Ai LLM 정의 및 산업군 전망 모음

AI LLM은 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 약자로, 트랜스포머 모델을 기반으로 수십억 개의 매개변수를 가진 생성형 AI 모델입니다. AI LLM은 다양한 자연어 처리 작업에 적용할 수 있으며, 텍스트 생성, 요약, 번역, 질의응답, 대화 등의 능력을 갖추고 있습니다. AI LLM은 최근 몇 년 동안 학계와 산업계에서 크게 발전하고 있으며, 여러 기업들이 자신의 비즈니스에 맞게 LLM을 개발하고 활용하고 있습니다. 이번에는 AI LLM이 교육, 제조, 자동차 산업에서 어떻게 적용되고 있는지, 그리고 어떤 아키텍처를 사용하고 있는지 간단하게 소개해 드리겠습니다.

교육산업에서의 AI LLM

 

 

 

 

 

교육산업에서는 AI LLM을 활용하여 학습자에게 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공하거나, 교사의 업무를 지원하거나, 교육 품질을 향상하는 등의 목적으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, AI LLM은 학습자의 수준과 성향에 따라 적절한 문제나 피드백을 생성하거나, 교사가 학습자의 진도나 이해도를 파악하도록 도울 수 있습니다. 또한, AI LLM은 다양한 언어와 주제에 대한 교육 콘텐츠를 생성하거나, 요약하거나, 번역하거나, 검증하거나, 평가하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

아키텍처 예시

교육산업에서의 AI LLM의 아키텍처 예시로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

GPT-3: GPT-3는 오픈 AI가 개발한 최대 1750억 개의 매개변수를 가진 AI LLM입니다. GPT-3는 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있으며, 교육산업에서는 문제 생성, 피드백 생성, 콘텐츠 생성, 챗봇 등에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, GPT-3는 다음과 같은 문제를 생성할 수 있습니다.

Q: 다음 중 피타고라스 정리와 관련된 것은 무엇인가?
A) a^2 + b^2 = c^2
B) a^2 - b^2 = c^2
C) a^2 + b^2 = 2c^2
D) a^2 - b^2 = 2c^2
정답: A

BERT: BERT는 구글이 개발한 최대 3.4억 개의 매개변수를 가진 AI LLM입니다. BERT는 양방향으로 텍스트를 인코딩하는 방식으로, 텍스트의 문맥을 잘 파악할 수 있습니다. BERT는 질의응답, 텍스트 분류, 개체 인식 등의 작업을 수행할 수 있으며, 교육산업에서는 학습자의 이해도 평가, 텍스트 요약, 텍스트 검증 등에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, BERT는 다음과 같은 텍스트를 요약할 수 있습니다.

원문: 인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하는 컴퓨터 시스템이다. 인공지능은 기계학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등의 분야에서 활용된다. 인공지능은 인간의 일을 돕거나 대체할 수 있으며, 사회와 산업에 많은 영향을 미친다.

요약: 인공지능은 인간의 지능을 흉내 내는 컴퓨터 시스템으로, 다양한 분야에서 사용되고 인간의 역할을 수행하며 사회와 산업에 변화를 가져온다.

KoBERT: KoBERT는 SK텔레콤이 개발한 한국어 전용 AI LLM입니다. KoBERT는 BERT의 한국어 버전으로, 최대 1.1억 개의 매개변수를 가집니다. KoBERT는 한국어의 특성을 잘 반영하여, 한국어 자연어 처리 작업에 뛰어난 성능을 보입니다. KoBERT는 감정 분석, 의도 분석, 개체 인식 등의 작업을 수행할 수 있으며, 교육산업에서는 학습자의 감정과 의도를 파악하거나, 텍스트의 주요 정보를 추출하는 등에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, KoBERT는 다음과 같은 텍스트의 감정을 분석할 수 있습니다.
텍스트: 이번 시험 너무 어려웠어. 공부 열심히 했는데 점수 잘 나올지 모르겠다.
감정: 슬픔

제조 산업에서의 AI LLM

제조 산업에서는 AI LLM을 활용하여 제품 설계, 품질 관리, 공정 최적화, 재고 관리, 고객 서비스 등의 목적으로 사용할 수 있습니다.

예를 들어, AI LLM은 제품의 요구사항이나 특징을 입력받아 적절한 설계도나 3D 모델을 생성하거나, 제품의 결함이나 오류를 탐지하거나, 공정의 효율성이나 안전성을 분석하거나, 재고의 수요와 공급을 예측하거나, 고객의 문의나 불만을 처리하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, AI LLM은 다양한 언어와 도메인에 대한 제조 관련 콘텐츠를 생성하거나, 요약하거나, 번역하거나, 검증하거나, 평가하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 작업들은 제조 산업의 효율성과 품질을 향상하고, 비용과 시간을 절약하고, 고객 만족도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

제조 산업에서의 AI LLM의 아키텍처 예시로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

DALL·E: DALL·E는 오픈AI가 개발한 최대 120억 개의 매개변수를 가진 AI LLM입니다. DALL·E는 텍스트를 입력받아 관련된 이미지를 생성하는 방식으로, 제품 설계에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, DALL·E는 다음과 같은 텍스트를 입력받아 이미지를 생성할 수 있습니다.

텍스트: 초콜릿 케이크 모양의 신발
이미지로 생성