대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 학습하여 자연어 및 기타 유형의 콘텐츠를 이해하고 생성하여 광범위한 작업을 수행할 수 있는 기초 모델의 범주입니다.
LLM은 생성형 AI를 대중의 관심사로 끌어올리는 데 기여했다는 점과 조직이 다양한 비즈니스 기능과 사용 사례에 걸쳐 인공지능을 도입하는 데 주력하고 있다는 점 때문에 유명해졌습니다.
기업 외부에서는 생성형 AI의 새로운 발전과 함께 LLM이 갑자기 등장한 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 IBM을 비롯한 많은 기업이 자연어 이해(NLU) 및 자연어 처리(NLP) 역량을 강화하기 위해 수년 동안 다양한 수준의 LLM을 구현해 왔습니다. 이는 머신 러닝, 머신 러닝 모델, 알고리즘, 신경망 및 이러한 AI 시스템의 아키텍처를 제공하는 트랜스포머 모델의 발전과 함께 이루어졌습니다.
LLM은 여러 사용 사례와 애플리케이션을 구동하고 다양한 작업을 해결하는 데 필요한 기본 기능을 제공하기 위해 방대한 양의 데이터로 학습된 기초 모델 클래스입니다. LLM은 각 사용 사례에 대해 도메인별 모델을 개별적으로 구축하고 훈련하는 것과는 매우 다른 솔루션입니다. 개별적인 구축 및 훈련은 여러 가지 기준(가장 중요한 비용과 인프라)에서 금지되어 있고 시너지 효과를 저해하며 심지어 성능 저하로 이어질 수도 있습니다.
LLM은 자연어 처리 및 인공 지능 분야에서 획기적인 발전을 이루었으며 Microsoft의 지원을 받은 Open AI의 Chat GPT-3 및 GPT-4 같은 인터페이스를 통해 대중이 쉽게 액세스할 수 있습니다. 다른 예로는 Meta의 Llama 모델과 Google의 트랜스포머(BERT/RoBERTa) 및 PaLM 모델의 양방향 인코더 표현이 있습니다. IBM은 또한 최근 watsonx.ai에서 Granite 모델 시리즈를 출시했습니다. 이는 watsonx Assistant 및 watsonx Orchestrate와 같은 다른 IBM 제품의 생성형 AI 백본이 되었습니다.
간단히 말해서, LLM은 훈련에 사용되는 방대한 양의 데이터를 기반으로 다른 형태의 콘텐츠뿐만 아니라 인간처럼 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계되었습니다. 이들은 문맥을 바탕으로 추론하고, 일관되고 상황에 맞는 답변을 생성하고, 영어 이외의 언어로 번역하고, 텍스트를 요약하고, 질문(일반 대화 및 FAQ)에 답하고, 창의적인 글쓰기나 코드 생성 작업까지 지원할 수 있습니다.
언어의 복잡한 패턴을 포착하고 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있게 해주는 수십억 개의 매개변수 덕분에 이를 수행할 수 있습니다. LLM은 챗봇 및 가상 어시스턴트부터 콘텐츠 생성, 연구 지원 및 언어 번역에 이르기까지 다양한 분야의 애플리케이션을 혁신하고 있습니다.
LLM은 계속 발전하고 개선됨에 따라 우리가 기술과 상호작용하고 정보에 액세스하는 방식을 재편하여 현대 디지털 환경의 중추적인 역할을 할 것입니다.
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LLM은 딥 러닝 기술과 방대한 양의 텍스트 데이터를 활용하여 작동합니다. 이러한 모델은 일반적으로 텍스트 입력과 같은 순차적 데이터를 처리하는 데 탁월한 생성형 사전 학습된 트랜스포머와 같은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. LLM은 여러 계층의 신경망으로 구성되며, 각 신경망은 학습 중에 미세 조정할 수 있는 매개변수가 있으며, 이는 데이터 세트의 특정 부분에 영향을 미치는 어텐션 메커니즘으로 알려진 수많은 계층을 통해 더욱 향상됩니다.
