패딩을 없애고 속도를 다섯 배로…인공지능 학습을 혁신하는 ‘언슬로스’ 커널과 패킹 기술

대형 언어 모델(LLM LLM
대규모 언어 모델(LLM)의 모든 것: 역사부터 미래까지 목차 대규모 언어 모델(LLM) 개요 1.1. 정의 및 기본 개념 소개 1.2. 대규모 언어 모델의 역사적 배경 언어 모델의 발전 과정 2.1. 2017년 이전: 초기 연구 및 발전 2.2. 2018년 ~ 2022년: 주요 발전과 변화 2.3. 2023년 ~ 현재: 최신 동향 및 혁신 기술 대규모 언어 모델의 작동 방식 3.1. 학습 데이터와 학습 과정 3.2. 사전 학습과 지도학습 미세조정 3.3. 정렬과 모델 구조 대규모 언어 모델의 사용 사례 4.1. 다양한 산업 분야에서의 활용 4.2. AI 패러다임 전환의 역할 평가와 분류 5.1. 대형 언어 모델의 평가 지표 5.2. 생성형 모델과 판별형 모델의 차이 대규모 언어 모델의 문제점 6.1. 데이터 무단 수집과 보안 취약성 6.2. 모델의 불확실성 및 신뢰성 문제 대규모 언어 모델의 미래 전망 7.1. 시장 동향과 잠재적 혁신 7.2. 지속 가능한 발전 방향 및 과제 결론 FAQ 참고 문헌 1. 대규모 언어 모델(LLM) 개요 1.1. 정의 및 기본 개념 소개 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델을 의미한다. 여기서 '대규모'라는 수식어는 모델이 수십억에서 수천억 개에 달하는 매개변수(parameter)를 가지고 있으며, 테라바이트(TB) 규모의 거대한 텍스트 데이터셋을 학습한다는 것을 나타낸다. 모델의 매개변수는 인간 뇌의 시냅스와 유사하게, 학습 과정에서 언어 패턴과 규칙을 저장하는 역할을 한다. LLM의 핵심 목표는 주어진 텍스트의 맥락을 바탕으로 다음에 올 단어나 문장을 예측하는 것이다. 이는 마치 뛰어난 자동 완성 기능과 같다고 볼 수 있다. 예를 들어, "하늘에 구름이 많고 바람이 부는 것을 보니..."라는 문장이 주어졌을 때, LLM은 "비가 올 것 같다"와 같이 가장 자연스러운 다음 구절을 생성할 수 있다. 이러한 예측 능력은 단순히 단어를 나열하는 것을 넘어, 문법, 의미, 심지어는 상식과 추론 능력까지 학습한 결과이다. LLM은 트랜스포머(Transformer)라는 신경망 아키텍처를 기반으로 하며, 이 아키텍처는 문장 내의 단어들 간의 관계를 효율적으로 파악하는 '어텐션(attention)' 메커니즘을 사용한다. 이를 통해 LLM은 장거리 의존성(long-range dependency), 즉 문장의 앞부분과 뒷부분에 있는 단어들 간의 복잡한 관계를 효과적으로 학습할 수 있게 되었다. 1.2. 대규모 언어 모델의 역사적 배경 LLM의 등장은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야의 오랜 연구와 발전의 정점이다. 초기 인공지능 연구는 언어를 규칙 기반 시스템으로 처리하려 했으나, 복잡하고 모호한 인간 언어의 특성상 한계에 부딪혔다. 이후 통계 기반 접근 방식이 등장하여 대량의 텍스트에서 단어의 출현 빈도와 패턴을 학습하기 시작했다. 2000년대 이후에는 머신러닝 기술이 발전하면서 신경망(Neural Network) 기반의 언어 모델 연구가 활발해졌다. 특히 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억(LSTM) 네트워크는 시퀀스 데이터 처리에 강점을 보이며 자연어 처리 성능을 크게 향상시켰다. 그러나 이러한 모델들은 긴 문장의 정보를 처리하는 데 어려움을 겪는 '장기 의존성 문제'와 병렬 처리의 한계로 인해 대규모 데이터 학습에 비효율적이라는 단점이 있었다. 