LLM(대형 언어 모델)과 같은 기초 모델은 광범위하고 진화하는 주제이다. 그런데 어떻게 여기까지 왔을까? LLM에 도달하려면 AI와 머신 러닝, 즉 기계 학습이라는 가장 중요한 주제부터 시작하여 벗겨내야 할 여러 계층이 있다. 머신 러닝은 AI 내에 있으며 단순히 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 데이터를 기반으로 결정을 내리도록 가르치는 프로세스이다.

그 핵심에는 데이터 처리 및 학습에 대한 고유한 접근 방식을 갖춘 다양한 아키텍처 또는 방법이 있다. 여기에는 인간 두뇌의 구조를 모방한 신경망, 일련의 규칙에 따라 결정을 내리는 의사결정 트리, 최선의 분할선이나 마진을 찾아 데이터를 분류하는 지원 벡터 머신이 포함된다.

딥 러닝은 이러한 개념을 더욱 발전시키는 머신 러닝의 하위 집합이다. 이는 상호 연결된 노드 또는 뉴런의 여러 레이어로 구성된 심층 신경망으로 알려진 복잡한 구조를 사용한다. 이러한 레이어를 사용하면 모델이 방대한 양의 데이터에서 학습할 수 있으므로 이미지 및 음성 인식과 같은 작업에 딥 러닝이 특히 효과적이다.

딥러닝으로의 진화

딥 러닝은 기존 머신 러닝에서 중요한 변화를 나타낸다. 기존의 기계 학습에서는 기계가 직접 선택한 기능을 제공하는 반면, 딥 러닝 알고리즘은 이러한 기능을 데이터에서 직접 학습하여 더욱 강력하고 복잡한 모델을 만든다. 계산 능력과 데이터 가용성이 향상되면서 이러한 변화가 가속화되어 심층 신경망 훈련이 가능해졌다. 기업은 고객에게 사실상 무제한의 컴퓨팅 및 스토리지를 제공하는 AWS와 같은 클라우드 제공업체 덕분에 딥 러닝을 실험할 수 있다.

심층 신경망은 기본적으로 레이어 스택으로, 각 레이어는 데이터의 다양한 측면을 학습한다. 레이어가 많을수록 네트워크가 더 깊어지므로 "딥 러닝"이라는 용어가 사용된다. 이러한 네트워크는 대규모 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 학습할 수 있으므로 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 복잡한 작업에 매우 효과적이다.

신경망

신경망의 기본은 인간의 뇌에서 영감을 얻어 거미줄 같은 구조로 연결된 뉴런이나 노드로 구성된다. 각 뉴런은 입력 데이터를 처리한 후 변환을 적용하고 마지막으로 출력을 다음 레이어로 전달한다. 이러한 뉴런 내의 활성화 기능은 모델에 비선형성을 도입하여 네트워크가 복잡한 패턴을 학습하는 데 도움이 된다.

일반적인 신경망은 입력, 은닉, 출력의 세 가지 유형의 레이어로 구성된다. 입력 레이어는 데이터를 받고, 은닉 레이어는 이를 처리하며, 출력 레이어는 최종 결과를 생성한다. 딥러닝에서 종종 수많은 히든 레이어는 대부분의 계산이 이루어지는 곳으로, 네트워크가 데이터 특징으로부터 학습할 수 있도록 해준다.

RNN에서 LSTM까지

순환 신경망(RNN)은 전통적인 기계 학습의 주요 방법으로, 텍스트나 시계열의 문장과 같은 순차적 데이터를 처리하기 위해 개발되었다. RNN은 데이터를 순차적으로 처리하여 이전 입력의 내부 메모리를 유지하여 향후 출력에 영향을 준다. 그러나 초기 입력의 영향이 긴 시퀀스에서 감소하는 Vanishing Gradient 문제로 인해 장거리 종속성으로 인해 어려움을 겪는다.

LSTM(장단기 메모리 네트워크)은 이러한 제한 사항을 해결한다. RNN의 고급 유형인 LSTM은 정보 흐름을 조절하는 게이트를 포함하는 보다 복잡한 구조를 가지고 있다. 이러한 게이트는 LSTM이 긴 시퀀스에 걸쳐 중요한 정보를 유지하는 데 도움이 되므로 언어 ​​모델링 및 텍스트 생성과 같은 작업에 더욱 효과적이다.

변환기, 트랜스포머

변환기 아키텍처 트랜드포머(Transformer)는 순차 데이터 처리에 있어 상당한 발전을 이루었으며 많은 작업에서 RNN 및 LSTM보다 성능이 뛰어나다. 랜드마크 논문인 "Attention Is All You Need" 에 소개된 변환기는 입력 데이터의 다양한 부분의 중요성을 평가하기 위해 셀프 어텐션(self-attention)이라는 메커니즘을 사용하여 모델이 시퀀스를 처리하는 방식에 혁명을 일으켰다.

