LLM(Large Language Model)이란 무엇인가? - 개념,예시,GPT와 차이점,산업에 적용했을 때,비판적인 시각

 

LLM(Large Language Model)은 

 

"Large Language Model"의 약자로, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 사용되는 인공지능 모델입니다. 이 모델은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 사람들이 사용하는 언어를 이해하고 생성하는 능력을 가지고 있습니다.

LLM은 다양한 언어와 주제에 대해 대화를 나눌 수 있으며, 질문에 대한 답변을 제공하거나, 글을 쓰는 것과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, 이 모델은 새로운 정보를 스스로 학습하거나 인터넷을 검색하는 능력이 없으며, 학습 데이터에 포함된 정보만을 기반으로 응답을 생성합니다.

그러나 LLM은 완벽하지 않습니다. 때때로 잘못된 정보를 제공하거나, 모호한 질문에 대해 정확한 답변을 제공하지 못할 수 있습니다. 또한, LLM은 사람처럼 감정이나 의식을 가지고 있지 않으며, 단순히 프로그래밍된 대로 작동합니다. 따라서 LLM의 응답은 항상 신중하게 해석되어야 합니다.

 

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LLM을 사용하는 대표적인 예시

 

질문 응답 시스템:

 LLM은 사용자의 질문에 대한 답변을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 고객 서비스, 기술 지원, 정보 검색 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

콘텐츠 생성:

 LLM은 시나리오 작성, 논문 초안 작성, 블로그 포스트 작성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

언어 번역:

LLM은 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하는 데 사용될 수 있습니다.

교육:

 LLM은 학습자가 새로운 개념을 이해하는 데 도움을 주거나, 복잡한 주제에 대한 설명을 제공하는 데 사용될 수 있습니다.

코딩 도움말:

 LLM은 프로그래밍 문제를 해결하는 데 도움을 주거나, 코드를 작성하거나 개선하는 데 사용될 수 있습니다.

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LLM를 적용한 대표적인 예시 플랫폼

 

GPT-3.5 (OpenAI): 

GPT-3보다 약간의 성능과 안정성을 개선했으며, 광범위한 학습 데이터를 활용해 언어 이해 및 생성 능력을 향상해 SOTA를 달성했습니다.

GPT-4 (OpenAI):

 GPT-3의 후속 모델로, 이전 버전보다 더 큰 모델 크기와 더 정교한 언어 이해와 생성 능력을 갖추고 있습니다.

PaLM 2 (Google):

Pre-trained Automatic Metrics를 사용한 언어 모델로, 사전 훈련된 언어 모델을 사용하여 기계 번역, 요약, 질문 응답 등의 다양한 NLP 작업에서 성능 평가를 위해 사용됩니다.

LlaMA (Meta AI):

 Language Model Benchmark (LlaMA)에서 개발한 작업 중심 언어 모델로 sota를 달성했습니다. 다양한 자연어 처리 작업을 포함하여 언어 모델의 성능을 평가하고 비교하기 위해 사용됩니다.

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LLM을 산업에 적용했을 때

고객 서비스:

 소매 업체와 기타 서비스 제공 업체는 LLM을 기반으로 챗봇, AI 비서 등으로 고객 서비스의 품질을 높이고 있습니다.

검색 엔진:

 LLM을 적용한 검색 엔진은 보다 사람처럼 직접적인 응답을 제공할 수 있습니다.

생명과학 연구:

 생명과학 연구원은 단백질, 분자, DNA, RNA를 이해하기 위해 LLM을 훈련시킬 수 있습니다.

커뮤니케이션 마이닝:

 LLM은 이메일, 티켓과 같은 대량 커뮤니케이션에서 감정과 날짜, 주문 번호, 주소와 같은 중요 데이터를 정확하게 추출합니다.

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LLM과 GPT의 차이점은?

 

LLM과 GPT는 모두 자연어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델이지만, 그 규모와 적용 분야에서 차이가 있습니다.

LLM (Large Language Model은 대규모의 텍스트 데이터를 학습하여 사람들이 사용하는 언어를 이해하고 생성하는 능력을 가지고 있습니다. 다양한 언어와 주제에 대해 대화를 나눌 수 있으며, 질문에 대한 답변을 제공하거나, 글을 쓰는 것과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 전체 문맥을 고려하여 처리합니다. 즉, LLM은 입력된 텍스트와 유사한 문장 구조와 단어 사용 방법, 의미 등을 파악하여 문장을 생성하거나 작업을 수행합니다.

반면에, GPT (Generative Pre-trained Transformer)는 Transformer 구조를 사용하여 구성되며, 이 구조는 매개변수의 크기가 매우 큽니다. GPT 모델은 기존의 LLM에서 발전한 모델로, Transformer 아키텍처와 대규모 언어 데이터를 사용하여 학습된 모델입니다. GPT는 특정 텍스트 맥락을 이해하고 그에 따른 텍스트를 생성하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

따라서, GPT와 LLM은 모두 자연어 처리에 사용되지만, 그들의 학습 규모와 적용 범위에서 차이가 있습니다.

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LLM에 대한 비판적인 시각

 

OWASP (The Open Web Application Security Project)

LLM에 대한 비판적인 시각 중 하나는 이 모델이 생성한 콘텐츠에 대한 과도한 의존입니다. 이는 오해의 소지가 있거나 부정확한 정보의 확산, 의사 결정 과정에서 사람이 제시하는 의견 감소, 비판적 사고의 축소 등으로 이어질 수 있습니다.

또한, OWASP (The Open Web Application Security Project)는 LLM 애플리케이션에서 자주 보이는 가장 치명적인 취약점 상위 10가지를 발표하고 위험성에 대해 경고했습니다. 이러한 취약점들은 프롬프트 주입, 데이터 유출, 부적절한 샌드박싱, 무단 코드 실행 등을 포함하며, 이들은 데이터 보안, 보호, 개인정보 보호 등의 문제를 일으킬 수 있습니다.

따라서, LLM의 사용은 이러한 잠재적인 위험성을 고려하여 신중하게 이루어져야 합니다.

 

 

쳇GPT 3.5와Bing GPT 4.0 사용방법,문제점,어플다운 (How to use Chat GPT?)

 

LLM과 GPT의 차이점