대형 언어 모델(LLM) 최근 발전에 대한 종합 보고서

 

AI agent framework인 CrewAI를 통한 AI researcher, Reporting Analyst의 협업을 통한 보고서를 번역하여 제공함

 

1. OpenAI의 GPT-4 출시

2023년, OpenAI는 텍스트와 이미지를 모두 이해하고 생성할 수 있는 GPT-4를 공개했습니다. 이전 모델들의 성공을 바탕으로 GPT-4는 추론, 창의성, 맥락 이해에서 큰 향상을 보여주며 다양한 분야에서의 응용 가능성을 높였습니다.

주요 특징:

• 강화된 추론 능력: 복잡한 지시를 처리하고 논리적으로 일관된 답변을 제공할 수 있어, 비판적 사고가 필요한 작업에 유용합니다.
• 창의적 산출물: 더 세밀하고 상상력이 풍부한 콘텐츠를 생성하여 창작 산업에 기여합니다.
• 맥락 이해: 사용자 질의의 맥락을 더 잘 파악하여 관련성 높은 답변을 제공합니다.

응용 분야:

• 교육: 맞춤형 학습 경험과 교재 개발 지원을 제공하는 지능형 튜터 시스템에 활용됩니다.
• 헬스케어: 의료 데이터 분석 및 종합적인 의료 보고서 생성에 활용됩니다.
• 콘텐츠 제작: 기사 작성, 마케팅 콘텐츠 제작, 음악 및 대본 작성에 활용되어 시간과 자원을 절약합니다.

GPT-4의 출시는 언어 모델의 한계를 확장하며 향후 발전의 새로운 기준을 세웠습니다.

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2. Meta의 LLaMA 모델

Meta AI는 LLaMA(Large Language Model Meta AI)라는 대형 언어 모델 컬렉션을 소개했습니다. 이 모델들은 70억에서 650억 개의 매개변수를 포함하며 연구 커뮤니티에서 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 특징:

• 접근성: 다양한 크기의 모델을 제공하여 연구자들이 사용 가능한 자원에 맞게 활용할 수 있습니다.
• 우수한 성능: 더 작은 크기의 모델임에도 여러 언어 작업에서 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다.
• 파생 작업의 기초: 오픈 소스 형태로 제공되어 세부 조정된 모델 및 파생 모델 개발을 촉진했습니다.

영향:

• 언어 모델링의 발전: 스케일링 법칙과 효율성에 대한 이해를 심화시켰습니다.
• 커뮤니티 협업: AI 연구에서 집단적 노력을 유도하며 모델 훈련 및 배포 전략에서 혁신을 이끌었습니다.

LLaMA의 도입은 AI 기술 발전에서 접근성과 협업의 중요성을 강조했습니다.

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3. 오픈소스 LLM의 부상

AI 커뮤니티는 오픈소스 대형 언어 모델(LLM)의 급격한 증가를 경험하며, 강력한 AI 도구에 대한 접근을 대중화했습니다.

주요 사례:

• BigScience의 BLOOM: 46개의 언어와 13개의 프로그래밍 언어를 지원하며 포괄성을 촉진했습니다.
• LLaMA 기반 모델: 특정 작업이나 언어에 맞게 조정된 다양한 파생 모델이 개발되었습니다.
• 커뮤니티 기여: 전 세계 연구자 및 개발자들의 기여를 촉진했습니다.

장점:

• AI의 대중화: 진입 장벽을 낮춰 더 많은 사용자가 실험하고 혁신할 수 있도록 했습니다.
• 다양한 응용: 다양한 언어적, 문화적 맥락에 적합한 모델 개발을 가능하게 했습니다.
• 투명성과 신뢰: 오픈소스 특성이 모델 개발 및 사용에서 투명성을 촉진했습니다.

오픈소스 LLM의 부상은 AI 포용성과 글로벌 협업을 진전시키는 데 중요한 역할을 했습니다.

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4. 명령 튜닝 및 정렬

LLM이 사용자 지시를 더 잘 따르고 인간의 가치와 정렬되도록 하는 기술이 크게 발전했습니다.

명령 튜닝:

• 지시 이해 향상: 모델이 사용자 프롬프트를 더 정확히 이해하고 따르도록 훈련.
• 사용자 경험 개선: 더 직관적이고 효과적인 인간-AI 상호작용을 가능하게 함.

정렬 기술:

• 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF): 인간 선호에 따라 모델을 미세 조정해 더 안전하고 가치에 정렬된 출력을 생성.
• 편향 완화: 윤리적 훈련과 데이터셋 관리를 통해 AI 출력에서 편향을 줄이기 위한 노력.
• 안전 조치: 부적절하거나 유해한 콘텐츠 생성을 방지하기 위한 필터 및 지침 구현.

