대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간의 언어와 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 특수한 유형의 AI 모델이다. LLM은 텍스트 데이터를 학습하여 텍스트 콘텐츠를 생성하는 생성AI의 한 형태이다. 챗GPT는 잘 알려진 생성AI의 대표적인 예시로 꼽힌다.

방대한 데이터셋으로 학습된 LLM은 텍스트 분류, 질문 응답, 문서 요약, 텍스트 생성 등 광범위한 작업을 숙련되게 수행할 수 있다.

생성AI의 부상과 함께 LLM은 널리 인정받으며 가정에서도 익숙한 이름이 되었다. 이제 기업과 산업 분야에서 필수 도구로 인식되면서, 조직들은 다양한 비즈니스 기능과 사용 사례에 걸쳐 LLM의 다양한 적용 방안을 적극적으로 모색하고 있다.

LLM 사용이 확대됨에 따라 일반 LLM과 특화 분야 LLM 간의 구분이 점점 더 중요해지고 있다. GPT 시리즈와 같은 일반 LLM은 다재다능함으로 알려져 있는 반면, 특화 분야 LLM은 법률, 의학, 금융 등 특정 분야에 맞춰져 맞춤형 솔루션을 제공한다.

이 글에서는 일반 LLM과 특화 분야 LLM의 차이점에 대해서 이야기 한다. 둘을 비교하기 전에 두 가지 대규모 언어 모델 유형을 모두 이해하고 있는지 확인해 보자.

일반 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가?

일반 LLM은 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 인공지능의 획기적인 발전이라 할 수 있다. 이러한 모델은 방대하고 다양한 데이터셋에 대해 광범위하게 학습되어, 다양한 주제와 주제에 대해 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있다.

특정 산업에 맞춰진 특화 분야 LLM과 달리, 일반 LLM은 다양하고 적응력 있게 설계되어 여러 도메인에 걸쳐 다양한 작업과 애플리케이션에 적합하다. 일반 LLM은 텍스트 완성, 언어 번역, 질문 답변, 텍스트 요약, 심지어 창의적 글쓰기와 같은 기능에서 빛을 발한다.

이러한 유연성 덕분에 텍스트 요약, 언어 번역, 챗봇 생성 등의 작업에 신속하게 사용될 수 있으며, 강력한 NLP 기능에 즉각적으로 액세스할 수 있다. 또한 확장성이 뛰어나 증가하는 데이터 양에 적응할 수 있어 대규모 애플리케이션에 적합하다.

일반 LLM의 대표적인 예는 오픈AI에서 개발한 GPT 시리즈이다. GPT-1부터 GPT-3에 이르기까지, 이 모델들은 일관된 텍스트를 파악하고 생성하는 능력으로 엄청난 인기를 얻었다. 이들은 인터넷, 책, 기사 및 기타 출처에서 발견되는 방대한 양의 텍스트 데이터로부터 학습하여 인간 언어의 패턴, 구조 및 뉘앙스를 습득한다.

일반 LLM의 주요 특징

① 다재다능성 : 이 모델은 매우 다재다능하며 다양한 도메인에 걸쳐 콘텐츠를 생성할 수 있다.

② 확장성 : 이 모델의 규모가 커질수록 효과가 증가한다.

③ 쉬운 배포 : 크기에도 불구하고 일반 LLM은 통합이 쉬워 요청 시 유용한 통찰력을 제공한다. 효율적인 클라우드 관리를 통해 배포가 원활해진다.

일반 LLM의 8가지 실제 사용 사례

일반 LLM은 다양한 산업 분야에서 광범위하게 활용되어 작업 수행 방식과 통찰력 획득 방식을 혁신하고 있다. 다음은 주목할 만한 실제 사용 사례이다.

① 콘텐츠 생성

일반 LLM은 기사, 블로그 게시물, 제품 설명, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 형식의 고품질 콘텐츠를 생성하는 데 능숙하다. 기업은 이러한 모델을 활용하여 콘텐츠 제작 프로세스를 간소화하고 활발한 온라인 존재감을 유지한다.

