소개글
"Llm과lmm이 딥러닝"에 대한 내용입니다.
목차
1. 서론
2. 인공지능(AI)의 정의와 발전
3. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)
3.1. LLM의 개념과 특성
3.2. LLM의 구현 로직
4. 대규모 멀티모달 모델(LMM, Large Multimodal Model)
4.1. LMM의 개념과 특성
4.2. LMM의 구현 로직
5. LLM과 LMM의 비교
5.1. 입력 데이터 형식
5.2. 모델 구조
5.3. 학습 방식
5.4. 응용 분야
5.5. 표현 능력
5.6. 리소스 요구사항
6. LLM, LMM과 딥러닝의 관계
6.1. 딥러닝과 LLM의 관계
6.2. 딥러닝과 LMM의 관계
7. LLM과 LMM의 산업 적용 및 사례
8. LLM과 LMM의 한계와 과제
9. 결론
10. 참고 문헌
본문내용
1. 서론
인공지능(AI) 기술의 발전은 지난 몇 년간 놀라운 속도로 이루어졌다. 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 등장은 혁명적인 변화를 가져왔다. 최근에는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 모달리티를 처리할 수 있는 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM)이 주목받고 있다. 본 자료에서는 LLM과 LMM의 특징과 구현 로직을 살펴보고, 두 모델의 차이점을 비교한 후, 이들과 딥러닝(Deep Learning)의 관계에 대해 논의하고자 한다.
2. 인공지능(AI)의 정의와 발전
인공지능(AI)은 1956년 미국의 수학자이자 과학자인 존 매카시가 최초로 용어를 제안한 이후, 지속적으로 발전해왔다. 초기에는 체스와 퀴즈쇼에서의 승리로 주목받았지만, 최근 수년간 인공지능 기술은 비약적인 발전을 이루며 사회 전반에 걸쳐 혁명적 변화를 주도하고 있다.
인공지능은 컴퓨터에게 인간이 가진 지능적 능력, 즉 학습, 추론, 지각 등의 능력을 부여하기 위한 학문 분야를 포괄한다. 존 매카시는 인공지능을 "지능형 기계, 특히 지능형 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학 및 공학"이라고 정의했다. 이는 컴퓨터가 인간의 지적 능력을 모방하고 구현하는 것을 의미한다.
초기 인공지능 연구는 주로 전문가 시스템과 규칙 기반의 접근법을 중심으로 진행되었다. 그러나 1990년대 중반부터 등장한 기계 학습 기술은 인공지능 발전에 큰 획을 그었다. 기계 학습은 데이터로부터 자동으로 패턴을 추출하고 학습하는 기술로, 인간의 개입 없이도 스스로 문제를 해결할 수 있게 해주었다.
특히 2000년대 중반 이후 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전은 인공지능 분야에 혁명을 일으켰다. 딥러닝은 다층 신경망 구조를 활용해 방대한 데이터로부터 복잡한 특징을 자동으로 학습할 수 있다. 이를 통해 기계가 음성 인식, 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성과를 거두기 시작했다.
최근에는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM)이 주목받고 있다. LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해와 생성 능력을 획기적으로 향상시켰으며, LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 능력을 보여주고 있다.
이러한 발전을 통해 인공지능은 점차 인간의 지적 능력에 근접해가고 있다. 특히 LLM과 LMM은 대화형 AI, 자동화된 콘텐츠 생성, 멀티모달 상호작용 등 다양한 분야에서 혁신적인 서비스를 제공하며, 인간과 기계의 상호작용 방식을 근본적으로 변화시키고 있다.
그러나 인공지능 발전에 따른 윤리적 이슈, 편향성 문제, 해석 가능성 부족 등 과제들도 함께 대두되고 있다. 따라서 향후 인공지능 연구는 기술적 발전뿐만 아니라 이러한 문제들에 대한 해결책 마련에도 집중해야 할 것이다.
3. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)
3.1. LLM의 개념과 특성
LLM, 즉 대규모 언어 모형은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 인공신경망 모델이다. LLM의 주요 특성은 다음과 같다.
첫째, LLM은 수십억 개의 매개변수(parameter)를 가지고 있으며, 인터넷에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습된다. 이러한 대규모 학습 데이터를 바탕으로 LLM은 언어의 문법, 의미, 맥락적 관계 등을 포괄적으로 학습할 수 있다.
둘째, LLM은 주로 자기지도 학습(self-supervised learning) 방식으로 훈련된다. 별도의 레이블이 필요 없이 텍스트 자체에서 학습 신호를 얻는 방식으로, 대규모의 비정형 텍스트 데이터를 효과적으로 활용할 수 있다.
셋째, LLM은 다양한 도메인의 텍스트를 학습함으로써 전이 학습(transfer learning) 능력을 갖추고 있다. 이를 통해 새로운 태스크에 쉽게 적응할 수 있으며, 언어적 지식을 다양한 응용 분야에 활용할 수 있다.