결과:

• 안전한 AI 시스템: 공격적이거나 오도된 콘텐츠의 발생 감소.
• 신뢰 증대: 윤리적 기준과 신뢰성을 반영한 AI에 대한 사용자 참여 증가.

명령 튜닝 및 정렬은 효과적이고 사회적으로 책임 있는 AI 시스템 개발에 필수적입니다.

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5. 세부 조정 방법의 발전

대형 모델을 특정 작업에 맞게 효율적으로 조정하는 새로운 방법들이 등장했습니다.

Low-Rank Adaptation (LoRA):

• 효율성: 소수의 매개변수만 조정하여 LLM을 세부 조정.
• 비용 절감: 필요한 계산 자원을 줄여 예산이 제한된 조직에서도 맞춤형 모델 사용 가능.
• 유연성: 전체 모델 재훈련 없이 새로운 작업에 빠르게 적응 가능.

기타 방법:

• 프리픽스 튜닝 및 프롬프트 튜닝: 모델 출력을 효과적으로 안내하기 위해 입력을 최적화.
• 어댑터 레이어: 기존 가중치를 변경하지 않고 작업별 학습을 용이하게 하는 레이어 추가.

영향:

• 맞춤화: 조직이 모델을 틈새 애플리케이션에 맞게 조정할 수 있어 관련성과 성능 향상.
• 자원 최적화: 대형 모델 훈련과 관련된 환경적, 재정적 비용 최소화.

이러한 발전은 다양한 산업에서 LLM의 접근성과 적용성을 확장시켰습니다.

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6. 검색 기반 생성(RAG: Retrieval-Augmented Generation)

검색 기반 생성(RAG) 기술은 AI가 생성한 콘텐츠의 사실 정확성을 향상시키는 데 중요한 역할을 했습니다.

개념:

• 지식 베이스와의 통합: LLM과 외부 데이터베이스를 결합하여 실시간으로 관련 정보를 검색.
• 정확성 강화: 검증된 데이터 소스를 기반으로 답변을 생성하여 환각 문제를 줄임.

응용 사례:

• 최신 정보 제공: 정적인 훈련 데이터의 한계를 극복하고 최신 정보를 사용자에게 제공.
• 도메인 특화 지식: 법률, 의료, 금융 등 특정 분야에 맞춘 지식을 활용하여 적합한 답변 생성.
• 대화형 AI: 챗봇과 가상 비서의 관련성과 정확성을 향상.

장점:

• 신뢰성: 정보가 정확하고 검증 가능하다는 점에서 사용자 신뢰 증가.
• 맥락적 적합성: 사용자 질의 맥락에 잘 맞는 답변 제공.

RAG는 지능적이고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하기 위한 중요한 단계로 평가받습니다.

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7. 향상된 코드 생성 도구

AI 기반 코드 생성 도구는 소프트웨어 개발 프로세스를 혁신적으로 변화시켰습니다.

주요 도구:

• GitHub Copilot: OpenAI의 Codex를 기반으로 개발되어 프로그래머에게 코드 스니펫과 함수 제안을 제공.
• Tabnine 및 Kite: 실시간 코드 자동완성과 오류 탐지를 제공하는 기타 AI 코드 도우미.

기능:

• 자동완성 제안: 컨텍스트를 기반으로 코드 줄을 예측하고 완성.
• 오류 감소: 코드 작성 중 오류를 실시간으로 탐지하고 수정.
• 학습 지원: 초보 개발자들이 코딩 패턴과 모범 사례를 이해하도록 도움.

개발에 미친 영향:

• 생산성 향상: 반복적인 작업을 자동화하여 개발자가 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 함.
• 혁신 촉진: 대안 솔루션을 제공하여 새로운 코딩 접근 방식을 탐색.
• 협업 지원: 표준화된 코드 제안을 통해 협업 효율성 증대.

향상된 코드 생성 도구는 소프트웨어 엔지니어링의 효율성을 높이고 접근성을 확장하고 있습니다.

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8. LLM 환각 문제 해결

환각 문제(Hallucination)는 모델이 그럴듯하지만 틀리거나 비논리적인 정보를 생성하는 문제로, 이를 해결하기 위한 노력이 강화되었습니다.