② 고객 지원 및 챗봇

많은 기업이 일반 LLM을 사용하여 챗봇과 가상 어시스턴트에 동력을 공급해 연중무휴 맞춤형 지원을 제공한다. 이 모델은 자연어 대화에 참여하고, 질문에 답변하고, 제품을 추천하고, 문제 해결을 지원할 수 있다.

③ 언어 번역

일반 LLM은 언어 번역 작업에 탁월하다. 여러 언어 간에 텍스트를 정확하게 번역할 수 있어 기업이 글로벌 시장에 효과적이고 효율적으로 도달할 수 있다.

④ 텍스트 요약

일반 LLM은 긴 문서, 기사 또는 보고서를 요약하는 데 능숙하다. 이러한 기능은 언론, 연구, 교육과 같이 정보 집약적인 산업에서 사용자가 주요 통찰력에 신속하게 액세스해야 하는 경우 매우 귀중하다.

⑤ 이메일 자동화

일반 LLM은 이메일 응답을 자동화하고, 수신 메시지를 분류하고, 콘텐츠 분석을 기반으로 작업의 우선순위를 지정한다. 이는 이메일 커뮤니케이션 프로세스를 간소화하고, 응답 시간을 개선하며, 대량의 서신을 처리하는 전반적인 효율성을 향상시킨다.

⑥ 콘텐츠 중재

소셜 미디어 플랫폼과 온라인 커뮤니티는 콘텐츠 중재 작업에 일반 LLM을 사용한다. 예를 들어 부적절하거나 유해한 콘텐츠를 식별하고 제거하며, 스팸을 탐지하고, 커뮤니티 가이드라인을 시행한다.

⑦ 게임에서의 텍스트 생성

게임 개발자는 일반 LLM을 통합하여 비디오 게임에서 스토리텔링 경험을 향상시킨다. 이 모델은 대화, 내레이션, 퀘스트 설명을 동적으로 생성하여 플레이어에게 몰입감 있고 매력적인 게임플레이 경험을 제공할 수 있다.

⑧ 시장조사 및 트렌드 분석

기업은 일반 LLM을 활용하여 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사와 같은 방대한 양의 텍스트 데이터를 분석한다. 이를 통해 시장 동향, 소비자 심리, 경쟁사 전략에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. 이 데이터는 의사 결정 프로세스에 정보를 제공하고 기업이 해당 산업에서 경쟁력을 유지하는 데 도움이 된다.

일반 LLM의 단점

다재다능하고 널리 사용되는 데도 불구하고 일반 LLM에는 어려움이 있다.

일반 LLM은 때때로 잘못된 정보를 생성할 수 있는데, 이를 환각이라고 한다. 이러한 LLM을 학습하는 데 사용되는 데이터에는 종종 제어하기 어려운 편향이 포함되어 있다. 이는 생성된 텍스트에서 윤리적 편향이나 커뮤니티 가이드라인 미준수로 이어질 수 있다.

일반 LLM은 특정 도메인에 대한 전문 지식이 부족하므로 틈새 주제에 대한 정보가 지나치게 일반화되거나 부정확할 수 있어 전문 작업에 적합성이 제한된다.

방대한 데이터 요구 사항으로 인해 범용 LLM의 학습 및 사용에는 계산 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸려 많은 애플리케이션에서 덜 편리하다.

이러한 LLM 학습에 사용되는 인간이 생산한 데이터에는 종종 제어하기 어려운 고유한 편향이 포함되어 있어 생성된 텍스트에서 윤리적 편향이나 커뮤니티 가이드라인 미준수를 영속시킬 가능성이 있다.

특화 분야 LLM이란 무엇인가?

특화 분야 LLM은 또는 맞춤형 LLM은 특정 산업이나 분야에 맞춰진 전문 AI 모델이다. 다양한 주제에 걸쳐 광범위하게 적용할 수 있는 일반 LLM과 달리, 특화 분야 LLM은 특정 사용 사례에 맞춰진 데이터 세트를 사용하여 학습한다. 이를 통해 비즈니스 요구 사항에 맞는 콘텐츠를 생성할 수 있다.

