러닝 구현 → 최종적으로 AI 모델 형성

 

학습 방법

• 사전 학습(Pre-training) : 대규모 코퍼스를 활용해 일반적인 언어 능력을 학습
• 미세 조정(Fine-Tuning) : 특정 태스크나 도메인에 맞는 추가 학습을 진행
  예 : 의료 데이터를 활용한 질문 응답 시스템 개발, 법률 문서 처리를 위한 법률 AI 구축
• 지도 및 비지도 학습 혼합 : 정답 데이터와 비정형 데이터를 모두 활용

 

신경망 종류

ANN(Aritificial Neural Network, 인공 신경망) : MLP가 포함된 기본 신경망 구조

RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)

• 시계열 데이터 처리에 강점
• 대화 길이에 따라 연산 시간이 길어지고, 장기 기억 손실 문제 (Vanishing Graidient) 발생

 

Transforemr 모델(최신 LLM)

• RNN의 단점을 보완한 고효율 구조
• 병렬 처리로 학습 속도와 성능 향상

 

*Zero-Shot 및 Few-Shot Learning : 사전 학습된 파라미터를 수정하지 않고 입력 컨텍스트만으로 새로운 태스크를 처리
최신 모델들은 In-Context Learning이라는 개념으로 Zero-Shot 및 Few-Shot 학습을 더욱 발전시킴

 

In-Context Learning : 모델이 학습된 파라미터를 수정하지 않고도 입력 컨텍스트만으로 새로운 태스크를 처리하는 능력  
예 : 사용자로부터 제공된 몇 개의 예시만으로 새로운 문제 유형에 빠르게 적응하며, 추가 학습 없이도 고도로 맞춤화된 결과를 제공  
      이는 기존 데이터 효율성 극대화, 모델의 적응력을 향상시키는 중요한 기술적 진전  

 

Zero-Shot Learning: 추가 학습 없이도 주어진 태스크를 수행하는 능력  
예 : "고양이에 대해 글을 써줘"라는 요청에 대해 별도의 사전 학습 없이도 적절한 글을 생성할 수 있음  

 

Few-Shot Learning: 최소한의 데이터(예: 몇 개의 예제)만으로 새로운 태스크에 적응하는 능력- 대규모 모델이 문맥적 이해를 바탕으로 데이터를 효율적으로 활용할 수 있음을 보여줌

 

LLM은 생성형 AI의 텍스트 처리 능력을 담당하며, Transformer라는 기본 기술을 통해 구현

 

 

Transformer

 

LLM 및 생성형 AI의 기반이 되는 딥러닝 모델 구조 -언어 및 기타 데이터를 처리하는 혁신적인 방식을 제공

Vision Transformer(ViT)와 같이 시각적 데이터 처리에도 확장되어 이미지 분류, 객체 탐지 뿐만 아니라 Segmentation과 같은 복잡한 비전 태스크에서도 성공적으로 활용되고 있음 - 대규모 비전 데이터셋(예 : ImageNet-21k)을 활용하여 높은 성능을 달성

Self-Attention 메커니즘과 병렬 처리를 통해 기존의 RNN이나 LSTM의 한계를 극복

 

• Self-Attention 메커니즘 : 입력 데이터 내에서 각 단어가 다른 단어와의 관계를 학습 - 각 단어의 점수는 Query(Q), Key(K)의 내적을 Softmax로 정규화하여 계산, 이 점수에 Value(V)를 곱해 가중합을 구함으로써 문맥 정보를 반영
  예 : 문장 "The Cat sat on the mat" -> Self-Attention은 "cat"과 "sat" 또는 "mat" 사이의 연관성을 수치적으로 평가해 학습 
  →모델은 문장의 중요한 요소를 파악하고 효율적인 학습을 가능하게 함
• 병렬 처리 : 데이터를 병렬적으로 처리해 학습 속도와 효율성을 높임
• 스케일링 가능성 : 대규모 데이터 및 모델에 적합

구조

• 인코더-디코더 구조 : 입력 데이터를 벡터로 변환한 후 이를 기반으로 결과를 생성
• 어텐션 메커니즘 : 데이터 내 중요한 요소에 가중치를 부여하여 관계를 학습
• 포지셔널 인코딩(Positional Encoding) : 순서 정보가 없는 데이터에 순서 정보를 부여

2017년 "Attention is All You Need" 논문에서 Transformer 최초 제안

파생 모델 : BERT(양방향 언어 이해), GPT(언어 생성), T5(텍스트-텍스트 프레임워크) 등 다양한 모델로 확장

 

LLM과 Transformer : LLM은 Transformer 구조를 기반으로 대규모 데이터를 학습하며, 언어 처리 성능을 극대화

생성형 AI와 LLM : 생성형 AI는 LLM의 언어 생성 능력을 활용하여 텍스트 기반의 창의적 작업을 수행

Transformer와 생성형 AI : Transformer는 생성형 AI의 핵심 기술로, 다중 모달 데이터를 처리하고 생성할 수 있는 기반 제공

 

GPT 계열 모델 : Transformer 기반 LLM으로 생성형 AI의 대표 주자

멀티모달 AI : 텍스트, 이미지, 오디오 데이터를 통합적으로 처리하는 AI 모델

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생성형 AI, LLM, Transformer는 현대 인공지능 기술의 핵심 개념으로, 각각의 역할과 상호작용을 통해 다양한 응용 가능성을 열어가고 있다. 이러한 기술들은 대규모 자원 소모, 데이터 편향 문제, 윤리적 고려사항과 같은 한계를 가진다. 앞으로는 모델 경량화, 에너지 효율성 향상, 책임 있는 AI 사용이 중요한 과제가 될 것이다. 이를 위해 지식 증류(Knowledge Distillation)와 하드웨어 최적화를 통해 에너지 소비를 줄이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 생성형 AI는 LLM과 Transformer의 긴밀한 상호작용을 통해 창의적이고 혁신적인 응용을 선보이며, 다양한 산업 분야에서 새로운 가능성을 열어갈 것이다.