AI 혁명의 심장, 대규모 언어 모델의 모든 것

GPT 제품군의 진화와 영향

우리가 매일 사용하는 AI 기술의 핵심에는 GPT 제품군이 자리 잡고 있습니다. 오픈AI가 이끄는 이 혁신적인 제품은 언어 이해와 생성 능력을 극대화하여, AI가 우리의 일상생활에 깊숙이 스며들고 있습니다. 그렇다면 GPT 제품군의 각 모델은 어떻게 발전했고, 우리 삶에 어떤 영향을 미치고 있을까요?

GPT: 언어 이해의 첫걸음

첫 번째 모델인 GPT는 약 1억 1,700만 개의 매개변수를 사용하여 인과적 언어 모델링을 통해 언어의 다음 토큰을 예측하는 능력을 보여주었습니다. 이 초기 모델은 이미 AI가 언어를 어느 정도 이해하고 생성할 수 있음을 증명했죠.

GPT-2: 확장된 가능성

2019년에 등장한 GPT-2는 이전 모델보다 훨씬 더 많은, 총 15억 개의 매개변수를 사용했습니다. 이 모델은 풍부한 텍스트 데이터를 학습하여 더욱 정교한 언어 생성 능력을 선보였습니다. GPT-2의 출시로 AI의 언어 생성 능력이 얼마나 뛰어날 수 있는지를 보여주었습니다.

GPT-3: 혁신의 정점

GPT-3는 2020년에 등장하여 1,750억 개의 매개변수를 사용함으로써 AI 언어 모델의 새로운 기준을 설정했습니다. 이 모델은 다양한 소스에서 수집한 방대한 데이터로 학습되었으며, 놀라운 수준의 언어 생성 능력을 보여주었습니다. GPT-3는 자연스러운 언어 처리에서 인간 수준에 근접한 성능을 달성했습니다.

코덱스: 프로그래밍 언어의 마스터

2021년에는 코덱스가 등장했습니다. 이 모델은 특히 프로그래밍 언어를 생성하는 데 특화되어 있으며, 오픈소스 코드를 학습하여 더욱 정확하고 효율적인 코드 생성 능력을 갖추었습니다.

GPT-3.5와 GPT-4: 지속적인 진화

GPT-3.5는 GPT-3의 업데이트 버전으로, 채팅과 같은 상호작용에 최적화되었습니다. 이어서 GPT-4는 2023년에 출시되어 더욱 향상된 성능을 보여주었습니다. GPT-4는 다양한 전문 분야에서 인간 수준의 성능을 발휘했습니다.

이러한 GPT 제품군의 발전은 AI가 언어를 이해하고 생성하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 이제 AI는 단순한 텍스트 처리를 넘어서, 복잡한 문제 해결, 창의적인 작업 수행, 심지어는 프로그래밍 언어의 생성까지 가능하게 되었습니다. 이 모든 것이 GPT 제품군의 혁신적인 발전 덕분입니다. 그렇다면 AI 기술의 미래는 더욱 밝고, 우리의 삶은 이 기술 덕분에 더욱 풍요로워질 수 있을 것으로 기대해도 되는 걸까요?

GPT-4의 혁신과 함께 제기되는 우려들

GPT-4는 분명히 많은 혁신을 가져왔지만, 이와 함께 다양한 우려도 제기되고 있습니다. 특히 GPT-4의 학습 방법과 관련된 정보가 공개되지 않은 점은 많은 논란을 일으키고 있습니다. 이러한 불투명성은 모델의 편향성에 대한 의문을 낳고 있으며, 이는 AI의 윤리적 사용에 대한 중요한 논점으로 부상하고 있습니다.

GPT-4의 편향성에 대한 우려

오픈AI가 GPT-4의 학습 데이터와 아키텍처에 대한 세부 사항을 공개하지 않은 것은 큰 논란의 여지가 있습니다. 이러한 비공개 정책은 경쟁과 관련된 문제일 수 있지만, 모델의 학습 말뭉치에서 발생할 수 있는 편향성을 정확히 알 수 없다는 점에서 큰 문제가 됩니다. 이러한 불확실성은 AI의 신뢰성과 안정성에 대한 질문을 불러일으킵니다.