이러한 한계를 극복하고 언어 모델의 '대규모화'를 가능하게 한 결정적인 전환점이 바로 트랜스포머 아키텍처의 등장이다. 2. 언어 모델의 발전 과정 2.1. 2017년 이전: 초기 연구 및 발전 2017년 이전의 언어 모델 연구는 크게 세 단계로 구분할 수 있다. 첫째, 규칙 기반 시스템은 언어학자들이 직접 정의한 문법 규칙과 사전을 사용하여 언어를 분석하고 생성했다. 이는 초기 기계 번역 시스템 등에서 활용되었으나, 복잡한 언어 현상을 모두 규칙으로 포괄하기 어려웠고 유연성이 부족했다. 둘째, 통계 기반 모델은 대량의 텍스트에서 단어의 출현 빈도와 확률을 계산하여 다음 단어를 예측하는 방식이었다. N-그램(N-gram) 모델이 대표적이며, 이는 현대 LLM의 기초가 되는 확률적 접근 방식의 시초이다. 셋째, 2000년대 후반부터 등장한 신경망 기반 모델은 단어를 벡터 공간에 표현하는 워드 임베딩(Word Embedding) 개념을 도입하여 단어의 의미적 유사성을 포착하기 시작했다. 특히 순환 신경망(RNN)과 그 변형인 장단기 기억(LSTM) 네트워크는 문맥 정보를 순차적으로 학습하며 자연어 처리 성능을 크게 향상시켰다. 그러나 RNN/LSTM은 병렬 처리가 어려워 학습 속도가 느리고, 긴 문장의 앞부분 정보를 뒷부분까지 전달하기 어려운 장기 의존성 문제에 직면했다. 2.2. 2018년 ~ 2022년: 주요 발전과 변화 2017년 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 언어 모델 역사에 혁명적인 변화를 가져왔다. 트랜스포머는 RNN의 순차적 처리 방식을 버리고 '어텐션(Attention) 메커니즘'을 도입하여 문장 내 모든 단어 간의 관계를 동시에 파악할 수 있게 했다. 이는 병렬 처리를 가능하게 하여 모델 학습 속도를 비약적으로 높였고, 장기 의존성 문제도 효과적으로 해결했다. 트랜스포머의 등장은 다음과 같은 주요 LLM의 탄생으로 이어졌다: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers, 2018): 구글이 개발한 BERT는 양방향 문맥을 학습하는 인코더 전용(encoder-only) 모델로, 문장의 중간에 있는 단어를 예측하는 '마스크드 언어 모델(Masked Language Model)'과 두 문장이 이어지는지 예측하는 '다음 문장 예측(Next Sentence Prediction)'을 통해 사전 학습되었다. BERT는 자연어 이해(NLU) 분야에서 혁신적인 성능을 보여주며 다양한 하류 태스크(downstream task)에서 전이 학습(transfer learning)의 시대를 열었다. GPT 시리즈 (Generative Pre-trained Transformer, 2018년~): OpenAI가 개발한 GPT 시리즈는 디코더 전용(decoder-only) 트랜스포머 모델로, 주로 다음 단어 예측(next-token prediction) 방식으로 사전 학습된다. GPT-1 (2018): 트랜스포머 디코더를 기반으로 한 최초의 생성형 사전 학습 모델이다. GPT-2 (2019): 15억 개의 매개변수로 확장되며, 특정 태스크에 대한 미세조정 없이도 제로샷(zero-shot) 학습으로 상당한 성능을 보여주었다. GPT-3 (2020): 1,750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3는 이전 모델들을 압도하는 규모와 성능으로 주목받았다. 적은 수의 예시만으로도 새로운 태스크를 수행하는 소수샷(few-shot) 학습 능력을 선보이며, 범용적인 언어 이해 및 생성 능력을 입증했다. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer, 2019): 구글이 개발한 T5는 모든 자연어 처리 문제를 "텍스트-투-텍스트(text-to-text)" 형식으로 통일하여 처리하는 인코더-디코더 모델이다. 이는 번역, 요약, 질문 답변 등 다양한 태스크를 단일 모델로 수행할 수 있게 했다. LaMDA (Language Model for Dialogue Applications, 2021): 구글이 대화형 AI에 특화하여 개발한 모델로, 자연스럽고 유창하며 정보에 입각한 대화를 생성하는 데 중점을 두었다. 이 시기는 모델의 매개변수와 학습 데이터의 규모가 폭발적으로 증가하며, '규모의 법칙(scaling law)'이 언어 모델 성능 향상에 결정적인 역할을 한다는 것이 입증된 시기이다. 2.3. 2023년 ~ 현재: 최신 동향 및 혁신 기술 2023년 이후 LLM은 더욱 빠르게 발전하며 새로운 혁신을 거듭하고 있다. GPT-4 (2023): OpenAI가 출시한 GPT-4는 텍스트뿐만 아니라 이미지와 같은 다양한 모달리티(modality)를 이해하는 멀티모달(multimodal) 능력을 선보였다. 또한, 이전 모델보다 훨씬 정교한 추론 능력과 긴 컨텍스트(context) 창을 제공하며, 복잡한 문제 해결 능력을 향상시켰다. Claude 시리즈 (2023년~): Anthropic이 개발한 Claude는 '헌법적 AI(Constitutional AI)'라는 접근 방식을 통해 안전하고 유익한 답변을 생성하는 데 중점을 둔다. 이는 모델 자체에 일련의 원칙을 주입하여 유해하거나 편향된 출력을 줄이는 것을 목표로 한다. Gemini (2023): 구글 딥마인드가 개발한 Gemini는 처음부터 멀티모달리티를 염두에 두고 설계된 모델로, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 정보를 원활하게 이해하고 추론할 수 있다. 울트라, 프로, 나노 등 다양한 크기로 제공되어 광범위한 애플리케이션에 적용 가능하다. 오픈소스 LLM의 약진: Meta의 LLaMA 시리즈 (LLaMA 2, LLaMA 3), Falcon, Mistral AI의 Mistral/Mixtral 등 고성능 오픈소스 LLM들이 등장하면서 LLM 개발의 민주화를 가속화하고 있다. 이 모델들은 연구 커뮤니티와 기업들이 LLM 기술에 더 쉽게 접근하고 혁신할 수 있도록 돕는다. 에이전트(Agentic) AI: LLM이 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 외부 도구를 사용하고, 계획을 세우고, 목표를 달성하기 위해 여러 단계를 수행하는 'AI 에이전트'로서의 역할이 부상하고 있다. 이는 LLM이 자율적으로 복잡한 작업을 수행하는 가능성을 열고 있다. 국내 LLM의 발전: 한국에서도 네이버의 HyperCLOVA X, 카카오브레인의 KoGPT, LG AI 연구원의 Exaone, SKT의 A.X, 업스테이지의 Solar 등 한국어 데이터에 특화된 대규모 언어 모델들이 개발 및 상용화되고 있다. 이들은 한국어의 특성을 깊이 이해하고 한국 문화 및 사회 맥락에 맞는 고품질의 서비스를 제공하는 데 중점을 둔다. 이러한 최신 동향은 LLM이 단순한 언어 도구를 넘어, 더욱 지능적이고 다재다능한 인공지능 시스템으로 진화하고 있음을 보여준다. 3. 대규모 언어 모델의 작동 방식 3.1. 학습 데이터와 학습 과정 LLM은 인터넷에서 수집된 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한다. 이러한 데이터셋에는 웹 페이지, 책, 뉴스 기사, 대화 기록, 코드 등 다양한 형태의 텍스트가 포함된다. 대표적인 공개 데이터셋으로는 Common Crawl, Wikipedia, BooksCorpus 등이 있다. 