[LLM] Large Language Model

LLM (Large Language Model)이란?

LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 텍스트 인식, 요약, 번역, 예측, 생성 등의 작업을 수행할 수 있는 인공지능 모델이다. 이 모델은 번역, 챗봇, AI 비서 등 자연어 처리 애플리케이션을 더욱 효율적으로 지원할 뿐만 아니라, 헬스케어 및 소프트웨어 개발 등 여러 산업 분야에서도 중요한 역할을 하고 있다.

*LLM과 헷갈릴만한 개념 

• NLP(Natural Language Processing) : 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술을 의미한다. LLM은 NLP 작업에서 중요한 도구로 사용된다. NLP 자체는 LLM을 포함한 더 넓은 개념이다. 즉, NLP는 자연어를 처리하는 광범위한 분야이고, LLM은 그 중 하나의 도구이다.
• Prompt Engineering : LLM을 사용할 때, 원하는 결과를 얻기 위해 입력(프롬프트)을 설계하는 과정이다. LLM은 입력된 텍스트(프롬프트)를 바탕으로 결과를 생성하기 때문에, 적절한 프롬프트를 설계하는 것이 매우 중요하다.

LLM 사용의 이점

1. 자동화된 텍스트 생성 & 자연어 이해

• LLM은 사용자 입력을 기반으로 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있어 문서 작성, 기사 생성, 이메일 작성 등의 작업을 자동화하는 데 유용하다. 시간과 비용을 절감할 수 있는 강력한 도구가 된다. 또한 문장의 맥락과 의미를 깊이 이해하여 질문 답변, 텍스트 요약, 감정 분석과 같은 고급 자연어 이해 작업에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 예를 들어 고객 서비스 챗봇이나 가상 비서에 적합하다.

2. 다국어 지원

• LLM은 다양한 언어로 훈련될 수 있어 다국어 번역과 다국어 자연어 처리에서 유용하다. 글로벌 비즈니스에서 다국어 지원 서비스에 LLM을 활용하면 언어 장벽을 크게 줄일 수 있다.

3. 사용자 경험 제공 & 사용자 친화적 인터페이스

• 사용자와의 상호작용을 통해 개인화된 경험을 제공할 수 있다. 추천 시스템이나 개인화된 답변 생성에서 LLM은 각 사용자의 필요에 맞춘 정보를 제공할 수 있어, 더욱 향상된 사용자 경험을 제공한다. 자연어로 상호작용할 수 있기 때문에 LLM은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 복잡한 명령어 없이 자연스러운 대화로 다양한 작업을 처리할 수 있어, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다.

4. 텍스트 분석과 인사이트 도출

• 대규모 데이터를 분석하고 요약하여 중요한 정보를 추출하는 데 유용하다. 예를 들어 고객 리뷰 분석에서 LLM은 주요 키워드와 트렌드를 추출하여 비즈니스 의사결정을 돕는다.

5. 확장 가능한 솔루션

• LLM은 대규모 데이터에서도 확장 가능하며, 대량의 요청을 동시에 처리할 수 있다. 이는 대규모 서비스나 플랫폼에서 유용하게 사용될 수 있으며, 실시간 상호작용에서도 성능을 유지한다. 비정형 텍스트 데이터를 이해하고 처리할 수 있어, 이메일, 채팅 로그, 리뷰 등의 비정형 데이터에서 인사이트를 도출하는 데 강력한 도구가 된다.

6. 멀티태스크 능력

• LLM은 단일 모델이 텍스트 분류, 요약, 번역, 질의응답 등 여러 작업을 동시에 수행할 수 있도록 설계되었다. 하나의 모델로 다양한 작업을 처리할 수 있다는 점은 비용과 유지보수 측면에서 매우 효율적이다. 미세 조정을 통해 특정 작업이나 도메인에 맞게 빠르게 적응할 수 있다. 모델이 특정 산업 또는 특정 응용 프로그램에 맞추어 훈련될 수 있어 더 나은 결과를 제공한다.

7. 효율성 향상

• 반복적인 작업이나 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화함으로써 생산성을 크게 향상시킬 수 있다. 특히 대규모 텍스트 데이터를 처리하는 기업이나 서비스에서 큰 도움이 된다.

LLM의 종류

A Comprehensive Overview of Large Language Models 논문

1. Llama

Llama는 Meta에서 개발한 대규모 언어 모델로, 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보인다. 다른 대규모 언어 모델들에 비해 학습에 필요한 계산 자원이 적고, 성능을 최적화하여 중간 규모의 하드웨어에서도 작동할 수 있도록 설계되었다. Llama는 연구와 실험 목적에서 특히 많이 사용되며, 자연어 생성, 텍스트 요약, 번역 등의 작업에 활용된다.

 

2. BERT

BERT는 Google이 개발한 양방향 트랜스포머 기반의 언어 모델로, 텍스트의 문맥을 이해하는 데 강점을 가지고 있다. BERT는 입력 텍스트의 앞뒤 문맥을 동시에 고려하여 더 깊이 있는 문장 이해를 가능하게 하며, 자연어 처리 작업에서 혁신적인 성능을 발휘한다. BERT는 주로 텍스트 분류, 질의응답, 감정 분석 등의 작업에 사용된다.

 

3. Claude

Claude는 Anthropic이 개발한 대규모 언어 모델로, 안전하고 윤리적인 AI 개발에 중점을 두고 있다. Claude는 사용자가 자연어로 질문하거나 명령을 주었을 때 문맥에 맞는 답변을 생성하며, 대화형 AI와 같은 상호작용에 초점을 맞추고 설계되었다.

 

4. GPT

GPT는 OpenAI에서 개발한 트랜스포머 기반의 대규모 언어 모델로, 생성적 사전 학습을 통해 다양한 자연어 생성 작업에서 탁월한 성능을 보인다. GPT 시리즈는 텍스트 생성, 번역, 요약, 대화 등의 작업에 주로 사용되며, 특히 GPT-3과 GPT-4는 현재까지 가장 널리 사용되고 있는 언어 모델 중 하나이다. GPT는 입력 텍스트에 대한 연속적인 예측을 통해 사람과 유사한 글을 생성하는 데 능숙하다.

 

5. Gemma

Gemma는 Google에서 공개한 경량 대규모 언어 모델로, Gemini의 핵심 기술과 연구를 기반으로 개발되었다. Gemma는 70억 개의 파라미터를 가진 버전과 20억 개의 파라미터를 가진 버전으로 제공되며, 각각은 소비자용 대형 GPU 및 TPU와 CPU 및 온-디바이스 애플리케이션에 맞게 최적화되어 있다. 

 

LLM 맛보기 (Gemma)

gemma-2-2b 모델을 불러와 간단한 테스트를 진행해봤다.

google/gemma-2-2b · Hugging Face

google/gemma-2-2b · Hugging Face

!pip install transformers
!pip install torch
!pip install sentencepiece

from huggingface_hub import notebook_login

#Hugging Face에 Login하여 Token 입력하기
notebook_login()

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# Hugging Face에서 Gemma 모델을 불러오기
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2-2b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "google/gemma-2-2b",
    device_map="auto",
)

# 테스트할 입력 텍스트
input_text = "Tell me a joke."

# 입력 텍스트를 토큰화
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

# 모델을 사용하여 텍스트 생성
outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=70)

# 생성된 토큰을 다시 텍스트로 변환
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0])

generated_text

I'm not sure if this is a joke or not, but I'm going to go with it.
A man is walking down the street when he sees a sign that says "Free Beer". He walks up to the sign and says, "I'll take one."