데이터를 순차적으로 처리하는 RNN 및 LSTM과 달리 변환기는 전체 시퀀스를 동시에 처리한다. 이러한 병렬 처리를 통해 효율적일 뿐만 아니라 언어 번역 및 요약과 같은 작업에서 중요한 요소인 데이터의 복잡한 관계를 캡처하는 데에도 능숙한다.

트랜스포머의 주요 구성 요소

트랜스포머 아키텍처는 셀프 어텐션과 위치 인코딩이라는 두 가지 주요 구성 요소를 기반으로 구축되었다. 셀프 어텐션을 사용하면 모델이 입력 시퀀스의 다양한 부분에 집중하여 특정 단어나 요소를 처리할 때 각 부분에 얼마나 집중할지 결정할 수 있다. 이 메커니즘을 통해 모델은 데이터 내의 컨텍스트와 관계를 이해할 수 있다.

위치 인코딩은 또 다른 중요한 측면으로, 모델에 시퀀스의 단어나 요소의 순서에 대한 감각을 제공한다. RNN과 달리 변환기는 데이터를 순서대로 처리하지 않으므로 시퀀스의 컨텍스트를 유지하려면 이 인코딩이 필요한다. 또한 아키텍처는 인코더와 디코더 블록으로 나누어지며, 각각은 입력을 처리하고 출력을 생성하는 데 있어 특정 기능을 수행한다.

트랜스포머 아키텍처의 장점

트랜스포머는 이전 시퀀스 처리 모델에 비해 몇 가지 장점을 제공한다. 전체 시퀀스를 병렬로 처리하는 기능은 훈련 및 추론 속도를 크게 향상시킨다. 셀프 어텐션과 결합된 이러한 병렬 처리를 통해 변환기는 장거리 종속성을 보다 효과적으로 처리하고 시퀀스의 큰 간격에 걸쳐 있는 데이터의 관계를 캡처할 수 있다.

이와 함께 변환기는 데이터 및 컴퓨팅 리소스와 함께 매우 잘 확장되므로 대규모 언어 모델 개발의 중심이 되었다. 다양한 작업에서의 효율성과 효과로 인해 기계 학습 커뮤니티, 특히 복잡한 NLP 작업에서 인기 있는 선택이 되었다.

기계 학습 대규모 언어 모델의 트랜스포머

트랜스포머는 GPT(Generative Pretrained Transformer) 및 BERT(BiDirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 많은 대규모 언어 모델의 백본이다. 예를 들어 GPT는 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 탁월하며, 방대한 양의 데이터로부터 학습하여 일관되고 상황에 맞는 언어를 생성한다. 반면 BERT는 문장 속 단어의 맥락을 이해하는 데 중점을 두고 질문 답변 및 감정 분석과 같은 작업에 혁명을 일으킨다.

이러한 모델은 자연어 처리 분야를 획기적으로 발전시켜 인간의 숙련도에 가까운 수준으로 언어를 이해하고 생성하는 변환기의 능력을 보여준다. 이들의 성공은 혁신의 물결을 불러일으켜 훨씬 더 강력한 모델의 개발로 이어졌다.

응용 프로그램 및 영향

자연어 처리에 트랜스포머 기반 모델을 적용하는 방법은 광범위하며 계속 증가하고 있다. 언어 번역 서비스, 콘텐츠 생성 도구, 심지어 인간의 음성을 이해하고 응답할 수 있는 AI 보조자를 만드는 데에도 사용된다. 그들의 영향은 단순한 언어 작업 이상으로 확장된다. 트랜스포머는 생물정보학 및 비디오 처리와 같은 분야에 사용하도록 조정되고 있다.

이러한 모델의 영향은 상당하며 효율성, 정확성 및 복잡한 언어 작업을 처리하는 능력이 향상되었다. 이러한 모델이 계속 발전함에 따라 자동화된 콘텐츠 생성, 개인화된 교육, 고급 대화형 AI와 같은 영역에서 새로운 가능성이 열릴 것으로 예상된다.

내일의 변화

앞으로 기계 학습 분야의 트랜스포머의 미래는 밝고 잠재력이 가득해 보인다. 연구원들은 계속해서 혁신하여 이러한 모델의 효율성과 기능을 향상시키고 있다. 더욱 다양한 영역에 트랜스포머가 적용되어 인공지능의 한계가 더욱 발전할 것으로 기대된다.

트랜스포머 아키텍처는 기계 학습 여정에서 중요한 이정표를 나타낸다. 그 다양성과 효율성은 자연어 처리의 지형을 변화시켰을 뿐만 아니라 언젠가는 인간과 기계 지능 사이의 경계를 모호하게 만들 미래 혁신의 발판을 마련했다.

필자 앤서니 로스(Anthony Loss)는 클리어 스케일(Clear Scale) 수석 솔루션 설계자로 고객의 IT 비용 절감과 비즈니스 민첩성 향상, 혁신 가속화, 위험 완화를 돕고 있다.

(*이 칼럼은 GTT KOREA의 편집 방향과 다를 수 있습니다.)