특정 도메인에 대한 LLM의 미세 조정에는 정제된 도메인별 데이터를 사용하여 학습시켜 정확하게 텍스트를 생성하고 컨텍스트를 이해할 수 있도록 하는 작업이 포함된다. 전문화된 데이터로 학습했기 때문에 도메인에 특화되고 컨텍스트를 인식하는 응답을 제공하므로 다양한 산업에서 인기를 얻고 있다.

특화 분야 LLM의 예로는 BloombergGPT, Med-PaLM 2, ChatLAW, ClimateBERT, KAI-GPT, FinGPT 등이 있다.

특화 분야 LLM의 주요 특징

① 전문화 : 특화 분야 LLM은 법률 문서, 의료 기록, 재무 보고서 또는 기술 문헌과 같은 특정 도메인별 데이터 세트를 사용하여 학습한다. 이러한 전문화된 학습을 통해 해당 도메인에 고유한 언어, 용어 및 컨텍스트에 대한 깊은 이해를 개발할 수 있다.

② 특화 분야별 전문성 : 특화 분야 LLM은 기술 용어, 업계별 용어, 문맥상 뉘앙스 등 대상 도메인과 관련된 텍스트를 이해하고 생성하는 데 뛰어나다. 따라서 해당 도메인 내에서 사용자의 요구에 맞춰진 보다 정확한 결과와 통찰력을 제공한다.

③ 정밀도와 정확도 : 전문화된 학습과 특화 분야별 지식을 바탕으로 일반 LLM에 비해 대상 도메인과 관련된 작업에서 더 높은 정밀도와 정확도를 제공할 수 있다. 특정 산업이나 분야의 요구 사항 및 표준에 부합하는 콘텐츠를 생성할 수 있다.

④ 맞춤형 솔루션 : 특화 분야 LLM은 의료 진단, 법률 문서 분석, 재무 예측, 엔지니어링 설계 등 산업별 과제를 효과적으로 해결하고 맞춤형 솔루션을 제공한다. 이러한 맞춤형 접근 방식은 전문적인 상황에서 효율성, 정확성 및 의사 결정을 향상시킨다.

특화 분야 LLM의 8가지 실제 사용 사례

특화 분야 LLM은 다양한 산업 분야에서 특정 작업과 과제에 대한 맞춤형 솔루션을 제공하면서 그 가치를 입증했다. 다음은 특화 분야 LLM이 상당한 영향을 미친 실제 사용 사례이다.

① 의료 진단

의료 산업에서는 환자 증상, 의료 기록 및 진단 영상을 분석하기 위해 맞춤형 LLM을 사용한다. 또한 화학 데이터를 분석하고 잠재적 화합물을 식별하여 신약 개발을 지원한다.

② 법률 문서

특화 분야 LLM은 사례를 요약하고, 판례를 평가하며, 법률 의견을 제공해 법률 연구에 도움을 준다. 계약서를 검토하여 중요한 조항을 강조하고 규정 준수를 보장한다.

③ 재무 예측

금융 기관은 재무 예측 및 위험 평가를 위해 특화 분야 LLM을 활용한다. 이러한 모델은 시장 동향, 경제 데이터 및 재무 보고서를 분석하여 주가를 예측하고, 투자 위험을 평가하며, 정보에 입각한 재무 결정을 내린다.

④ 전자상거래

특화 분야 LLM은 사용자 선호도와 구매 이력을 고려하여 맞춤형 제품 제안을 제공한다. 또한 고객 피드백에서 통찰력을 추출하여 제품 품질을 개선한다.

특화 분야 LLM은 사용자 선호도와 구매 이력을 기반으로 개인화된 제품 추천을 제공한다. 고객 리뷰를 분석하여 통찰력을 추출하고 제품을 개선한다.

⑤ 엔지니어링 설계

항공우주, 자동차, 토목 공학 분야에서 특화 분야 LLM은 설계 최적화, 시뮬레이션 및 프로토타이핑에 도움을 준다. 엔지니어가 설계를 제안하고, 시뮬레이션을 실행하며, 성능을 평가하여 제품 개발을 개선하도록 지원한다.