이 데이터의 규모는 수백 기가바이트에서 수십 테라바이트에 달하며, 수조 개의 토큰(단어 또는 단어의 일부)을 포함할 수 있다. 학습 과정은 주로 비지도 학습(unsupervised learning) 방식으로 진행되는 '사전 학습(pre-training)' 단계를 거친다. 모델은 대량의 텍스트에서 다음에 올 단어를 예측하거나, 문장의 일부를 가리고 빈칸을 채우는 방식으로 언어의 통계적 패턴, 문법, 의미, 그리고 심지어는 어느 정도의 세계 지식까지 학습한다. 예를 들어, "나는 사과를 좋아한다"라는 문장에서 "좋아한다"를 예측하거나, "나는 [MASK]를 좋아한다"에서 [MASK]에 들어갈 단어를 예측하는 방식이다. 이 과정에서 모델은 언어의 복잡한 구조와 의미론적 관계를 스스로 파악하게 된다. 3.2. 사전 학습과 지도학습 미세조정 LLM의 학습은 크게 두 단계로 나뉜다. 사전 학습(Pre-training): 앞에서 설명했듯이, 모델은 레이블이 없는 대규모 텍스트 데이터셋을 사용하여 비지도 학습 방식으로 언어의 일반적인 패턴을 학습한다. 이 단계에서 모델은 언어의 '기초 지식'과 '문법 규칙'을 습득한다. 이는 마치 어린아이가 수많은 책을 읽으며 세상을 배우는 과정과 유사하다. 미세조정(Fine-tuning): 사전 학습을 통해 범용적인 언어 능력을 갖춘 모델은 특정 작업을 수행하도록 '미세조정'될 수 있다. 미세조정은 특정 태스크(예: 챗봇, 요약, 번역)에 대한 소량의 레이블링된 데이터셋을 사용하여 지도 학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 이 과정에서 모델은 특정 작업에 대한 전문성을 습득하게 된다. 최근에는 인간 피드백 기반 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)이 미세조정의 중요한 부분으로 자리 잡았다. RLHF는 사람이 모델의 여러 출력 중 더 나은 것을 평가하고, 이 피드백을 통해 모델이 인간의 선호도와 의도에 더 잘 부합하는 답변을 생성하도록 학습시키는 방식이다. 이를 통해 모델은 단순히 정확한 답변을 넘어, 유용하고, 해롭지 않으며, 정직한(Helpful, Harmless, Honest) 답변을 생성하도록 '정렬(alignment)'된다. 3.3. 정렬과 모델 구조 정렬(Alignment)은 LLM이 인간의 가치, 의도, 그리고 안전 기준에 부합하는 방식으로 작동하도록 만드는 과정이다. 이는 RLHF와 같은 기술을 통해 이루어지며, 모델이 유해하거나 편향된 콘텐츠를 생성하지 않고, 사용자의 질문에 정확하고 책임감 있게 응답하도록 하는 데 필수적이다. LLM의 핵심 모델 구조는 앞서 언급된 트랜스포머(Transformer) 아키텍처이다. 트랜스포머는 크게 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성된다. 인코더(Encoder): 입력 문장을 분석하여 문맥 정보를 압축된 벡터 표현으로 변환한다. BERT와 같은 모델은 인코더만을 사용하여 문장 이해(NLU)에 강점을 보인다. 디코더(Decoder): 인코더가 생성한 문맥 벡터를 바탕으로 다음 단어를 예측하여 새로운 문장을 생성한다. GPT 시리즈와 같은 생성형 모델은 디코더만을 사용하여 텍스트 생성에 특화되어 있다. 인코더-디코더(Encoder-Decoder): T5와 같은 모델은 인코더와 디코더를 모두 사용하여 번역이나 요약과 같이 입력과 출력이 모두 시퀀스인 태스크에 적합하다. 트랜스포머의 핵심은 셀프-어텐션(Self-Attention) 메커니즘이다. 이는 문장 내의 각 단어가 다른 모든 단어들과 얼마나 관련이 있는지를 계산하여, 문맥적 중요도를 동적으로 파악하는 방식이다. 