📣 LLM 기법 완전 정복: What Is an LLM? Understanding Transformers at Scale

8353cc 2025. 5. 30. 09:20

2025. 5. 30. 09:20

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안녕하세요, 개발자 여러분 😊
이 블로그는 여러분들과 함께 만들어가는 AI 연구소입니다!
원하는 주제, 궁금한 내용, 아니면 그냥 하고 싶은 말도
아래 댓글에 편하게 남겨주세요!
지금부터 시작할 오늘의 주제는 바로 요즘 가장 핫한 그것,
바로바로 “LLM(대형 언어 모델)”입니다!
GPT? Claude? PaLM? 다 LLM 친구들이죠.
우리 한 번, 이 거대한 언어 마법사의 비밀을 속속들이 파헤쳐봅시다! 🧙‍♂️

🧠 ChatGPT는 도대체 어떻게 똑똑한 걸까?

🔰 LLM이란 무엇인가요? 한 문장 요약부터!

LLM(Large Language Model)은 수십억 개의 파라미터를 학습한 자연어 처리 인공지능 모델입니다.
한 마디로 말하면…

📢 “말귀를 알아듣고, 말도 잘하고, 심지어 생각까지 하는 AI 친구!”

GPT 시리즈, Claude, LLaMA, Mistral, PaLM 등은 모두 LLM 패밀리예요.
이들은 거대한 텍스트 데이터에서 패턴을 학습해, 새로운 문장을 예측하고 생성할 수 있습니다.

🧩 LLM의 구조와 핵심 기술: Transformer부터 이해해요

LLM은 Transformer라는 딥러닝 구조를 기반으로 만들어졌습니다.
2017년 논문 _“Attention is All You Need”_에서 등장했죠.
LSTM? GRU? 음... 이제는 전근대 유물(?)로 취급받습니다. 😅

Transformer 구조 도식

[Input Tokens]
     ↓
[Embedding]
     ↓
[Multi-Head Self-Attention]
     ↓
[Feed Forward Network]
     ↓
[LayerNorm & Residuals]
     ↓
[Output]

Self-Attention은 단어들이 서로 얼마나 중요한지를 알아보는 눈치 게임입니다.
"나는 밥을 먹었다"에서 '먹었다'는 '밥'을 무시하면 안 되겠죠? 😋

⚙️ 주요 특성과 장점/단점 비교

항목 설명 예시

🎯 범용성	도메인 불문, 텍스트면 다 OK	코딩, 법률, 의료 등
📚 Few-shot 학습	예시 몇 개만 주면 잘 따라함	"이런 식으로 써줘" 하면 그대로
🔍 Context 이해력	긴 문맥도 기억 가능	4K~128K 토큰까지 지원
⚠️ 단점	고비용, 환각(hallucination) 있음	엉뚱한 정보 생성 주의

"환각"은 AI가 갑자기 자기 세계관을 펼치는 거예요. 😵
(예: 'GPT야 넌 누구야?' → '나는 나사 우주비행사다.')

⚙️ LLM은 어디에 쓰이나요? 실제 응용사례 📦

📄 문서 요약 / 작성 자동화 (예: Notion AI)
🗣️ 실시간 번역 (예: DeepL, Papago)
💬 챗봇 / 고객지원 (예: ChatGPT, 카카오 i)
🧑‍💻 코드 생성 (예: GitHub Copilot)
🎨 이미지 설명 / 스토리 생성 (멀티모달 LLM)

⚙️ 직접 해보는 LLM 기본 구현 (Hugging Face로 실습 🛠️)

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")

inputs = tokenizer("오늘 날씨 어때?", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=30)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

결과를 보면... 날씨는 둘째치고 대화가 되네요? 😄

⚙️ 데이터 수집 → 전처리 → 학습 → 배포: 전체 파이프라인 한 눈에 보기

[🗃️ 데이터 수집]
      ↓
[🧹 텍스트 전처리]
      ↓
[✂️ Tokenizer로 분할]
      ↓
[🎓 모델 학습]
      ↓
[🧪 평가 (Perplexity, BLEU 등)]
      ↓
[🚀 API or Web으로 배포]

전처리 예시

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("wikipedia", "20220301.en", split='train[:1%]')
texts = [x['text'] for x in dataset]
cleaned = [t.replace('\n', ' ').strip() for t in texts if len(t) > 100]

🧠 실제 튜닝 전략과 파인튜닝 코드

LLM을 기업 도메인에 맞게 파인튜닝하거나 프롬프트 엔지니어링합니다.

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    per_device_train_batch_size=2,
    num_train_epochs=3,
    logging_dir="./logs",
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset
)
trainer.train()

Tip: 파인튜닝 시 GPU 메모리와 싸우는 자신을 발견할 수 있어요... ⚔️

🧠 실제 데이터로 챗봇 튜닝하기 (실전 코드)

from transformers import pipeline

chatbot = pipeline("text-generation", model="EleutherAI/gpt-neo-125M")
chatbot("회사 연차 신청은 어떻게 하나요?")

→ 기업 내 FAQ 챗봇도 만들 수 있습니다.
우리 HR팀은 이제 24시간 운영됩니다! 😅

🧠 실제 프로젝트/논문 적용 사례

ChatGPT (OpenAI): InstructGPT 기반에서 SFT, RLHF를 통해 대화 능력 향상
BLOOM (BigScience): 46개 언어 학습, 공개형 대규모 LLM
LLaMA (Meta): 경량 모델로 LLM의 효율성 확보
Mistral / Phi-2: 최근 떠오르는 소형 LLM, 경량화 연구에 유용

🧠 최신 기술 트렌드

LoRA: 파인튜닝을 경량화하는 기법
QLoRA: 양자화 + LoRA, GPU 절약하며 학습 가능
Mixture of Experts (MoE): 일부 전문가 모델만 활성화해 학습 속도 향상
RAG: 검색 결합형 LLM으로 정확도 향상

🧠 실무자가 경험한 주의사항

데이터 전처리 안 하면 모델이 욕할 수(?) 있습니다.
GPU 부족은 현실입니다. Colab Pro도 아슬아슬…
결과 해석의 인간 관여는 필수입니다. 완전 자동화? 그건 아직 멀었어요~

🧠 LLM 학습 포인트 정리

포인트 설명

Self-Attention	문맥 이해의 핵심
Tokenization	문장 → 숫자 변환 과정
Fine-Tuning	도메인 맞춤형 튜닝
RLHF	인간 피드백으로 성능 개선

🧠 더 공부하고 싶다면?

✅ 요약 및 실무 팁

LLM은 범용성, 대화성, 생성성의 끝판왕
Transformer 구조와 Attention 메커니즘 이해가 핵심
파인튜닝 / 프롬프트 엔지니어링으로 현업 맞춤
데이터 품질, GPU 예산, 프라이버시 이슈는 반드시 고려

🧡 맺음말: AI와 함께 가는 길, 우리 같이 걸어요!

지금 이 순간에도 LLM은 세상을 바꾸고 있습니다.
코드를 대신 짜주고, 문서를 요약해주고, 대화를 나눌 친구가 되어주는 존재.
우리는 이 AI 친구와 함께 새로운 시대를 연구하는 탐험가입니다.
혹시 오늘 내용에서 궁금한 점이나, 다뤄줬으면 하는 주제가 있다면
언제든지 댓글로 편하게 남겨주세요.
서로 이웃 맺고 함께 고민해봐요.
다음 글에서는… RAG 기반 AI 시스템을 같이 뜯어보는 건 어떠세요? 😄

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