⑥ 에너지

특화 분야 LLM은 산업 공정 및 건물에서 에너지 사용을 최적화한다. 장비 고장을 예측하여 에너지 생산의 가동 중단 시간을 줄인다.

⑦ 미디어 및 엔터테인먼트

특화 분야 LLM은 미디어 채널 및 엔터테인먼트 플랫폼을 위한 기사, 대본, 비디오 자막 및 콘텐츠를 생성한다.

⑧ 여행 및 호텔

특화 분야 LLM은 개인화된 여행 일정과 숙박 시설을 제안하고 관광객을 위한 실시간 번역 서비스를 제공한다.

특화 분야 LLM의 단점

특화된 산업을 위한 맞춤형 솔루션을 제공하는 특화 분야 LLM에는 특정 단점이 있다.

이러한 모델은 훈련 데이터의 품질과 양에 크게 의존한다. 편향되거나 제한된 데이터는 최적의 성능을 발휘하지 못할 수 있다. 일반 LLM과 마찬가지로 특화 분야 LLM은 훈련 데이터의 편견을 상속하고 증폭시킬 수 있어 윤리 및 공정성 문제를 제기한다.

특화 분야 LLM의 개발 및 미세 조정에는 시간, 전문성, 계산 능력 등 상당한 리소스가 필요하다. 이는 리소스나 예산이 제한된 조직에 어려움을 줄 수 있다. 언어와 데이터가 진화함에 따라 맞춤형 LLM을 최신 상태로 유지하기 위해서는 정기적인 업데이트와 유지 보수가 필요하며, 이는 운영 비용을 증가시킨다.

특화 분야 LLM은 보다 일반적인 모델에 비해 다른 애플리케이션으로 전환하기 어려운 경우가 많다. 지나치게 전문화되고 훈련 데이터에 과적합되어 보이지 않는 데이터나 환경 변화에 대한 성능이 저하될 수 있다. 이는 실제 애플리케이션에서 모델의 효과와 신뢰성을 저하시킬 수 있다.

일반 LLM과 특화 분야 LLM 비교

반 LLM은 다양한 도메인에서 다재다능하고 적응력이 뛰어나다. 광범위한 주제와 도메인을 다루는 방대하고 다양한 데이터 세트로 학습한다. 광범위한 훈련 데이터로 인해 전문 분야에서 정밀도와 정확도가 부족할 수 있다. 방대한 데이터 요구 사항으로 인해 일반 LLM의 개발 및 미세 조정에는 많은 리소스가 필요할 수 있다. 광범위한 솔루션을 제공하는 다양한 애플리케이션과 산업에 적합하다.

특화 분야 LLM은 특정 산업이나 분야에 맞춰져 있다. 특정 산업이나 분야와 관련된 도메인별 데이터 세트로 학습한다. 해당 산업이나 분야의 특정 데이터로 학습했기 때문에 지정된 도메인 내에서 정밀도와 정확도가 뛰어나다. 또한 리소스가 많이 필요하지만 특화 분야 LLM은 도메인별 데이터 수집 및 미세 조정을 위해 추가적인 노력이 필요할 수 있다. 특정 산업이나 분야의 고유한 과제와 요구 사항을 해결하기 위해 특별히 설계되어 맞춤형 솔루션을 제공한다.

결론

요약하면, 특화 분야 LLM과 일반 LLM을 비교하면 몇 가지 주요 결과가 나타난다. 특화 분야 LLM은 의료 및 법률과 같은 특정 분야에서 뛰어난 정확성과 컨텍스트 이해력을 제공한다. 특정 분야별 전문가와 같지만 개발 비용이 많이 들 수 있다.

반면에 일반 LLM은 다재다능하지만 튜닝 및 추론에 막대한 컴퓨팅 파워가 필요할 수 있다. 또한 광범위한 훈련 데이터로 인해 편향의 위험이 있다. 결국 일반 LLM과 특화 분야 LLM 중 선택은 특정 산업과 사용 사례에 따라 달라진다.