챗GPT와 빙GPT의 진화

챗GPT와 빙GPT는 원래 GPT-3.5 기반의 챗봇이었으나, 2023년 3월에 GPT-4로 업그레이드되었습니다. 이 업그레이드는 이들 서비스의 능력을 크게 향상시켰지만, 동시에 최신 정보에 대한 접근성과 지속적인 학습 능력에 대한 질문을 낳았습니다.

GPT-4의 사회적 영향

GPT-4의 출시는 AI 기술의 사회적 영향에 대한 논의를 더욱 활발하게 만들었습니다. 홍콩 과학기술대학교 인공 지능 연구 센터의 파스칼 펑 교수와 같은 전문가들은 이러한 기술의 평가와 그 영향에 대해 중요한 시각을 제공하고 있습니다.

하지만 이러한 우려에도 불구하고, GPT-4와 같은 모델은 우리의 삶을 크게 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 그렇지만 이러한 기술의 발전과 사용은 계속해서 윤리적, 사회적 책임감을 바탕으로 이루어져야 할 것입니다. AI의 미래는 기술적 혁신뿐만 아니라, 그것을 사용하는 사회와 인류의 진보에 대한 균형 잡힌 접근이 필요한 시점입니다.

람다(LaMDA): 구글의 대화혁신

AI 언어 모델의 세계에서, 구글이 개발한 람다는 주목할 만한 발전을 이루었습니다. 2021년에 소개된 이 기술은 대화형 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 트랜스포머 기반 언어 모델입니다. 람다는 대화를 통해 학습되며, 이를 통해 응답의 분별력과 구체성이 크게 향상되었습니다.

대화 중심의 AI 혁신

람다의 가장 큰 강점은 사람들의 대화에서 자주 발생하는 주제 표류에도 능숙하게 대처할 수 있다는 점입니다. 이는 대화형 AI의 한계를 극복하는 중요한 진전으로, 더 자연스러운 대화 경험을 제공합니다. 람다는 사용자와의 상호작용을 통해 학습하며, 이를 통해 보다 실제적이고 풍부한 대화 능력을 갖추게 되었습니다.

구글의 AI 기술 발전

람다는 구글이 AI 분야에서 이룬 중요한 성과 중 하나로, 이는 사용자 경험을 더욱 풍부하고 매력적으로 만들어 줍니다. 람다의 발전은 대화형 AI 기술의 미래를 밝게 비추고 있으며, 이를 통해 사람들과 기계 간의 상호작용이 더욱 향상될 것으로 기대됩니다.

팜(PaLM): 언어와 코드를 연결하는 AI

구글 리서치의 팜 모델은 AI 언어 모델의 발전에 있어 중요한 진전을 나타냅니다. 2022년에 발표된 이 고밀도 디코더 전용 트랜스포머 모델은 5,400억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 패스웨이 시스템을 통해 학습되었습니다.

팜의 혁신적인 접근 방식

[팜은 다양한 데이터 소스를 활용하여 학습되었습니다. 여기에는 고품질 웹 문서, 서적, 위키피디아, 대화, 그리고 깃허브의 코드가 포함됩니다.@note 이러한 광범위한 학습 자료는 팜이 언어와 코딩 양쪽 모두에서 뛰어난 성능을 발휘하는 데 중요한 역할을 합니다.

팜의 언어 처리 능력

구글은 팜을 개발하면서 모든 공백을 보존하고, 어휘 목록에서 벗어난 유니코드 문자를 바이트로 분할하는 등의 “무손실” 어휘 목록을 만들었습니다. 이는 특히 프로그래밍 언어에서 중요한 공백과 기호를 정확하게 처리할 수 있도록 함으로써, 팜이 코드와 관련된 작업에도 효과적으로 사용될 수 있게 합니다.

팜-코더: 프로그래밍 언어에 최적화된 AI

팜의 한 버전인 팜-코더는 특히 파이썬 전용 데이터 집합으로 미세 조정되었습니다. 이를 통해 팜-코더는 코드 작성 및 개선에 있어 뛰어난 능력을 보여줍니다. 이는 AI가 프로그래밍 언어를 이해하고 생성하는 능력이 급속도로 발전하고 있음을 의미합니다.