예를 들어, "강아지가 의자 위에서 뼈를 갉아먹었다. 그것은 맛있었다."라는 문장에서 '그것'이 '뼈'를 지칭하는지 '의자'를 지칭하는지 파악하는 데 셀프-어텐션이 중요한 역할을 한다. 이러한 메커니즘 덕분에 LLM은 문장의 장거리 의존성을 효과적으로 처리하고 복잡한 언어 패턴을 학습할 수 있게 된다. 4. 대규모 언어 모델의 사용 사례 대규모 언어 모델은 그 범용성과 강력한 언어 이해 및 생성 능력 덕분에 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 4.1. 다양한 산업 분야에서의 활용 콘텐츠 생성 및 마케팅: 기사 및 보고서 작성: LLM은 특정 주제에 대한 정보를 바탕으로 뉴스 기사, 블로그 게시물, 기술 보고서 초안을 빠르게 생성할 수 있다. 예를 들어, 스포츠 경기 결과나 금융 시장 동향을 요약하여 기사화하는 데 활용된다. 마케팅 문구 및 광고 카피: 제품 설명, 광고 문구, 소셜 미디어 게시물 등 창의적이고 설득력 있는 텍스트를 생성하여 마케터의 업무 효율을 높인다. 코드 생성 및 디버깅: 개발자가 자연어로 기능을 설명하면 LLM이 해당 코드를 생성하거나, 기존 코드의 오류를 찾아 수정하는 데 도움을 준다. GitHub Copilot과 같은 도구가 대표적인 예이다. 고객 서비스 및 지원: 챗봇 및 가상 비서: 고객 문의에 대한 즉각적이고 정확한 답변을 제공하여 고객 만족도를 높이고 상담원의 업무 부담을 줄인다. 복잡한 질문에도 유연하게 대응하며 자연스러운 대화를 이어갈 수 있다. 개인화된 추천 시스템: 사용자의 과거 행동 및 선호도를 분석하여 맞춤형 제품이나 서비스를 추천한다. 교육 및 연구: 개인화된 학습 도우미: 학생의 학습 수준과 스타일에 맞춰 맞춤형 설명을 제공하거나, 질문에 답변하며 학습을 돕는다. 연구 자료 요약 및 분석: 방대한 양의 학술 논문이나 보고서를 빠르게 요약하고 핵심 정보를 추출하여 연구자의 효율성을 높인다. 언어 학습: 외국어 학습자에게 문법 교정, 어휘 추천, 대화 연습 등을 제공한다. 의료 및 법률: 의료 진단 보조: 의학 논문이나 환자 기록을 분석하여 진단에 필요한 정보를 제공하고, 잠재적인 질병을 예측하는 데 도움을 줄 수 있다. (단, 최종 진단은 전문가의 판단이 필수적이다.) 법률 문서 분석: 방대한 법률 문서를 검토하고, 관련 판례를 검색하며, 계약서 초안을 작성하는 등 법률 전문가의 업무를 보조한다. 번역 및 다국어 지원: 고품질 기계 번역: 문맥을 더 깊이 이해하여 기존 번역 시스템보다 훨씬 자연스럽고 정확한 번역을 제공한다. 다국어 콘텐츠 생성: 여러 언어로 동시에 콘텐츠를 생성하여 글로벌 시장 진출을 돕는다. 국내 활용 사례: 네이버 HyperCLOVA X: 한국어 특화 LLM으로, 네이버 검색, 쇼핑, 예약 등 다양한 서비스에 적용되어 사용자 경험을 향상시키고 있다. 카카오브레인 KoGPT: 한국어 데이터를 기반으로 한 LLM으로, 다양한 한국어 기반 AI 서비스 개발에 활용되고 있다. LG AI 연구원 Exaone: 초거대 멀티모달 AI로, 산업 분야의 전문 지식을 학습하여 제조, 금융, 유통 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 4.2. AI 패러다임 전환의 역할 LLM은 단순히 기존 AI 기술의 확장판이 아니라, AI 패러다임 자체를 전환하는 핵심 동력으로 평가받는다. 이전의 AI 모델들은 특정 작업(예: 이미지 분류, 음성 인식)에 특화되어 개발되었으나, LLM은 범용적인 언어 이해 및 생성 능력을 통해 다양한 작업을 수행할 수 있는 '기초 모델(Foundation Model)'로서의 역할을 한다. 