LLM의 발전과정과 역사

대규모 언어 모델은 이제 NLP와 AI 분야의 핵심적인 기술로 자리 잡았습니다. 초기의 통계 기반 모델에서

시작해, 트랜스포머와 사전 학습을 통한 고도화된 모델로 발전한 LLM의 역사와 발전과정에 대하여

알아보겠습니다.

LLM

목 차

1. LLM의 발전과정

2. LLM의 역사

 

1. LLM의 발전과정

대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 발전은 자연어 처리(NLP)와 인공지능(AI) 분야에서

중요한 기술적 전환을 가져왔습니다. 특히 인공지능의 성능이 개선되고, 데이터를 다루는 기술과 컴퓨팅

파워가 발전하면서 LLM도 비약적으로 성장하게 되었습니다.

① 초창기 NLP 모델에서 통계 기반 언어 모델로의 전환

초기 NLP 모델은 규칙 기반 접근을 통해 언어를 다뤘습니다. 그러나 이러한 모델은 복잡한 언어적 맥락을

이해하는 데 한계가 있었고, 따라서 효율적이지 못했습니다. 이후 통계적 방법론이 도입되며 언어 모델은

언어 데이터에서 빈도와 확률을 분석해 텍스트를 처리하는 방식으로 발전했습니다. 이 시기 모델들은 단어와 구문을 확률적으로 분석하는 'n-그램 모델'과 같은 방식을 사용했습니다. 그러나 문장이 길어질수록 맥락을

이해하는 능력이 떨어져 긴 문장이나 문맥을 반영한 예측에는 한계가 있었습니다.

② 머신러닝을 통한 임베딩 기법과 신경망 모델의 도입

2000년대 중반, 머신러닝 기법이 NLP에 도입되면서 언어 모델은 더욱 정교해지기 시작했습니다. 특히

단어를 고유의 벡터 형태로 표현하는 '단어 임베딩' 기법이 개발되면서, 모델은 단어 간의 유사성과 관계를

더 잘 이해할 수 있게 되었습니다. 이를 대표하는 모델이 워드투벡(Word2Vec)으로, 유사한 의미의 단어들이 벡터 공간에서 가까운 위치에 배치되는 방식을 통해 단어의 의미를 반영했습니다. 이후 임베딩 기법은 문장, 문단 단위로도 확대되었고, 더 많은 정보를 반영할 수 있는 모델들이 개발되었습니다.

③ 트랜스포머 모델과 사전 학습된 LLM의 등장

2017년 구글의 연구진이 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 LLM의 발전에 결정적 역할을 했습니다.

트랜스포머는 데이터 병렬처리와 더불어 '셀프 어텐션' 메커니즘을 통해 문맥을 더 깊이 이해하고, 멀리

떨어진 단어 간의 관계까지 학습할 수 있게 했습니다. 이 기술은 이전의 순환 신경망(RNN)이나 장단기 기억(LSTM) 모델에 비해 학습 속도와 성능 면에서 뛰어난 결과를 보였습니다.

이후 트랜스포머 모델을 기반으로 한 사전 학습(Pre-trained) LLM들이 등장했으며, GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 Gemini 등 다양한 모델이 개발되었습니다. 이들 모델은 방대한 텍스트 데이터에 사전 학습된 후 특정 작업에 맞춰 미세 조정(Fine-tuning)되며, NLP의 거의 모든 분야에 적용 가능하게 되었습니다. 특히 GPT-3는 1,750억 개의 매개변수를 학습하여 인간에 가까운 텍스트 생성 능력을 보여주며

주목받았습니다.

2. LLM의 역사

대규모 언어 모델의 역사는 텍스트 데이터를 통해 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시키기 위한 다양한 연구와 개발의 과정으로 설명할 수 있습니다. 이를 시간 순으로 나눠

보겠습니다.

① 1950년대-1980년대: 규칙 기반과 초기 통계 모델의 시대

LLM의 초기 시작은 간단한 규칙 기반 시스템과 통계적 방법론에 기반했습니다. 1950년대에서 1980년대까지는 NLP와 AI가 이제 막 연구되기 시작한 시기로, 언어를 규칙적으로 처리하는 데 중점을 두었습니다. 엘리자(ELIZA) 같은 초기 챗봇은 고정된 규칙을 통해 대화를 모방했고, 단순한 통계적 분석 방법을 사용하여 언어

데이터를 분석했습니다. 하지만 이러한 접근 방식은 인간의 언어적 복잡성을 반영하기에는 부족했습니다.

② 1990년대-2000년대: 통계 모델과 머신러닝의 도입

1990년대 들어 통계 기반 NLP 모델이 본격적으로 도입되면서 언어를 다루는 방식에 변화가 일어났습니다. 특히 n-그램(n-gram) 모델이 널리 사용되었으며, 머신러닝 기법이 도입되면서 언어 처리의 정확성과

유연성이 증가했습니다. 이후 2000년대 중반에는 워드투벡, 글로브(GloVe) 등의 단어 임베딩 기법이

등장하여 언어적 의미와 문맥을 수치화하여 처리할 수 있게 되었습니다.

이 시기에 모델의 성능을 높이기 위해 딥러닝 기술이 도입되었고, 특히 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM)가 널리 사용되었습니다. 이러한 모델들은 기존의 통계 모델보다 긴 문장의 문맥을 이해하는 데

유리했으나, 여전히 병렬처리에 제약이 있어 대규모 데이터를 다루는 데 어려움이 있었습니다.

③ 2017년 이후: 트랜스포머와 사전 학습 언어 모델의 시대

트랜스포머의 등장은 LLM의 역사에서 가장 중요한 전환점 중 하나입니다. 트랜스포머는 기존의 RNN, LSTM 모델의 한계를 극복하며 NLP에서 혁신적인 발전을 이루었습니다. 트랜스포머 기반의 모델은 BERT와 GPT 시리즈를 통해 NLP의 주요 과제들을 해결하는 데 탁월한 성능을 보였고, 사람과 유사한 언어 이해와 생성이 가능해졌습니다.

2018년에 발표된 BERT는 트랜스포머 모델을 양방향으로 훈련하여 문맥을 더 잘 이해할 수 있는 모델로,

문서 분류, 감정 분석, 질의응답 등 다양한 NLP 작업에 적합했습니다. 이후 2019년과 2020년에는 오픈AI의 GPT-2와 GPT-3가 각각 발표되었는데, 특히 GPT-3는 1,750억 개의 매개변수를 활용해 문장을 이해하고 생성하는 데 있어 매우 자연스러운 성능을 보였습니다.

이러한 발전은 언어 모델을 넘어 다양한 산업에서 AI 응용 가능성을 넓히고, 챗봇, 번역, 텍스트 요약, 데이터 분석 등에서 새로운 가능성을 제시했습니다. 현재도 대규모 언어 모델은 점점 더 정교해지며, 인간 수준의

이해와 창의적인 응답을 제공하는 방향으로 발전하고 있습니다.