대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠를 작성하는 등 인간과 같은 방식으로 언어를 처리할 수 있는 기계 학습 모델입니다. LLM은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. 대규모 데이터 학습: LLM은 수백만에서 수십억 개의 단어로 구성된 데이터 세트에서 학습합니다. 이러한 대규모 데이터 세트는 LLM이 인간 언어의 복잡성을 이해하고 학습하는 데 도움이 됩니다. 텍스트 생성: LLM은 텍스트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, LLM은 시, 코드, 대본, 음악 작품, 이메일,편지 등과 같은 다양한 종류의 창의적인 텍스트 형식을 생성할 수 있습니다. 언어 번역: LLM은 언어를 번역할 수 있습니다. 예를 들어, LLM은 영어에서 한국어로, 한국어에서 영어로 등 다양한 언어 간의 번역을 수행할 수 있습니다. 질문 응답: LLM은 질문에 답변할 수 있습니다. 예를 들어, LLM은 "파리의 수도는 어디입니까?"와 같은 질문에 답변할 수 있습니다. LLM은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 다음은 LLM의 대표적인 활용 사례입니다. 자연어 처리: LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용됩니다. NLP는 컴퓨터가 인간 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 분야입니다. LLM은 NLP의 다양한 작업에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, LLM은 텍스트를 분류하고, 텍스트에서 정보를 추출하고, 텍스트를 요약하는 데 사용될 수 있습니다. 챗봇: LLM은 챗봇에 사용됩니다. 챗봇은 사람과 대화할 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. LLM은 챗봇이 더 자연스럽고 유익한 대화를 할 수 있도록 합니다. 창의적인 콘텐츠 생성: LLM은 창의적인 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다. 예를 들어, LLM은 시, 코드, 대본, 음악 작품, 이메일, 편지 등과 같은 다양한 종류의 창의적인 텍스트 형식을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. RAG 방식 LLM은 다음과 같은 방식으로 작동합니다. LLM은 입력 텍스트를 단어와 기호로 분해합니다. LLM은 분해된 단어와 기호를 사용하여 텍스트의 의미를 이해합니다. LLM은 텍스트의 의미를 바탕으로 출력 텍스트를 생성합니다. LLM의 정확성과 성능을 향상시키기 위해 다양한 방법이 연구되고 있습니다. 그 중 하나는 RAG 방식입니다. RAG 방식은 LLM이 텍스트를 이해하는 방식을 개선하는 방식입니다. RAG 방식은 텍스트를 다음과 같이 세 가지 구성 요소로 분해합니다. 관계(Relations): 텍스트의 주제와 주제 간의 관계를 나타냅니다. 예를 들어, "김철수는 서울에 사는 학생입니다."라는 문장에서 "서울에 사는"은 "김철수"와 "학생"의 관계를 나타냅니다. 주제(Argument): 텍스트의 주제를 나타냅니다. 예를 들어, "김철수는 서울에 사는 학생입니다."라는 문장에서 "김철수"와 "학생"은 모두 주제입니다.