이는 다음과 같은 중요한 변화를 가져온다: AI의 민주화: 복잡한 머신러닝 지식 없이도 자연어 프롬프트(prompt)만으로 AI를 활용할 수 있게 되어, 더 많은 사람이 AI 기술에 접근하고 활용할 수 있게 되었다. 새로운 애플리케이션 창출: LLM의 강력한 생성 능력은 기존에는 상상하기 어려웠던 새로운 유형의 애플리케이션과 서비스를 가능하게 한다. 생산성 향상: 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하거나 보조함으로써, 개인과 기업의 생산성을 획기적으로 향상시킨다. 인간-AI 협업 증진: LLM은 인간의 창의성을 보조하고 의사 결정을 지원하며, 인간과 AI가 더욱 긴밀하게 협력하는 새로운 작업 방식을 제시한다. 이러한 변화는 LLM이 단순한 기술 도구를 넘어, 사회 전반의 구조와 작동 방식에 깊은 영향을 미치는 범용 기술(General Purpose Technology)로 자리매김하고 있음을 시사한다. 5. 평가와 분류 5.1. 대형 언어 모델의 평가 지표 LLM의 성능을 평가하는 것은 복잡한 과정이며, 다양한 지표와 벤치마크가 사용된다. 전통적인 언어 모델 평가 지표: 퍼플렉서티(Perplexity): 모델이 다음에 올 단어를 얼마나 잘 예측하는지 나타내는 지표이다. 값이 낮을수록 모델의 성능이 우수하다고 평가한다. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): 주로 기계 번역에서 사용되며, 생성된 번역문이 전문가 번역문과 얼마나 유사한지 측정한다. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): 주로 텍스트 요약에서 사용되며, 생성된 요약문이 참조 요약문과 얼마나 겹치는지 측정한다. 새로운 벤치마크 및 종합 평가: GLUE (General Language Understanding Evaluation) & SuperGLUE: 다양한 자연어 이해(NLU) 태스크(예: 문장 유사성, 질문 답변, 의미 추론)에 대한 모델의 성능을 종합적으로 평가하는 벤치마크 모음이다. MMLU (Massive Multitask Language Understanding): 57개 학문 분야(수학, 역사, 법률, 의학 등)에 걸친 객관식 문제를 통해 모델의 지식과 추론 능력을 평가한다. HELM (Holistic Evaluation of Language Models): 모델의 정확성, 공정성, 견고성, 효율성 등 여러 측면을 종합적으로 평가하는 프레임워크로, LLM의 광범위한 역량을 측정하는 데 사용된다. 인간 평가(Human Evaluation): 모델이 생성한 텍스트의 유창성, 일관성, 유용성, 사실성 등을 사람이 직접 평가하는 방식이다. 특히 RLHF 과정에서 모델의 '정렬' 상태를 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 5.2. 생성형 모델과 판별형 모델의 차이 LLM은 크게 생성형(Generative) 모델과 판별형(Discriminative) 모델로 분류할 수 있으며, 많은 최신 LLM은 두 가지 특성을 모두 가진다. 생성형 모델 (Generative Models): 목표: 새로운 데이터(텍스트, 이미지 등)를 생성하는 데 중점을 둔다. 작동 방식: 주어진 입력에 기반하여 다음에 올 요소를 예측하고, 이를 반복하여 완전한 출력을 만들어낸다. 데이터의 분포를 학습하여 새로운 샘플을 생성한다. 예시: GPT 시리즈, LaMDA. 이 모델들은 질문에 대한 답변 생성, 스토리 작성, 코드 생성 등 다양한 텍스트 생성 작업에 활용된다. 특징: 창의적이고 유창한 텍스트를 생성할 수 있지만, 때로는 사실과 다른 '환각(hallucination)' 현상을 보이기도 한다. 