LLM(Large Language Model)이란?"대규모 언어 모델" 최초누구

LLM(Large Language Model)이란?"대규모 언어 모델" 최초누구

 

LLM이란?

LLM은 "Large Language Model"의 약자로, 우리말로는 "대규모 언어 모델"이라고 해요. 이 모델은 아주 큰 데이터(텍스트)를 많이 학습해서 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 가진 컴퓨터 프로그램이에요. 마치 우리가 많은 책과 글을 읽고 나서 말하고 글을 쓰는 것처럼, LLM도 많은 텍스트 데이터를 학습해서 다양한 언어 작업을 할 수 있게 된 거죠.

 LLM(Large Language Model)이라는 용어는 OpenAI가 처음 만든 것은 아닙니다. 
LLM은 기존의 언어 모델(Natural Language Processing, NLP)에서 발전된 개념이에요. 

LLM(대형 언어 모델)은 주로 OpenAI에 의해 만들어졌습니다. 
OpenAI는 2015년에 설립되었으며, GPT-1이라는 최초의 LLM 모델을 2018년에 출시했습니다 
거대 언어 모델 최초의 LLM 모델은 주로자연어 처리(NLP) 분야에서 적용되었습니다. 
예를 들어, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 응용 프로그램에서 사용되었습니다.

배경 설명
언어 모델은 자연어 처리(NLP)의 한 분야로, 텍스트 데이터를 학습하여 인간 언어를 이해하고 생성하는 모델을 의미해요. NLP 분야에서는 이미 다양한 언어 모델들이 존재했어요. 하지만 기술이 발전하면서 더 크고 복잡한 모델들이 필요해졌고, 이러한 요구를 반영하여 대규모 언어 모델이라는 개념이 등장한 거죠.

OpenAI는 이러한 개념을 기반으로, 훨씬 더 큰 규모의 데이터를 학습하고, 더 복잡한 언어 이해 및 생성 능력을 가진 모델을 개발하면서 LLM이라는 용어가 널리 사용되기 시작했어요. 

최초의 LLM
OpenAI가 출시한 최초의 LLM은GPT-1으로, 2018년에 공개되었어요. 이 모델은 수많은 텍스트 데이터를 학습하여 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있게 되었죠. 이후 GPT-2, GPT-3 등의 더 발전된 모델들이 등장하면서 LLM은 더욱 주목받게 되었어요.

LLM(Large Language Model)은 큰 규모의 데이터셋을 기반으로 학습된 자연어 처리 모델입니다. 이러한 모델은 수백억에서 수조 개의 매개변수를 가지고 있으며, 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. LLM은 다양한 분야에서 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 대표적인 예로는 GPT-3가 있습니다.

주요 개념:

매개변수(Parameters): 모델이 학습을 통해 얻는 가중치로, 언어 패턴을 인식하고 생성하는 데 사용됩니다.

학습 데이터셋: 모델이 학습하는 데 사용되는 텍스트 데이터의 집합입니다.

전이 학습(Transfer Learning): 사전 학습된 모델을 기반으로 특정 작업에 맞게 추가 학습을 진행하는 방법입니다.

생성적 사전 학습(Generative Pre-trained Transformer): 텍스트 생성을 목적으로 사전 학습된 모델입니다.

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NLP(Natural Language Processing)는 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기술입니다. NLP는 1960년대부터 발전해왔으며, 여러 실생활에서 적용되었습니다.

NLP의 발전과 실생활 적용 사례
1. 초기 NLP 개념
1960년대: MIT의 제롯(Joseph Weizenbaum) 교수가 ELIZA라는 최초의 챗봇을 개발했습니다. ELIZA는 단순한 규칙 기반 시스템으로, 사용자의 입력을 분석하여 답변을 생성했습니다1.

2. NLP의 발전
1980년대: NLP는 주로 컴퓨터 언어 처리(Computational Linguistics)와 통계 모델을 결합하여 발전했습니다. 이 시기에는 주로 문법 검사, 번역, 텍스트 분석 등의 작업에 사용되었습니다.

3. 실생활 적용 사례
검색 엔진: 구글 같은 검색 엔진은 NLP를 사용하여 사용자의 질문을 이해하고 관련 결과를 제공합니다. 예를 들어, "오늘 날씨 어때?"라는 질문에 "오늘 날씨는 맑고 따뜻해."라는 답변을 제공할 수 있습니다2.

자동 완성 및 자동 수정: 키보드에서 자동 완성과 자동 수정 기능은 NLP를 사용하여 사용자가 입력한 글자를 예측하고 수정합니다. 예를 들어, "오늘"을 입력하면 "오늘 날씨"로 자동 완성될 수 있습니다2.

이메일 필터링: 이메일 서비스에서는 NLP를 사용하여 스팸 이메일을 자동으로 분류하고 필터링합니다. 이를 통해 사용자는 중요한 이메일만 확인할 수 있습니다3.

번역기: 구글 번역기와 같은 번역 앱은 NLP를 사용하여 한 언어를 다른 언어로 정확하게 번역합니다. 예를 들어, 영어 문장을 한국어로 번역할 수 있습니다3.

챗봇: 고객 서비스 챗봇은 NLP를 사용하여 고객의 질문에 답변을 제공합니다. 예를 들어, "배송 상태가 어떻게 되나요?"라는 질문에 "고객님의 배송 상태는 현재 배송 중입니다."라는 답변을 제공할 수 있습니다4.