훈련 과정에서 이러한 모델은 이전 단어가 제공하는 컨텍스트를 기반으로 문장의 다음 단어를 예측하는 방법을 학습합니다. 이 모델은 토큰화된 단어를 더 작은 문자 시퀀스로 분류하여 반복되는 단어에 확률 점수를 부여함으로써 이를 수행합니다. 그런 다음 이러한 토큰은 이 컨텍스트를 숫자로 표현하는 임베딩으로 변환됩니다.
정확성을 보장하기 위해 이 프로세스에는 수십억 페이지에 달하는 방대한 텍스트 말뭉치로 LLM을 학습시키고, 제로 샷 및 자기 지도 학습을 통해 문법, 의미론, 개념 관계를 학습하도록 하는 과정이 포함됩니다. 이 학습 데이터에 대한 학습이 완료되면 LLM은 입력된 입력에 따라 다음 단어를 자율적으로 예측하고 습득한 패턴과 지식을 활용하여 텍스트를 생성할 수 있습니다. 그 결과 광범위한 NLU 및 콘텐츠 생성 작업에 활용할 수 있는 일관되고 상황에 맞는 언어 생성이 가능합니다.
또한 신속한 엔지니어링, 신속한 튜닝, 미세 조정 및 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)과 같은 기타 전술을 통해 모델 성능을 향상시켜 많은 비정형 데이터에 대한 학습에서 종종 원치 않는 부산물인 편견, 혐오 발언 그리고 '환각'으로 알려진 사실상의 오답을 제거할 수 있습니다. 이는 엔터프라이즈급 LLM이 사용할 준비가 되어 있고 조직이 원치 않는 책임에 노출되거나 평판에 손상을 입지 않도록 보장하는 데 있어 가장 중요한 측면 중 하나입니다.
LLM은 점점 더 많은 비즈니스 프로세스를 재정의하고 있으며, 다양한 산업 분야의 수많은 사용 사례와 업무에서 다재다능함을 입증하고 있습니다. 이 솔루션은 챗봇과 가상 어시스턴트(예: IBM watsonx Assistant 및 Google의 BARD)의 대화형 AI를 강화하여 탁월한 고객 관리의 기반이 되는 상호작용을 향상시키고, 인간 상담원과의 상호작용을 모방한 상황 인식 응답을 제공합니다.
LLM은 블로그 기사, 마케팅 또는 영업 자료 및 기타 글쓰기 작업을 위한 콘텐츠 제작을 자동화하는 등 콘텐츠 생성에도 능숙합니다. 연구 및 학계에서는 방대한 데이터 세트에서 정보를 요약하고 추출하여 지식 발견을 가속화하는 데 도움을 줍니다. LLM은 또한 정확하고 상황에 맞는 번역을 제공하여 언어 장벽을 허무는 등 언어 번역에 있어 중요한 역할을 합니다. 코드를 작성하거나 프로그래밍 언어들을 '번역'하는 데에도 사용할 수 있습니다.
또한 텍스트 음성 변환 애플리케이션 및 접근 가능한 형식의 콘텐츠 생성을 포함하여 장애가 있는 개인을 지원함으로써 접근성에 기여합니다. 의료에서 금융에 이르기까지, LLM은 프로세스를 간소화하고 고객 경험을 개선하며 보다 효율적이고 데이터에 기반한 의사결정을 가능하게 함으로써 산업을 혁신하고 있습니다.
가장 흥미로운 점은 이러한 모든 기능에 쉽게 액세스할 수 있다는 것입니다. 어떤 경우에는 말 그대로 API 통합만 있으면 액세스가 가능합니다.
다음은 조직에서 LLM이 지원하는 영역 중 가장 중요한 영역들을 나열한 것입니다.
텍스트 생성: 프롬프트에 따라 이메일, 블로그 게시물 또는 기타 중장문 형식의 콘텐츠 작성 등을 처리하는 언어 생성 기능으로, 생성한 콘텐츠를 다듬을 수 있습니다. 좋은 예로는 검색 증강 생성(RAG)이 있습니다.
콘텐츠 요약: 긴 기사, 뉴스 기사, 연구 보고서, 기업 문서, 심지어 고객 이력까지 출력 형식에 맞게 그리고 길이에 맞게 꼼꼼하게 텍스트로 요약합니다.
AI 어시스턴트: 통합 셀프 서비스 고객 관리 솔루션의 일부로 고객 문의에 답변하고 백엔드 작업을 수행하며 자연어로 자세한 정보를 제공하는 챗봇입니다.