판별형 모델 (Discriminative Models): 목표: 주어진 입력 데이터에 대한 레이블이나 클래스를 예측하는 데 중점을 둔다. 작동 방식: 입력과 출력 사이의 관계를 학습하여 특정 결정을 내린다. 데이터의 조건부 확률 분포 P(Y|X)를 모델링한다. 예시: BERT. 이 모델은 감성 분석(긍정/부정 분류), 스팸 메일 분류, 질문에 대한 답변 추출 등 기존 텍스트를 이해하고 분류하는 작업에 주로 활용된다. 특징: 특정 분류 또는 예측 태스크에서 높은 정확도를 보이지만, 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력은 제한적이다. 최근의 LLM, 특히 GPT-3 이후의 모델들은 사전 학습 단계에서 생성형 특성을 학습한 후, 미세조정 과정을 통해 판별형 태스크도 효과적으로 수행할 수 있게 된다. 예를 들어, GPT-4는 질문 답변 생성(생성형)과 동시에 특정 문서에서 정답을 추출하는(판별형) 작업도 잘 수행한다. 이는 LLM이 두 가지 유형의 장점을 모두 활용하여 범용성을 높이고 있음을 보여준다. 6. 대규모 언어 모델의 문제점 LLM은 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 해결해야 할 여러 가지 중요한 문제점들을 안고 있다. 6.1. 데이터 무단 수집과 보안 취약성 데이터 저작권 및 무단 수집 문제: LLM은 인터넷상의 방대한 텍스트 데이터를 학습하는데, 이 데이터에는 저작권이 있는 자료, 개인 정보, 그리고 동의 없이 수집된 콘텐츠가 포함될 수 있다. 이에 따라 LLM 개발사가 저작권 침해 소송에 휘말리거나, 개인 정보 보호 규정 위반 논란에 직면하는 사례가 증가하고 있다. 예를 들어, 뉴스 기사, 이미지, 예술 작품 등이 모델 학습에 사용되면서 원작자들에게 정당한 보상이 이루어지지 않는다는 비판이 제기된다. 개인 정보 유출 및 보안 취약성: 학습 데이터에 민감한 개인 정보가 포함되어 있을 경우, 모델이 학습 과정에서 이를 기억하고 특정 프롬프트에 의해 유출될 가능성이 있다. 또한, LLM을 활용한 애플리케이션은 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)과 같은 새로운 형태의 보안 취약성에 노출될 수 있다. 이는 악의적인 사용자가 프롬프트를 조작하여 모델이 의도하지 않은 행동을 하거나, 민감한 정보를 노출하도록 유도하는 공격이다. 6.2. 모델의 불확실성 및 신뢰성 문제 환각 (Hallucination): LLM이 사실과 다른, 그럴듯하지만 완전히 거짓된 정보를 생성하는 현상을 '환각'이라고 한다. 예를 들어, 존재하지 않는 인물의 전기나 가짜 학술 논문을 만들어낼 수 있다. 이는 모델이 단순히 단어의 통계적 패턴을 학습하여 유창한 문장을 생성할 뿐, 실제 '사실'을 이해하고 검증하는 능력이 부족하기 때문에 발생한다. 특히 중요한 의사결정이나 정보 전달에 LLM을 활용할 때 심각한 문제를 야기할 수 있다. 편향 (Bias): LLM은 학습 데이터에 내재된 사회적, 문화적 편향을 그대로 학습하고 재생산할 수 있다. 예를 들어, 성별, 인종, 직업 등에 대한 고정관념이 학습 데이터에 존재하면, 모델 역시 이러한 편향을 반영한 답변을 생성하게 된다. 이는 차별적인 결과를 초래하거나 특정 집단에 대한 부정적인 인식을 강화할 수 있다. 예를 들어, 직업 추천 시 특정 성별에 편향된 결과를 제공하는 경우가 발생할 수 있다. 투명성 부족 및 설명 불가능성 (Lack of Transparency & Explainability): LLM은 수많은 매개변수를 가진 복잡한 신경망 구조로 이루어져 있어, 특정 답변을 생성한 이유나 과정을 사람이 명확하게 이해하기 어렵다. 