일반인을 위해 알기 쉽게 설명한 인공지능(AI)과 대규모 언어모델

대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가?

대규모 언어 모델, 줄여서 LLM은 인공지능(AI)의 핵심 기술 중 하나입니다. 이 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 다양한 형태의 문장을 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 단순히 몇 마디 키워드만 주어도, LLM은 이를 바탕으로 시, 소설, 에세이 등 창의적인 텍스트를 뚝딱 만들어냅니다. 예를 들어, "여름"이라는 단어를 입력하면, AI는 한여름의 더위나 여름밤의 낭만을 담은 문장을 창작할 수 있습니다. 이런 기술은 단순히 단어를 나열하는 것을 넘어, 문맥을 이해하고 자연스러운 문장을 만들어내는 데 그 진가를 발휘합니다.

 

생성형 AI와 비판적 사고의 중요성
생성형 AI가 만들어내는 결과물은 흥미롭고 유용할 수 있지만, 이를 맹목적으로 받아들이는 것은 금물입니다. AI가 만들어낸 텍스트는 인간의 입력에 따라 다양한 가능성을 제시하지만, 그중 무엇이 가장 유용하고 적합한지는 사용자 스스로 판단해야 합니다. 비판적으로 AI의 결과물을 분석하고, 이를 학습의 도구로 활용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, AI가 제공한 여러 문장 중 어떤 것이 가장 설득력이 있는지, 혹은 어떤 문장이 내 의도를 가장 잘 표현하는지를 골라내는 과정에서 우리의 사고력은 더욱 깊어집니다. 이러한 과정을 통해 AI와 인간이 협력하며 더 나은 결과를 만들어낼 수 있습니다.

 

AI가 발전한다고 배송 및 물류 근로자가 대체될 수 있을까??

트랜스포머(Transformer): LLM의 핵심 기술

LLM의 핵심 기술은 바로 트랜스포머(Transformer)라는 구조입니다. 이 기술은 AI가 문장을 이해하고 생성하는 방식에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 트랜스포머는 문장 내 단어들 간의 관계를 학습하여, 각 단어가 전체 문맥에서 어떤 의미를 가지는지를 파악합니다. 이렇게 학습된 정보는 AI가 문맥에 맞는 자연스러운 문장을 생성하는 데 사용됩니다. 이 기술 덕분에 AI는 마치 사람처럼 의미 있는 문장을 만들어낼 수 있게 되었습니다.

하지만 여기서 잠깐, 트랜스포머가 구체적으로 어떻게 작동하는지 쉽게 이해할 수 있도록 좀 더 자세히 설명해볼게요.

트랜스포머가 하는 일

트랜스포머는 한마디로 말해서, 단어들이 문장에서 어떻게 서로 연결되는지를 이해하고, 그 관계를 바탕으로 새로운 문장을 만들어내는 역할을 합니다. 예를 들어, "나는 책을 읽었다"라는 문장을 이해하려면, "나"가 주어이고, "책"이 목적어이며, "읽었다"는 이 두 가지를 연결하는 동사라는 걸 알아야 하죠. 트랜스포머는 이런 관계를 아주 잘 파악합니다.

 

트랜스포머의 특별한 점

트랜스포머는 단어들의 순서뿐만 아니라, 그 단어들이 서로 어떻게 연결되어 있는지를 이해하는 데 뛰어난 능력을 가지고 있어요. 예를 들어, "어제 나는 공원에서 친구를 만났고, 우리는 함께 축구를 했다"라는 문장을 보면, "어제"는 "만났고"와 관련 있고, "축구"는 "했다"와 관련이 있죠. 트랜스포머는 이런 연결 관계를 파악해 문장을 이해합니다.

또 한 가지 트랜스포머의 특별한 점은, 단어들을 동시에 처리할 수 있다는 점이에요. 예전의 AI 모델들은 문장을 앞에서부터 차례대로 읽었지만, 트랜스포머는 문장을 한 번에 전체적으로 볼 수 있어요. 덕분에 문장의 앞부분과 뒷부분을 동시에 고려하며 더 자연스러운 문장을 만들어낼 수 있는 거죠.

특이점(Singularity)과 인공지능의 관계

특이점이라는 개념은 인공지능이 인간의 지능을 뛰어넘는 시점을 의미합니다. 이 시점이 오면 AI는 자율적으로 사고하고, 스스로 학습하며, 점점 더 발전할 수 있게 됩니다. 많은 과학자와 전문가들이 특이점이 실제로 도래할지를 놓고 논쟁을 벌이고 있지만, 한 가지는 분명합니다. 인공지능의 발전 속도가 상상을 초월하고 있다는 것입니다. 특이점에 도달한 AI는 인간의 통제를 벗어날 가능성이 있으며, 이로 인해 우리는 새로운 차원의 도전에 직면할 수도 있습니다. 이 개념은 인공지능의 미래를 예측하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

AI 연구/활용에 핵심이 되는 GPU

AI 발전의 열쇠: 데이터, 모델 크기, 컴퓨팅 성능

인공지능의 발전은 크게 세 가지 요소에 의존합니다. 첫째는 데이터, 둘째는 모델의 크기, 셋째는 컴퓨팅 성능입니다. 더 많은 데이터를 학습할수록, AI는 더 많은 패턴을 인식하고 더 정확한 예측을 할 수 있습니다. 모델이 크면 클수록, 즉 더 많은 파라미터를 가지면 가질수록 AI는 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 마지막으로, 강력한 컴퓨팅 성능은 AI가 이러한 작업을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 이 세 가지 요소가 결합될 때, AI는 이전보다 훨씬 더 정교하고 정확한 결과를 만들어냅니다.

 

이 모든 요소들은 결국 AI의 미래를 결정짓는 중요한 요인들입니다. AI는 우리의 생활을 더욱 편리하게 만들고, 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 것입니다. 하지만 이러한 기술을 사용하는 데 있어, 우리는 항상 비판적 사고와 윤리적 판단을 함께 고려해야 할 것입니다.


이렇게 AI의 현재와 미래를 살펴보면, 그 가능성은 무궁무진하지만, 우리에게 주어진 책임도 막중하다는 사실을 깨닫게 됩니다. 인공지능과 함께 성장하는 이 시대에, 우리는 그 도구를 현명하게 활용하며 더 나은 미래를 향해 나아가야 할 것입니다.