LLM (Large Language Model)
대규모 언어 모델
LLM(대규모 언어 모델)이란 무엇인가요?
대규모 언어 모델(LLM)은 추가 프로그래밍 없이도 인간의 언어를 이해하고, 자연어 처리(NLP)라는 과정을 통해 사람이 작성한 텍스트와 구별하기 어려운 문장을 생성할 수 있는 인공지능(AI) 모델입니다. 현재 시장에서 널리 사용되는 LLM으로는 OpenAI의 GPT 시리즈, Meta의 LLaMA 제품군, 오픈 소스 모델인 BLOOM 등이 있습니다. OpenAI의 ChatGPT, Google Bard, Microsoft Bing Chat과 같은 다양한 언어 기반 생성형 AI 서비스도 LLM을 기반으로 구축되었습니다.
LLM의 핵심은 트랜스포머라는 딥러닝 아키텍처를 사용하는 인공 신경망(ANN)입니다. 트랜스포머의 병렬 컴퓨팅 메커니즘을 활용하면 전체 Wikipedia와 같은 방대한 언어 기반 빅데이터로 AI를 학습시킬 수 있으며, 데이터 파라미터 수는 수십억 개에서 수조 개에 이릅니다. 학습 과정에서 AI 모델은 특정 입력에 대한 올바른 출력, 예를 들어 문장의 다음 단어나 질의에 대한 적절한 응답을 예측한 후 자신의 답을 검증합니다. 예측이 맞았는지에 따라 AI 모델은 데이터 파라미터의 '편향' 또는 '가중치'를 조정하고, 이를 반복해 거의 항상 올바른 출력을 생성할 수 있도록 합니다. LLM 기반 AI 서비스가 인간의 언어를 쉽게 이해하고 응답할 수 있는 이유가 바로 여기에 있습니다. 실제 사례로는 철자나 문법이 정확하지 않은 불만 사항에도 정확하게 답변하는 고객 지원 챗봇, 몇 초 만에 시와 이력서를 작성하는 ChatGPT 등을 들 수 있습니다.
자세히 알아보기: RAG란 무엇이며 어떻게 작동하나요?
LLM의 핵심은 트랜스포머라는 딥러닝 아키텍처를 사용하는 인공 신경망(ANN)입니다. 트랜스포머의 병렬 컴퓨팅 메커니즘을 활용하면 전체 Wikipedia와 같은 방대한 언어 기반 빅데이터로 AI를 학습시킬 수 있으며, 데이터 파라미터 수는 수십억 개에서 수조 개에 이릅니다. 학습 과정에서 AI 모델은 특정 입력에 대한 올바른 출력, 예를 들어 문장의 다음 단어나 질의에 대한 적절한 응답을 예측한 후 자신의 답을 검증합니다. 예측이 맞았는지에 따라 AI 모델은 데이터 파라미터의 '편향' 또는 '가중치'를 조정하고, 이를 반복해 거의 항상 올바른 출력을 생성할 수 있도록 합니다. LLM 기반 AI 서비스가 인간의 언어를 쉽게 이해하고 응답할 수 있는 이유가 바로 여기에 있습니다. 실제 사례로는 철자나 문법이 정확하지 않은 불만 사항에도 정확하게 답변하는 고객 지원 챗봇, 몇 초 만에 시와 이력서를 작성하는 ChatGPT 등을 들 수 있습니다.
자세히 알아보기: RAG란 무엇이며 어떻게 작동하나요?
대규모 언어 모델의 활용 분야는 무엇인가요?
대규모 언어 모델이 없다면 컴퓨터와 소통하려면 프롬프트를 사용하거나(MS-DOS를 떠올려 보세요) 미리 설계된 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 이용해야 했을 것입니다. 컴퓨터가 인간의 언어에 응답할 것이라고 기대하는 것은 꿈에 불과했을 것입니다. 대규모 언어 모델의 확산으로 이제 다음과 같은 새로운 AI 기반 서비스가 다양하게 제공되고 있습니다:
● 검색 엔진 및 챗봇: 대규모 언어 모델 기술은 이러한 널리 사용되는 기능에 AI를 접목했습니다. 검색 엔진과 챗봇은 사용자의 질의를 놀라울 정도로 정확하게 이해할 뿐 아니라, 이러한 기능을 바탕으로 AI 역량을 갖춘 차세대 개인용 컴퓨터와 디바이스도 등장했습니다.
● 생성형 AI: ChatGPT와 같은 도구는 문서 요약 및 번역부터 편지와 TV 대본 같은 완전히 새로운 콘텐츠 작성까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
● 헬스케어 및 의료: 대규모 언어 모델 기반의 스마트 헬스케어 애플리케이션은 전자 건강 기록(EHR)을 생성하여 의료 종사자의 행정 업무 부담을 줄이고, 헬스케어 분석에 활용할 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.
● 프로그래밍 및 AI 개발: Microsoft와 OpenAI가 개발한 GitHub Copilot은 JavaScript, Python을 비롯한 다양한 프로그래밍 언어로 컴퓨터 코드를 작성할 수 있습니다. 이는 대규모 언어 모델이 미래의 AI 도구를 위한 프로그래밍을 사실상 AI가 직접 생성할 수 있도록 했다는 점에서 특히 주목할 만합니다.
