LLM과 NLP Ai 인공지능의 언어 혁명

대규모 언어 모델과 자연어 처리가 무엇이고 어떻게 다양한 분야에서 활용되고 있는지 알아보겠습니다!

인공지능(AI)은 우리의 삶을 더 편리하고 효율적으로 만들기 위해 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그 중에서도 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 갖춘 AI는 특히 주목받고 있습니다. 이를 가능하게 하는 기술이 바로  LLM(Large Language Model)과 NLP(Natural Language Processing)입니다.

인공지능의 활용 그리고 기술정의는?

 

LLM과 NLP는 어떻게 다른 것이고, 어떤 산업에서 어떻게 활용되고 있는지 알아보자!

LLM은 대규모 언어 모델이라는 뜻으로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 패턴과 구조, 의미를 파악하고 새로운 텍스트를 생성하는 AI 모델입니다. LLM은 기계 번역, 텍스트 요약, 자동 작문, 질문 응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. LLM의 대표적인 예로는 GPT와 BERT가 있습니다. GPT는 OpenAI에서 개발한 모델로, 1750억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 주어진 문맥에 따라 다음 단어를 예측하고 생성하는 능력을 가지고 있습니다. BERT는 Google에서 만든 모델로, 양방향 인코더 표현을 의미하며, 문장 내에서 단어의 순서와 위치에 따른 섬세한 의미 변화를 잡아낼 수 있습니다.

NLP는 자연어 처리라는 뜻으로, 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 방법을 연구하는 AI 분야입니다. NLP는 문장 구문 분석, 텍스트 분류, 감정 분석, 명명된 엔터티 인식 등과 같은 다양한 작업에 활용됩니다. NLP는 자연어 처리 분야 전반을 아우르는 개념이며, 텍스트를 이해하고 처리하는 기술에 초점을 둡니다. LLM은 NLP의 한 부분으로, 대량의 언어 데이터를 바탕으로 학습된 언어 모델을 사용하여 특정 NLP 작업을 수행하는데 초점을 둡니다. 즉, LLM은 NLP의 한 가지 형태이며, NLP는 LLM을 포함하는 더 넓은 의미의 개념입니다.

LLM과 NLP는 다양한 산업에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 소매 업체와 기타 서비스 제공 업체는 LLM과 NLP를 기반으로 챗봇, AI 비서 등으로 고객 서비스의 품질을 높이고 있습니다. LLM과 NLP를 적용한 검색 엔진은 보다 사람처럼 직접적인 응답을 제공할 수 있습니다. 생명과학 연구원은 단백질, 분자, DNA, RNA를 이해하기 위해 LLM과 NLP를 훈련시킬 수 있습니다. LLM과 NLP를 통해 개발자는 소프트웨어 코드를 작성하고, 로봇에게 물리적인 작업을 가르칠 수도 있습니다.

마케터는 LLM과 NLP를 훈련시켜 고객의 피드백이나 요청을 클러스터화하고, 제품 설명에 따라 제품을 범주별로 세분화하기도 합니다. LLM과 NLP를 사용해 수익 결산, 중요한 회의를 요약하고 기록할 수 있습니다. 또한 신용카드사는 LLM과 NLP를 활용해 이상 징후를 감지하거나, 사기 가능성을 분석해서 소비자 보호에 앞장설 수 있습니다. 법적인 해석이나 서류 작성 등에 LLM과 NLP의 도움을 받을 수 있습니다.

LLM과 NLP는 인공지능의 언어 혁명을 이끌고 있습니다. 이러한 기술들은 우리의 삶을 더 편리하고 효율적으로 만들기 위해 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. LLM과 NLP의 발전은 데이터의 양과 질에 크게 의존합니다. 따라서 정확하고 다양하고 품질 높은 데이터를 제공하는 파트너사와 함께 협업하는 것이 중요합니다.