대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하는 AI 시스템 개발 동향

 

 

대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하고 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 개발하기 위한 최신 연구 동향

오늘은 대규모 언어 모델(LLM)의 최신 연구 동향에 대해 쉽게 설명해드리겠습니다. LLM은 텍스트 데이터를 이해하고 생성하는 데 뛰어난 능력을 가진 인공지능 모델입니다. 하지만 LLM에도 몇 가지 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하고 더 나은 AI 시스템을 개발하기 위한 최신 연구 동향을 살펴보겠습니다.

대규모 언어 모델(LLM)이란?

LLM은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다. 예를 들어, 우리가 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고, 질문에 답하거나 글을 작성할 수 있게 도와줍니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT-3, 구글의 BERT 등이 있습니다.

LLM의 한계

LLM은 많은 장점을 가지고 있지만, 몇 가지 한계도 존재합니다:

• 편향성 문제: LLM은 학습 데이터에 포함된 편향된 정보를 그대로 학습할 수 있습니다. 이는 잘못된 정보나 차별적인 내용을 생성할 가능성을 높입니다.
• 사실 관계 오류: LLM은 때때로 사실과 다른 정보를 생성할 수 있습니다. 이는 신뢰성을 떨어뜨리는 요인이 됩니다.
• 설명 가능성 부족: LLM이 왜 특정한 답변을 생성했는지 설명하기 어려운 경우가 많습니다.

한계를 극복하기 위한 최신 연구 동향

1. 설명 가능한 AI(Explainable AI)

설명 가능한 AI는 AI 모델이 내리는 결정을 이해하고 설명할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이는 AI의 투명성을 높이고, 사용자들이 AI의 작동 방식을 신뢰할 수 있게 합니다. 예를 들어, 특정 답변을 생성한 이유를 설명해주는 기능이 포함될 수 있습니다.

2. 검색 증강 생성(RAG)

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM의 한계를 극복하기 위해 제안된 기술입니다. RAG는 외부 지식 베이스(예: 위키피디아)에서 관련 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 더 정확한 답변을 생성합니다. 이렇게 하면 사실에 기반한 답변을 제공할 수 있고, 생성된 답변의 출처를 명시하여 신뢰성을 높일 수 있습니다[5].

3. 적응 튜닝(Adaptive Tuning)

적응 튜닝은 사전 학습된 LLM을 특정 작업에 맞게 조정하는 과정입니다. 이는 LLM의 성능을 향상시키고, 안전성을 높이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 특정 도메인(의료, 법률 등)에 특화된 데이터를 사용하여 모델을 튜닝할 수 있습니다[1].

4. 고품질 데이터 사용

LLM의 성능은 학습 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 따라서 고품질의 데이터를 수집하고, 이를 효과적으로 전처리하는 것이 중요합니다. 다양한 데이터 소스에서 대량의 자연어 데이터를 수집하고, 이를 정제하여 LLM의 학습에 사용합니다[1].

전문가 인터뷰

AI 연구원과의 인터뷰를 통해 최신 연구 동향에 대해 더 자세히 알아보았습니다.

질문: 최근 LLM 연구에서 가장 주목할 만한 발전은 무엇인가요?

김박사: 최근에는 RAG와 같은 기술이 주목받고 있습니다. RAG는 외부 지식을 활용하여 LLM의 답변 정확도를 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 또한, 설명 가능한 AI 기술도 중요한 연구 주제입니다. 이는 AI의 투명성을 높이고, 사용자들이 AI를 더 신뢰할 수 있게 합니다.

 

 

마치며

대규모 언어 모델(LLM)은 많은 가능성을 가지고 있지만, 몇 가지 한계도 있어서 이를 극복하기 위해,  검색 증강 생성(RAG), 적응 튜닝, 고품질 데이터 사용 등으로 눈을 돌리고 있습니다. 앞으로도 LLM의 발전을 통해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템이 개발될 것으로 기대됩니다.

 

 

인용 

[1] https://brunch.co.kr/%40brunchgpjz/49

[2] https://www.tta.or.kr/tta/preportNewsNDownload.do?sfn=20230630044853258_0nvE.pdf