● 검색 엔진 및 챗봇: 대규모 언어 모델 기술은 이러한 널리 사용되는 기능에 AI를 접목했습니다. 검색 엔진과 챗봇은 사용자의 질의를 놀라울 정도로 정확하게 이해할 뿐 아니라, 이러한 기능을 바탕으로 AI 역량을 갖춘 차세대 개인용 컴퓨터와 디바이스도 등장했습니다.
● 생성형 AI: ChatGPT와 같은 도구는 문서 요약 및 번역부터 편지와 TV 대본 같은 완전히 새로운 콘텐츠 작성까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
● 헬스케어 및 의료: 대규모 언어 모델 기반의 스마트 헬스케어 애플리케이션은 전자 건강 기록(EHR)을 생성하여 의료 종사자의 행정 업무 부담을 줄이고, 헬스케어 분석에 활용할 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.
● 프로그래밍 및 AI 개발: Microsoft와 OpenAI가 개발한 GitHub Copilot은 JavaScript, Python을 비롯한 다양한 프로그래밍 언어로 컴퓨터 코드를 작성할 수 있습니다. 이는 대규모 언어 모델이 미래의 AI 도구를 위한 프로그래밍을 사실상 AI가 직접 생성할 수 있도록 했다는 점에서 특히 주목할 만합니다.
GIGABYTE는 어떻게 도움이 되나요?
GIGABYTE Technology는 대규모 언어 모델(LLM) 및 LLM 기반 생성형 AI 서비스를 위한 하드웨어와 소프트웨어 솔루션을 모두 제공합니다.
하드웨어 측면에서 GIGABYTE는 AI 모델 학습에 필요한 컴퓨팅 및 데이터 스토리지 작업에 최적화된 AI 서버를 제공합니다. 예를 들어 GIGABYTE의 G593-SD0는 시장 최초의 NVIDIA 인증 HGX™ H100 8-GPU SXM5 서버입니다. 이 제품은 NVIDIA의 HGX™ H100 8-GPU 컴퓨팅 모듈을 통합해 매우 강력한 AI 컴퓨팅 플랫폼을 제공합니다. GIGABYTE의 G-Series GPU 서버 제품군의 다른 제품에도 NVIDIA L40S와 같은 고급 GPU 가속기를 탑재해 LLM 워크로드를 지원할 수 있습니다. 데이터 스토리지 측면에서는 GIGABYTE의 S183-SH0 S-Series 스토리지 서버가 LLM에 맞춰 특별히 설계되었습니다. 이 서버는 EDSFF E1.S 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)를 배치해 올플래시 어레이(AFA) 스토리지를 제공하며, PCIe Gen5 및 NVMe 인터페이스 기술을 활용합니다. 따라서 LLM 개발에 필요한 고속 데이터 저장 및 검색 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
소프트웨어 측면에서는 GIGABYTE의 투자사인 MyelinTek Inc.가 NLP 및 LLM 애플리케이션을 지원하는 “MLOps 플랫폼”인 MLSteam DNN Training System을 제공합니다. MLSteam DNN Training System은 고객이 선택한 AMD ROCm 또는 NVIDIA CUDA와 같은 GPU 가속 소프트웨어 플랫폼에 맞게 BLOOM과 같은 오픈 소스 LLM을 최적화할 수 있습니다.
하드웨어 측면에서 GIGABYTE는 AI 모델 학습에 필요한 컴퓨팅 및 데이터 스토리지 작업에 최적화된 AI 서버를 제공합니다. 예를 들어 GIGABYTE의 G593-SD0는 시장 최초의 NVIDIA 인증 HGX™ H100 8-GPU SXM5 서버입니다. 이 제품은 NVIDIA의 HGX™ H100 8-GPU 컴퓨팅 모듈을 통합해 매우 강력한 AI 컴퓨팅 플랫폼을 제공합니다. GIGABYTE의 G-Series GPU 서버 제품군의 다른 제품에도 NVIDIA L40S와 같은 고급 GPU 가속기를 탑재해 LLM 워크로드를 지원할 수 있습니다. 데이터 스토리지 측면에서는 GIGABYTE의 S183-SH0 S-Series 스토리지 서버가 LLM에 맞춰 특별히 설계되었습니다. 이 서버는 EDSFF E1.S 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)를 배치해 올플래시 어레이(AFA) 스토리지를 제공하며, PCIe Gen5 및 NVMe 인터페이스 기술을 활용합니다. 따라서 LLM 개발에 필요한 고속 데이터 저장 및 검색 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
소프트웨어 측면에서는 GIGABYTE의 투자사인 MyelinTek Inc.가 NLP 및 LLM 애플리케이션을 지원하는 “MLOps 플랫폼”인 MLSteam DNN Training System을 제공합니다. MLSteam DNN Training System은 고객이 선택한 AMD ROCm 또는 NVIDIA CUDA와 같은 GPU 가속 소프트웨어 플랫폼에 맞게 BLOOM과 같은 오픈 소스 LLM을 최적화할 수 있습니다.
