대형언어모델 돌파구: 모델 성능의 새로운 해법

LLM (대형언어모델)

성능 한계 속 새로운 길 찾아가기

미국 AI 업계에서 지금 가장 뜨겁게 달아오르는 주제가 무엇인지 아시나요? 바로 대형언어모델(LLM)의 성능 향상 한계입니다. LLM 에 대해서 간략하게 이야기 하면, 쉽게 말해, ChatGPT 같은 AI 모델이 바로 LLM의 예인거죠. 이런 모델은 주어진 상황에 맞춰 자연스럽게 문장을 만들어낼 수 있어요. 하지만 LLM은 한 번 학습한 정보만 사용할 수 있기 때문에 실시간 정보를 처리하는 데는 한계.

오픈AI와 같은 기업들은 이미 '오라이온' 프로젝트에서 사전 훈련만으로 도달 가능한 성능이 점점 한계에 가까워지고 있다는 것을 깨달았습니다. 하지만 여기서 끝이 아닙니다. 오픈AI는 이런 난관을 타개하기 위해 손 놓고 있지 않습니다. 그들은 추론과 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)에 더욱 집중하기로 했습니다. 이는 곧 AI가 단순히 데이터를 쌓는데 그치지 않고, 더 나은 의사결정을 하는 방법을 배우게 된다는 뜻입니다.

 

얀 르쿤 에 이야기를 한번 조명하고 가겠습니다.

출처: https://ko.m.wikipedia.org/wiki/얀_르쿤

 

얀 르쿤(Yann LeCun, 본명: Yann André LeCun).

 

얀 르쿤(Yann LeCun)은 대형 언어 모델(LLM)과 GPT와 같은 인공지능 시스템의 한계를 지적하며, 이러한 모델들이 진정한 인간 수준의 지능에 도달하기 위해서는 문자 정보만으로는 충분하지 않다고 주장합니다. 그는 LLM이 언어 패턴을 학습하는 데 능숙하지만, 물리적 세계에 대한 깊은 이해나 추론 및 계획 능력이 부족하다고 강조합니다.

르쿤은 인간과 동물의 지능이 언어뿐만 아니라 환경과의 상호작용을 통해 형성된다고 설명합니다. 그는 "인간이 배우는 대부분의 것은 언어와 책을 통해서가 아니라 현실 세계와의 관찰과 상호작용을 통해 이루어진다"고 말하며, LLM이 이러한 경험을 결여하고 있다고 지적합니다. 

또한, 그는 LLM이 물리적 세계에 대한 이해, 지속적인 기억, 추론 및 계획 능력 등 지능의 기본 특성을 결여하고 있다고 언급합니다. 이러한 한계로 인해 LLM은 단순한 언어 패턴 예측을 넘어서는 깊은 이해나 복잡한 문제 해결에 어려움을 겪습니다. 

르쿤은 진정한 인공지능을 개발하기 위해서는 LLM의 한계를 넘어, 인간이 세상을 배우는 방식과 유사한 방법으로 AI 시스템을 교육해야 한다고 주장합니다. 그는 AI가 언어 데이터뿐만 아니라 시각적 및 물리적 경험을 통해 학습하고, 이를 통해 세계에 대한 모델을 구축하며, 추론과 계획 능력을 발전시켜야 한다고 강조합니다. 

이러한 관점에서, 르쿤은 현재의 LLM과 GPT 모델이 유용하지만, 진정한 지능을 달성하기 위해서는 문자 정보 이상의 학습이 필요하다고 주장합니다. 그는 AI 연구가 이러한 방향으로 나아가야 한다고 강조하며, 이를 통해 더 발전된 인공지능 시스템을 개발할 수 있을 것으로 기대합니다. 

 

이러한 내용들도 상당히 많으며, LLM이 완벽하진 않다는걸 우리는 알고 있어야 합니다.

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구글과 앤트로픽도 이 게임에 참가하고 있는데요. 그들 역시 한계의 벽에 부딪혔다는 보고를 받고 있는 상황. 안타깝게도 이 벽은 모든 AI 엔지니어들이 한 번쯤 마주해야 하는 도전입니다. 그렇다면 구글은 어떤 계획을 세우고 있을까요? 하이퍼파라미터 튜닝이나 데이터 라벨링 정교화 그리고 기존 모델을 활용한 합성 데이터 추가 등이 그들의 대답입니다.

하지만 이렇게 해서 가장 중요한 질문은 뭐냐? 바로 "한계를 뛰어넘는 것은 가능한가?" 입니다. 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO와 샘 알트먼 오픈AI CEO는 현실에 안주하지 않고 계속해서 나아갈 방법이 있다고 긍정적인 목소리를 내고 있습니다.

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한편 MIT 연구원들은 또 다른 접근 방식을 제시했는데요, '테스트-타임 컴퓨트' 라는 장치가 등장했습니다. 이들의 연구가 LLM의 새로운 도약을 이끌어낼지 지켜볼 가치가 있겠죠!

그렇다면 여러분의 의견은 어떠신가요? 기존의 방법들만 고집해야 할까요, 아니면 새로운 길을 모색해야 할까요? 공유하고 싶은 생각이 있다면 댓글로 남겨주세요! 🤔

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자주 묻는 질문 (Q&A)

Q1. 대형언어모델의 성능 향상 한계는 왜 중요한가요?
A1. 이는 AI의 실용성과 효율성을 결정짓는 중요한 문제로, 다양한 산업에 큰 영향을 미칩니다.

Q2. RLHF가 어떻게 도움을 줄까요?
A2. RLHF는 AI가 단순한 데이터 처리에서 벗어나 복잡한 문제 해결에 필요한 판단력을 개선할 수 있도록 도와줍니다.

Q3. 하이퍼파라미터 튜닝이란 무엇인가요?
A3. 모델의 성능을 최적화하기 위해 모델의 설정 값을 조정하는 작업을 뜻합니다.

Q4. '테스트-타임 컴퓨터'란 무엇인가요?
A4. 이는 학습 후 단계에서 모델이 처리를 향상시킬 수 있도록 설계된 기술입니다.

Q5. 이런 기술이 상용화되면 어떤 영향을 미칠까요?
A5. 다양한 산업에서 더 스마트한 AI 솔루션을 개발하게 되어 생산성과 효율성을 높일 것입니다.

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