해결 전략:

• 데이터 정제: 부정확성을 줄이기 위해 고품질 훈련 데이터를 개선.
• 모델 구조 개선: 더 사실적이고 일관된 출력을 유도하는 모델 구조 조정.
• 후처리 기법: 응답의 유효성을 평가하고 검증하는 사실 확인 메커니즘 도입.
• 사용자 피드백 통합: 인간의 피드백을 활용한 시스템을 통해 출력물을 수정 및 개선.

결과:

• 신뢰성 강화: 정확한 정보를 제공하여 AI 시스템에 대한 신뢰를 증가시킴.
• 민감한 분야에서의 활용 가능성 증가: 의료, 금융 등 정확성이 중요한 분야에서 LLM 활용 가능성 확대.

환각 문제 해결은 AI 기술을 책임감 있게 배포하는 데 필수적인 단계입니다.

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9. 정책 및 윤리적 논의

LLM의 빠른 발전은 AI의 윤리, 정책, 규제와 관련된 논의를 촉발시켰습니다.

주요 논점:

• 투명성: AI 모델이 의사 결정을 내리는 방식을 명확히 이해할 수 있도록 요구.
• 책임성: AI가 생성한 콘텐츠와 결정에 대한 책임의 주체 정의.
• 편향 및 공정성: AI 시스템에서 편향을 탐지하고 완화하기 위한 전략 개발.
• 개인정보 보호: 훈련 및 배포 과정에서 사용되는 개인 데이터의 처리 문제.
• 고용에 미치는 영향: 자동화가 노동 시장과 경제 구조에 미치는 영향 평가.

주요 이니셔티브:

• 정부 규제: AI 배포를 관리하기 위한 법률 탐색.
• 윤리적 프레임워크: 책임 있는 AI 개발을 위한 가이드라인 제안.
• 산업 협력: 기업들이 협력하여 산업 표준을 확립.

중요성:

• 사회적 신뢰: 책임감 있는 실천을 통해 AI 기술에 대한 대중의 신뢰 구축.
• 지속 가능한 발전: AI 발전이 사회 전반에 이익을 가져오도록 보장.

정책 및 윤리적 논의는 AI 발전이 사회적으로 유익하고 수용 가능한 방향으로 나아가도록 하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

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10. 스케일링 법칙과 모델 효율성

스케일링 법칙과 모델 효율성을 연구함으로써 미래 AI 개발에 귀중한 통찰력을 제공했습니다.

스케일링 법칙:

• 성능 예측: 모델 크기와 데이터 볼륨의 변화가 성능에 미치는 영향을 이해.
• 최적화: 크기와 실질적인 성능 향상을 균형 있게 유지하는 모델 개발 지침 제공.

효율성 혁신:

• 희소 모델: 계산량을 줄이면서 성능 손실을 최소화.
• 트랜스포머 대안: Reformer, Performer와 같은 새로운 아키텍처 탐색.
• 양자화 및 가지치기: 모델 크기와 복잡성을 줄이는 기술.

장점:

• 자원 절약: 낮은 계산 및 에너지 요구사항으로 모델을 지속 가능하게 만듦.
• 접근성: 제한된 자원을 가진 조직도 AI 개발에 참여 가능.
• 환경적 영향 감소: 대규모 모델 훈련과 관련된 탄소 발자국 감소.

효율성에 중점을 두는 것은 AI 발전을 지속 가능하고 광범위하게 접근 가능하도록 보장합니다.

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결론

여기서는 대형 언어 모델의 주요 발전 내용을 정리하며, 기술적 발전, 윤리적 고려 사항, 그리고 보다 접근 가능하고 효율적인 AI 시스템으로의 움직임을 강조했습니다. LLM의 발전은 다양한 산업에서 새로운 가능성을 열었지만, 동시에 신중한 탐색이 필요한 과제를 제기합니다. 사회에 유익하고 책임감 있는 결과를 보장하기 위해 이 과제를 해결하는 것이 중요합니다.

 

추신:
OpenAI API를 통해 뽑아냈는데, o1 모델로 돌리니까 AI researcher로 자료수집 스크립트 하나 + Reporting Analyst가 작성한 보고서 하나씩을 출력하는데만 거의 1달러 (0.93$)가 들었다.
o1은 진짜 비싸다.. 가급적 복잡하지 않은 작업이라면 4o mini를 써야겠다.

참고로

o1
$15.00 / 1M input tokens
$60.00 / 1M output** tokens

o1-mini
$3.00 / 1M input tokens
$12.00 / 1M output** tokens

4o
$1.25 / 1M input tokens
$5.00 / 1M input tokens

4o-mini
$0.075 / 1M input tokens
$0.300 / 1M output tokens

4o-mini가 다른 모델들에 비해 압도적으로 싸다.
o1과 비교하면 1/200 수준.