팜-E(PaLM-E): 로봇공학과 언어 모델의 융합

구글이 2023년에 선보인 팜-E는 로봇공학 분야에서 새로운 장을 열었습니다. 이 멀티모달 언어 모델은 팜의 기능을 로봇 에이전트의 센서 데이터와 결합하여 개발되었습니다. 이는 AI 언어 모델을 로봇공학에 적용하여 보다 다양한 상호작용과 기능을 구현하는 데 중요한 발전입니다.

로봇공학과 AI의 결합

팜-E는 로봇 에이전트의 센서 데이터를 통해 언어 모델의 구체화를 실현합니다. 이는 AI와 로봇공학의 결합을 통해 로봇이 주변 환경을 더 잘 이해하고, 인간과의 상호작용을 보다 자연스럽게 수행할 수 있도록 합니다.

팜-E의 멀티모달 접근 방식

팜-E는 단순한 언어 모델을 넘어서, ViT 22B라는 비전 모델도 함께 채택했습니다. 이를 통해 팜-E는 일반적인 기능의 비전 및 언어 모델로서의 역할도 수행할 수 있습니다. 이는 팜-E가 시각적 정보와 언어 정보를 동시에 처리하고 해석할 수 있음을 의미합니다.

바드(Bard): 구글 대화형 AI 서비스의 새로운 지평

구글이 2023년에 선보인 바드는 람다 기반의 구글 대화형 AI 서비스로, AI와 사용자 간의 대화의 경계를 새롭게 정의하고 있습니다. 바드의 출시는 AI 대화 서비스 분야에 혁신적인 변화를 가져왔으며, 사용자 경험을 대폭 향상시키는 중요한 발전입니다.

바드의 지속적인 발전

바드는 출시 이후 지속적으로 업데이트되어 왔습니다. 2023년 4월에는 20개의 프로그래밍 언어로 코드를 생성하는 기능이 추가되었고, 이는 바드가 단순한 대화형 서비스를 넘어서 프로그래밍 언어에도 능숙하게 대응할 수 있음을 의미합니다. 또한, 2023년 7월에는 40가지 인간 언어 입력에 대한 지원과 함께 구글 렌즈의 통합, 40개 이상의 언어를 사용한 텍스트-투-스피치 기능이 추가되었습니다. 이러한 업데이트는 바드가 다양한 언어와 문화에 걸쳐 더욱 유용하게 사용될 수 있음을 보여줍니다.

라마(LLaMA): 대규모 언어 모델의 새로운 지평

메타 AI(전 메타-FAIR)가 2023년 2월에 출시한 라마는 대규모 언어 모델 분야에서 새로운 발전을 이루었습니다. 650억 매개변수를 사용하는 이 “원시” 대규모 언어 모델은 효율성과 접근성에서 새로운 기준을 제시하고 있습니다.

라마의 혁신적인 특징

라마는 대규모 언어 모델의 효율적인 학습과 활용에 초점을 맞춘 모델입니다. 메타 AI는 라마를 통해 새로운 접근 방식을 테스트하고, 다른 사람들의 작업을 검증하며, 새로운 사용 사례를 탐색하기 위한 기반을 마련했습니다. 라마는 레이블 없는 대량의 데이터 집합으로 학습되므로, 다양한 작업에 대한 미세 조정에 이상적인 모델입니다.

라마의 접근성과 오픈소스 기여

라마는 여러 크기로 출시되었으며, 메타 AI는 어떻게 구축되었는지에 대한 자세한 정보를 제공하는 모델 카드를 함께 제공했습니다. 이는 라마의 구조와 기능을 이해하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 연구자들과 개발자들이 더 쉽게 이 모델을 활용할 수 있도록 합니다. 더욱이, 라마는 체크포인트와 토크나이저를 정식으로 요청을 제출해서 모델을 받은 누군가가 4채널 사이트에 다운로드 가능한 토렌트로 제공하어 보다 광범위한 사용자가 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다.

라마 2(LLaMA 2): 차세대 AI 언어 모델의 진화

라마 2는 메타 AI가 개발한 차세대 대규모 언어 모델로, 기존 라마 모델의 발전된 버전입니다. 2023년에 출시된 이 모델은 40% 더 많은 데이터로 학습되어 성능과 정확성 면에서 주목할 만한 향상을 보여줍니다. 이는 AI 언어 모델의 지속적인 발전과 혁신을 상징합니다.

