LLM(거대언어모델) 작동원리 및 경량화 장점 알아보기

인공지능 기술의 발전은 우리의 삶에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다. 특히 거대 언어 모델(Language Model)은 자연어 처리 및 이해 분야에서 큰 관심을 받고 있습니다.

 

 

최근에는 거대 언어 모델의 경량화(Weight Quantization) 기술이 등장하면서 이 분야에서의 혁신을 가속화하고 있습니다. 이번 글에서는 거대 언어 모델 경량화의 장점과 그에 따른 혜택에 대해 알아보겠습니다.

 

 

 

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LLM 개념

 

LLM이란?

LLM(거대 언어 모델)은 현대 인공지능의 중심 역할을 수행하고 있는 기술입니다.

이는 수많은 파라미터로 구성된 인공 신경망을 기반으로 하며, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 특화되어 있습니다.

주요한 LLM은 챗GPT와 같은 다양한 생성형 AI를 포함하고 있으며, 이러한 모델들은 맥락을 파악하여 적절한 답변을 생성합니다.

 

 

LLM의 작동 원리

LLM(Large Language Model)은 인공지능(AI)의 한 분야인 자연어 처리(NLP)에서 중요한 역할을 하는 모델입니다.

이 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시킵니다.

이러한 모델은 다양한 언어 데이터를 바탕으로 훈련되며, 이를 통해 언어의 문법, 문맥, 그리고 일반 지식의 일부 측면을 파악할 수 있습니다.

1. 토큰화

토큰화는 일반 인간 언어를 저수준 기계 시스템 (LLMS)가 이해할 수 있는 시퀀스로 변환하는 작업입니다.

이 과정에서 문장은 개별 단어나 구 (phrase)로 분리되며, 이러한 단위를 '토큰’이라고 합니다.

토큰화는 LLM이 언어 데이터를 처리하고 이해하는 데 필수적인 첫 번째 단계입니다.

 

2. 임베딩

임베딩은 각 단어를 학습 데이터의 컨텍스트를 기반으로 의미론적 의미를 캡슐화하는 고차원 벡터로 표현하는 과정입니다.

이 벡터를 통해 AI는 단어 간의 관계와 유사성을 이해할 수 있습니다.

 

3. Transformer 아키텍처

대부분의 현대 LLM은 Transformer 아키텍처를 기반으로 작동합니다.

Transformer는 대규모 코퍼스 (corpus, 말뭉치)를 사용하여 단어의 임베딩 벡터를 학습하고, 이를 모아 문서 전체를 표현하는 벡터를 생성합니다.

 

4. 학습

LLM은 딥 러닝 기술을 활용하여 문장에서 구문과 단어를 인식하고, 연관시켜 빈 칸의 답을 알아냄으로써 언어적 의미를 파악할 수 있습니다.

이러한 과정들을 통해 LLM은 언어를 이해하고, 법률 문서를 작성하거나 법률적 질문에 답변하는 데 사용될 수 있습니다.

 

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LLM 경량화

 

LLM 경량화의 개념

LLM의 경량화는 기존의 거대한 언어 모델을 작고 더 효율적인 형태로 축소하는 프로세스를 의미합니다.

이는 모델의 크기를 줄이고, 실행 속도를 향상시키면서도 성능을 유지하거나 향상시키는 것을 목표로 합니다.

경량화는 모바일 기기나 에지 컴퓨팅 환경과 같은 자원이 제한된 환경에서 인공지능을 구현하는 데 매우 중요합니다.

 

 

LLM 경량화 차이점과 장점

LLM(Large Language Model) 경량화는 모델의 크기를 줄이면서도 성능을 유지하거나 향상시키는 과정을 말합니다. 이는 모델의 훈련 및 실행 비용을 줄이고, 사용 가능한 리소스에 맞게 모델을 조정할 수 있게 해줍니다

경량화의 차이점

1. 모델 크기

경량화된 모델은 원래 모델보다 크기가 작습니다. 이는 저장 공간을 절약하고, 모델을 더 빠르게 로드하고 실행할 수 있게 해줍니다.

2. 훈련 및 실행 비용

경량화된 모델은 훈련 및 실행 비용이 원래 모델보다 훨씬 적습니다. 이는 모델을 더 접근 가능하게 만들고, 더 많은 사용자가 모델을 사용할 수 있게 해줍니다.

 

경량화의 장점

1. 효율성

경량화된 모델은 원래 모델과 비교하여 더 빠르게 실행될 수 있습니다¹. 이는 모델이 더 빠르게 결과를 제공하고, 사용자가 더 빠르게 피드백을 받을 수 있게 해줍니다.

2. 접근성 

경량화된 모델은 더 적은 리소스를 필요로 하므로, 더 많은 사용자가 모델을 사용할 수 있습니다¹. 이는 AI 기술을 더 많은 사람들에게 접근 가능하게 만들어줍니다.

3. 적응성

경량화된 모델은 특정 작업이나 도메인에 더 쉽게 적응할 수 있습니다. 이는 모델이 더 다양한 작업에 사용될 수 있게 해줍니다.

4.효과적인 미세조정

경량화된 모델은 더 적은 매개변수 학습만으로 빠른 시간에 새로운 문제를 효과적으로 해결하는 미세조정 방법을 지칭하는 PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning) 방법론을 활용할 수 있습니다. 이는 모델의 효율성을 높이고, 훈련 시간을 줄여줍니다.

5. 다양한 환경에서의 작동

경량화된 모델은 다운로드나 업데이트의 제한이 있는 환경에서도 모델의 다양성을 유지하는 데 큰 도움이 됩니다.

6. 신속한 적용

PEFT는 다양한 태스크에 모델을 신속히 적용하고자 하는 연구자나 개발자에게 유용합니다.

 

그러나 경량화된 모델은 원래 모델과 동일한 성능을 보장하지 않으며, 특정 작업이나 도메인에서는 원래 모델의 모든 파라미터가 필요할 수 있습니다. 따라서, 경량화된 모델을 사용할 때는 이러한 점을 고려해야 합니다.

 

마무리

거대언어모델 경량화는 계산 비용을 줄이고, 접근성을 향상시키며, 메모리 효율성을 강화하며, 데이터 프라이버시를 강조하며, 빠른 배포와 업데이트를 가능하게 함으로써 현대 AI 개발 환경에서 매우 유용한 기술로 부상하고 있습니다. 이러한 장점들은 특히 AI에 대한 관심이 많은 초보 학생들에게도 흥미로운 연구 및 개발 가능성을 열어줄 것입니다.

 

 

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