코드 생성: 개발자가 애플리케이션을 구축하고, 코드의 오류를 찾고, 여러 프로그래밍 언어로 된 보안 문제를 발견하고, 심지어 언어 간 '번역'을 할 수 있도록 지원합니다.
감성 분석: 텍스트를 분석하여 고객의 어조를 파악함으로써 고객의 피드백을 대규모로 파악하고 브랜드 평판 관리에 도움을 줍니다.
언어 번역: 우수한 번역과 다국어 기능을 통해 언어와 지역에 관계없이 조직에 더 넓은 범위를 제공합니다.
LLM은 고객 셀프 서비스를 자동화하고, 증가하는 작업에 대한 응답 시간을 단축하고, 정확도를 높이고, 라우팅 기능을 개선하고, 지능형 컨텍스트 수집을 제공함으로써 금융에서 보험, 인사, 의료에 이르기까지 모든 산업에 영향을 미칠 수 있습니다.
조직은 AI 모델의 잠재력을 활용하여 비즈니스 수행 방식을 혁신하기 위해 거버넌스 관행의 견고한 기반이 필요합니다. 이는 신뢰할 수 있고, 투명하고, 책임감 있고, 안전한 AI 도구 및 기술에 대한 액세스를 제공하는 것을 의미합니다. AI 거버넌스 및 추적성은 IBM이 고객에게 제공하는 솔루션의 기본 요소이기도 합니다. 따라서 AI와 관련된 활동을 관리하고 모니터링하여 항상 감사 가능하고 책임감 있는 방식으로 출처, 데이터 및 모델을 추적할 수 있도록 합니다.
IBM이 직접 엄선한 엔터프라이즈 중심 데이터 세트에 대한 교육을 통해 생성형 AI와 관련된 위험을 완화함으로써 모델이 책임감 있게 배포되고 최소한의 입력만으로 고객이 사용할 수 있도록 준비할 수 있습니다.
Watsonx.ai에서는 Hugging Face의 오픈 소스 모델, 타사 모델 및 IBM의 사전 학습된 모델 제품군에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 Granite 모델 시리즈는 디코더 아키텍처를 사용하여 기업 사용 사례를 대상으로 하는 다양한 생성형 AI 작업을 지원합니다.
모든 상호 작용에서 고객, 도움이 필요한 콜센터 상담원, 정보가 필요한 직원에게 탁월한 경험을 제공하세요. 비즈니스 콘텐츠에 기반한 자연어로 답변을 확장하여 결과 중심의 상호 작용과 빠르고 정확한 응답을 유도합니다.
자동화 및 AI 도구 세트를 통해 직원 생산성을 높여주는대화형 인터페이스를 통해 업무를 자동화하고 복잡한 프로세스를 간소화하여 직원들이 보다 가치 있고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 하세요.
때때로 AI와 자동화의 문제점은 너무 노동 집약적이라는 점입니다. 그러나 이 모든 것은 사전 학습된 오픈 소스 파운데이션 모델 덕분에 변화하고 있습니다.
IBM Research에서 개발한 Granite 모델은 오늘날의 대규모 언어 모델이 시퀀스에서 다음 단어를 예측하는 능력을 뒷받침하는 '디코더' 아키텍처를 사용합니다.
우리의 데이터 기반 연구는 진화하고 확장되는 생성형 AI 분야에서 기업이 기회를 찾아 활용할 수 있는 방법을 식별합니다.
IBM Granite 대규모 언어 모델과 엔터프라이즈 검색 엔진인 Watson Discovery를 기반으로 하는 대화 검색은 비즈니스 콘텐츠에 기반한 대화 답변을 확장하도록 설계되었습니다.
생성형 AI를 전사적으로 도입하는 것은 여전히 어려운 일이지만, 이러한 기술을 성공적으로 구현하는 조직은 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
대량 퇴직(Great Resignation)이 실제로 Great Upgrade(직원의 기술을 더 잘 활용하여 직원을 유치하고 유지할 수 있는 기회)라면 어떨까요? 디지털 노동은 직원의 지루한 업무를 대신 처리함으로써 이를 가능하게 합니다.