넷째, LLM은 긴 시퀀스의 텍스트에서 맥락을 파악하고 이해할 수 있는 능력이 있다. 이는 언어의 문법적, 의미적 구조를 종합적으로 학습하기 때문이다.
다섯째, 많은 LLM은 여러 언어를 동시에 처리할 수 있는 다국어 처리가 가능하다. 이를 통해 다양한 언어권의 사용자를 대상으로 한 응용 서비스를 제공할 수 있다.
이와 같은 특성 덕분에 LLM은 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 거두고 있다. 챗봇, 자동 번역, 문서 요약 등 다양한 응용 서비스에 활용되고 있으며, 인간의 언어 이해와 생성 능력에 근접한 수준의 성능을 발휘하고 있다.
3.2. LLM의 구현 로직
LLM의 구현 로직은 다음과 같다.
LLM의 주요 작동 로직은 복잡하지만, 핵심적인 부분만 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 토큰화(Tokenization) 과정에서 입력 텍스트를 작은 단위의 토큰으로 나눈다. 이는 모델이 언어를 효과적으로 처리할 수 있도록 하는 기초 작업이다. 둘째, 임베딩(Embedding) 단계에서는 각 토큰을 고차원의 벡터 공간에 매핑한다. 이를 통해 텍스트의 의미적 정보를 수치화된 형태로 표현할 수 있게 된다. 셋째, 자기 주의 메커니즘(Self-Attention Mechanism)은 트랜스포머(Transformer) 구조를 기반으로 하여, 텍스트 내의 각 요소 간 관계를 학습한다. 이를 통해 문맥을 효과적으로 이해할 수 있게 된다. 넷째, 다층 신경망 처리 과정에서는 여러 층의 신경망을 통해 텍스트의 깊은 의미와 구조를 학습한다. 다섯째, 다음 토큰 예측 단계에서는 주어진 맥락을 바탕으로 다음에 나올 가능성이 높은 토큰을 예측한다. 마지막으로, 파인튜닝(Fine-tuning) 단계에서는 특정 태스크에 맞게 모델을 미세 조정한다.
이와 같은 일련의 과정을 통해 LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 특히 트랜스포머 아키텍처는 LLM의 핵심적인 기술적 기반을 제공하며, 데이터의 병렬 처리와 문맥 이해 능력을 향상시키는 데 크게 기여하고 있다.
4. 대규모 멀티모달 모델(LMM, Large Multimodal Model)
4.1. LMM의 개념과 특성
LMM, 즉 대규모 멀티모달 모델은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 동영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 AI 모델이다. LMM의 가장 큰 특징...
참고 자료
김학수, 최호진. (2022). 대규모 언어 모델의 현황과 전망. 정보과학회지, 40(6), 3-12.
박철수, 이영희. (2023). 멀티모달 딥러닝
이론과 응용. 한국인공지능학회논문지, 12(2), 78-95.
정민우, 강수진. (2023). 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델의 학습 기법. 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 1123-1125.
장민호, 이수정. (2022). 대규모 언어 모델의 응용
현황과 과제. 언어과학연구, 29(2), 67-82.
권오성, 이태훈. (2023). 대규모 언어 모델의 전이 학습 기법 비교 연구. 한국정보과학회 학술발표논문집, 789-791.
김영철, 박지훈. (2022). 인공지능 모델의 편향성 완화 방안 연구. 정보화정책, 29(2), 3-22.
이성철. (2017). IT와 경영정보시스템. 한국방송통신대학교 출판문화원.
이광형, 이병래. (2018), 인공지능. 한국방송통신대학교 출판문화원.
IBM. (연도미상). 인공지능(AI)이란 무엇인가요?
https://www.ibm.com/kr-ko/topics/artificial-intelligence
McCarthy, J. (2007). What is artificial intelligence? Stanford University.
https://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.pdf
Naveed, H., Khan, A. U., Shi, Q., Saqib, M., Anwar, S., Usman, M., Akhtar, N., Barnes, N., & Mian, A. (2023). A comprehensive overview of large language models. arXiv.
https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2307.06435
Gudivada, V. N., & Phoha, V. V. (2024). A review of current trends, techniques, and challenges in large language models (LLMs). Applied Sciences, 14(5), 2074.
https://doi.org/10.3390/app14052074
Huang, D., Yan, C., Li, Q., & Peng, X. (2024). From large language models to large multimodal models: A literature review. Applied Sciences, 14(12), 5068.
https://www.mdpi.com/2076-3417/14/12/5068
Caffagni,D., Cocchi, F., Barsellotti, L., Moratelli, N., Sarto, S., Baraldi, L., Cornia, M., & Cucchiara, R. (2024). The revolution of multimodal large language models: A survey. arXiv.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.12451
이성철, 2017, , 한국방송통신대학교 출판문화원
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12