라마 2의 혁신적인 특징

라마 2는 70억 개, 130억 개, 700억 개의 다양한 크기로 제공되며, 각기 다른 요구 사항에 맞게 사전 학습 및 미세 조정된 변형이 있습니다. 이 모델은 공개적으로 사용 가능한 소스에서 2조 개의 토큰을 사용하여 학습되었으며, 컨텍스트 길이는 기존 모델보다 2배 더 긴 4096입니다. 이러한 특징은 라마 2가 더 복잡하고 다양한 언어 처리 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다.

라마 2의 사용과 최적화

라마 2는 최적화된 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 자동 회귀 언어 모델입니다. 조정된 버전은 지도 미세 조정과 인간 피드백을 통한 강화 학습을 사용하여 유용성과 안전성에 대한 인간의 선호도에 맞게 조정됩니다. 라마 2는 현재 영어 전용으로 제공되며, 벤치마크 결과와 탄소 발자국 통계가 포함된 모델 카드도 제공됩니다.

클로드 2(Claude 2): 앤트로픽의 차세대 AI 혁신

2023년 7월에 출시된 앤트로픽의 클로드 2는 AI 언어 모델의 새로운 지평을 열었습니다. 이 모델은 단일 프롬프트에서 최대 10만 개의 토큰(약 7만 단어)을 수용하며, 이를 통해 수천 토큰에 달하는 스토리를 생성할 수 있습니다. 클로드 2는 AI 언어 처리 기술의 한계를 넘어서는 놀라운 능력을 보여주고 있습니다.

클로드 2의 다양한 기능

클로드 2는 구조적 데이터를 편집, 재작성, 요약, 분류, 추출하는 등의 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 모델은 내용 기반의 질문과 답변, 다양한 언어 처리 작업을 가능하게 합니다. 대부분의 학습은 영어로 이루어졌지만, 클로드 2는 다른 일반적인 언어에서도 잘 작동하며, 비일반적인 언어에 대해서도 일정 수준의 커뮤니케이션이 가능합니다. 또한, 프로그래밍 언어에 대한 지식도 방대합니다.

클로드 2의 안전성과 윤리적 접근

클로드 2는 유용하고, 정직하며, 무해한 모델로 학습되었습니다. 이 모델은 무해함을 강화하기 위한 광범위한 레드 팀 과정을 거쳤으며, 공격적이거나 위험한 출력을 생성하기가 더 어렵도록 설계되었습니다. 사용자의 개인 데이터를 학습에 사용하거나 인터넷에서 답을 참조하지 않지만, 사용자가 직접 클로드에 인터넷의 텍스트를 제공하여 그 내용으로 작업을 수행하도록 요청할 수 있습니다. 클로드는 미국 및 영국 사용자에게 무료 베타 버전으로 제공되며, 생성형 AI 플랫폼인 재스퍼, 코드 AI 플랫폼인 소스그래프 코디, 아마존 베드록과 같은 상업적 협력업체에 채택되었습니다.

마치며

대규모 언어 모델의 진화는 AI 혁명의 중심에 서 있으며, 오픈AI, 구글 AI, 메타 AI, 앤트로픽과 같은 선도 기업들은 이 혁신적인 여정을 선도하고 있습니다. 이들 모델은 우리가 인공 일반 지능에 도달하진 않았음에도 불구하고, 매 출시 때마다 이전 세대를 뛰어넘는 발전을 이루고 있으며, 이러한 진보는 AI 기술이 우리 삶에 더욱 통합될 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다.

그러나 LLM의 현재 상태는 완벽하지 않습니다. 환각과 같은 비정상적인 현상, 부정확하고 편향된 응답의 문제는 아직 해결해야 할 과제입니다. 이는 LLM을 사용함에 있어 신중함과 책임 있는 접근이 필수적임을 보여줍니다. 이러한 도전 과제를 인지하고, 정확성과 윤리성을 확보할 수 있는 방향으로 이들 모델을 발전시키는 것이 중요합니다.

이러한 발전의 흐름 속에서도, LLM의 미래는 밝습니다. 그러나 이 기술의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 지속적인 연구와 개선, 그리고 책임 있는 사용이 필요합니다. LLM은 단순히 기술적 진보를 넘어서 우리의 커뮤니케이션, 창의성, 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다. 따라서 우리는 이러한 기술을 발전시키고, 동시에 그 사용에 대한 윤리적, 사회적 책임을 다하는 데 주력해야 합니다.