LLM(대규모 언어 모델)과 ChatGPT의 관계 및 차이 2

LLM(대규모 언어 모델)과 ChatGPT의 관계성과 차이를 알아보기 위해 지난 포스팅에서는 먼저 LLM에 대한 기본 개념을 다뤄보았습니다.

https://worldproblemsolver.tistory.com/35

 

이번 포스팅에서는 본격적으로 LLM과 ChatGPT의 관계성 및 LLM을 어떻게 활용하는 것이 좋을지에 대해서 다뤄보도록 하겠습니다.

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LLM과 ChatGPT의 관계성

LLM과 ChatGPT의 관계성, 즉 그 현주소와 특징, 혁신성, 그리고 향후 진화에 대해 자세히 설명해 보겠습니다.

 

ChatGPT는 LLM의 일종

ChatGPT는 OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델(LLM)의 한 종류입니다. 구체적으로는 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈 중 하나로, 대화에 특화된 형태로 작성되었습니다.

한마디로 Chat GPT는 아래와 같이 정의해 볼 수 있습니다.

• LLM의 응용 예: 일반적인 LLM을 기반으로 하면서 대화 태스크에 최적화
• GPT 시리즈의 일원: GPT나 GPT-4를 기반으로 개발
• 대화형 AI: 사용자와의 자연스러운 대화를 실현하도록 설계

이처럼 ChatGPT는 LLM의 기술을 활용하면서 보다 사용하기 쉬운 형태로 일반 사용자들에게 제공되고 있는 것이 특징입니다.

 

Chat GPT의 특징과 다른 LLM의 차이

Chat GPT에는 다른 LLM과 비교하여 아래와 같은 특징과 차이가 있습니다.

1. 대화에 최적 : 자연스러운 대화 가능
2. 문맥 이해력: 과거 대화 이력을 고려한 응답 가능
3. 다양한 작업 대응 : 질문 답변, 문장 생성, 번역 등 폭넓은 기능
4. 사용 편의성 : 전문 지식 없이도 쉽게 이용 가능
5. 지속적인 갱신: 정기적인 개량으로 성능 향상

이러한 특징을 통해 ChatGPT는 기업의 고객 서포트나 사내 정보 공유 등 다양한 상황에서 활용할 수 있습니다.

 

LLM의 진화와 Chat GPT의 역할

LLM의 진화에서 Chat GPT는 다음과 같은 중요한 역할을 하고 있습니다.

1. 기술의 보급: LLM의 가능성을 일반 사용자에게 널리 전파 및 보급
2. 응용 범위 확대: 대화 이외의 다양한 작업에 적용 가능성 시사
3. 연구의 가속: AI의 윤리나 안전성에 관한 논의를 촉진
4. 비즈니스 혁신: 기업의 AI 활용에 새로운 시각 제공
5. 사용자 피드백 : 실제 사용을 통한 개선점 발견

ChatGPT의 등장으로 LLM의 실용화가 크게 진전되어 기업에서의 AI 활용 가능성이 확산되고 있음을 알 수 있습니다.

향후 새로운 진화가 기대되는 가운데 기업은 Chat GPT를 포함한 LLM의 활용 방법을 적극적으로 검토함으로써 경쟁력 향상으로 이어질 수도 있습니다.

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비즈니스에 있어서의 LLM의 활용과 과제

그렇다면, LLM을 어떻게 비즈니스에 활용해 볼 수 있을까요? 비즈니스 활용에 대해 주의사항, 현황, 그리고 과제를 설명해 보겠습니다.

LLM 활용 주의사항

LLM의 활용에는 큰 가능성이 있는 한편, 주의해야 할 점도 있습니다.

• 정보의 정확성: LLM이 생성하는 정보가 반드시 정확하지 않을 수 있음
• 보안 위험: 기밀 정보 취급에 주의가 필요
• 저작권 문제: 생성된 콘텐츠의 저작권 관련 우려
• 편견 문제: 학습 데이터에 포함된 편견이 반영될 가능성

이러한 과제에 대처하기 위해서는 인간에 의한 감시나 검증 프로세스의 도입, 보안 정책의 재검토 등이 중요합니다.

특히 LLM은 인터넷상의 정보에서 지식을 얻어 답변을 생성하고 있습니다. 인터넷상에 있는 정보가 잘못된 것이 많은 경우나 애초에 전문적이고 정보가 부족한 경우 등은 확실히 스스로 검색해 보거나 확인하는 것이 좋습니다.

 

한국어 대응 LLM의 현황과 과제

한국어에 특화된 LLM 개발도 진행되고 있습니다만, 몇 가지 과제가 남아 있습니다.

• 데이터량 부족: 영어에 비해 한국어 학습 데이터가 적음
• 언어의 복잡성: 한국어 특유의 문법이나 표현의 어려움
• 전문용어 대응: 업계 특유의 용어나 표현에 대한 대응이 필요
• 문화적 맥락의 이해: 한국 특유의 문화와 관습의 이해가 요구된다

이러한 과제에 대해서는, 한국어 데이터의 수집·정비나, 업계 특화형의 파인 튜닝 등의 대처가 진행되고 있습니다. 튜닝이나 학습이 충분해지면 한국어를 정확하게 사용하는 LLM의 등장을 기대해 보아도 좋을 것 같습니다.

 

LLM 도입 단계

LLM을 효과적으로 도입하기 위해서는 다음 단계를 다양한 전문가와 검토해 보는 것이 중요합니다.

1. 목적의 명확화: LLM 도입의 구체적인 목적이나 기대하는 효과를 정의
2. 적용 범위 특정: 어떤 업무 프로세스에 LLM을 적용할지 결정
3. 데이터 준비 : 필요한 데이터 수집 및 전처리
4. 모델 선택 : 목적에 적합한 LLM 선정 또는 사용자 정의
5. 시범 도입 : 소규모 범위에서 시범 도입하여 효과 검증
6. 본격 도입: 검증 결과를 바탕으로 전사적 도입 실시
7. 지속적인 개선: 이용 상황 모니터링과 필요에 따른 조정

각 단계에서 AI 전문가 등과의 검토를 해보는 것을 권장합니다. 이를 통해 효과적인 LLM 도입이 가능하다면 기업의 디지털 변혁을 성공에 가깝게 할 수 있을 것입니다.

AI라고 해도 만능이 아닙니다. AI를 이해한 전문가에 의한 적절한 목표 설정과 가부 판단 등 PM과 같은 진행을 맡길 수 있는 분과 함께 할 것을 추천합니다.

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이번 포스팅에서는 본격적으로 LLM과 ChatGPT의 관계성 및 LLM의 활용 방안에 대해 알아보았습니다.

 

다음 포스팅에서는 LLM의 한계에 대해서 조금 더 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.