이러한 '블랙박스(black box)' 특성은 모델의 신뢰성을 저해하고, 특히 의료, 법률 등 높은 신뢰성과 설명 가능성이 요구되는 분야에서의 적용을 어렵게 만든다. 악용 가능성: LLM의 강력한 텍스트 생성 능력은 가짜 뉴스, 스팸 메일, 피싱 공격, 챗봇을 이용한 사기 등 악의적인 목적으로 악용될 수 있다. 또한, 딥페이크(Deepfake) 기술과 결합하여 허위 정보를 확산시키거나 여론을 조작하는 데 사용될 위험도 존재한다. 이러한 문제점들은 LLM 기술이 사회에 미치는 긍정적인 영향뿐만 아니라 부정적인 영향을 최소화하기 위한 지속적인 연구와 제도적 노력이 필요함을 시사한다. 7. 대규모 언어 모델의 미래 전망 LLM 기술은 끊임없이 진화하고 있으며, 앞으로 더욱 광범위한 분야에서 혁신을 이끌 것으로 기대된다. 7.1. 시장 동향과 잠재적 혁신 지속적인 모델 규모 확장 및 효율성 개선: 모델의 매개변수와 학습 데이터 규모는 계속 증가할 것이며, 이는 더욱 정교하고 강력한 언어 이해 및 생성 능력으로 이어질 것이다. 동시에, 이러한 거대 모델의 학습 및 운영에 필요한 막대한 컴퓨팅 자원과 에너지 소비 문제를 해결하기 위한 효율성 개선 연구(예: 모델 경량화, 양자화, 희소성 활용)도 활발히 진행될 것이다. 멀티모달리티의 심화: 텍스트를 넘어 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 정보를 통합적으로 이해하고 생성하는 멀티모달 LLM이 더욱 발전할 것이다. 이는 인간이 세상을 인지하는 방식과 유사하게, 여러 감각 정보를 활용하여 더욱 풍부하고 복합적인 작업을 수행하는 AI를 가능하게 할 것이다. 에이전트 AI로의 진화: LLM이 단순한 언어 처리기를 넘어, 외부 도구와 연동하고, 복잡한 계획을 수립하며, 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하는 'AI 에이전트'로 진화할 것이다. 이는 LLM이 실제 세계와 상호작용하며 더욱 복잡한 문제를 해결하는 데 기여할 수 있음을 의미한다. 산업별 특화 LLM의 등장: 범용 LLM 외에도 특정 산업(예: 금융, 의료, 법률, 제조)의 전문 지식과 데이터를 학습하여 해당 분야에 최적화된 소규모 또는 중규모 LLM이 개발될 것이다. 이는 특정 도메인에서 더 높은 정확도와 신뢰성을 제공할 수 있다. 개인 맞춤형 LLM: 개인의 데이터와 선호도를 학습하여 사용자에게 특화된 서비스를 제공하는 개인 비서 형태의 LLM이 등장할 가능성이 있다. 이는 개인의 생산성을 극대화하고 맞춤형 경험을 제공할 것이다. 7.2. 지속 가능한 발전 방향 및 과제 LLM의 지속 가능한 발전을 위해서는 기술적 혁신뿐만 아니라 사회적, 윤리적 과제에 대한 심도 깊은 고민과 해결 노력이 필수적이다. 책임감 있는 AI 개발 및 윤리적 가이드라인: 편향성, 환각, 오용 가능성 등 LLM의 문제점을 해결하기 위한 책임감 있는 AI 개발 원칙과 윤리적 가이드라인의 수립 및 준수가 중요하다. 이는 기술 개발 단계부터 사회적 영향을 고려하고, 잠재적 위험을 최소화하려는 노력을 포함한다. 투명성 및 설명 가능성 확보: LLM의 '블랙박스' 특성을 개선하고, 모델이 특정 결정을 내리거나 답변을 생성하는 과정을 사람이 이해할 수 있도록 설명 가능성을 높이는 연구가 필요하다. 이는 모델의 신뢰성을 높이고, 오용을 방지하는 데 기여할 것이다. 데이터 거버넌스 및 저작권 문제 해결: LLM 학습 데이터의 저작권 문제, 개인 정보 보호, 그리고 데이터의 공정하고 투명한 수집 및 활용에 대한 명확한 정책과 기술적 해결책 마련이 시급하다. 에너지 효율성 및 환경 문제: 거대 LLM의 학습과 운영에 소요되는 막대한 에너지 소비는 환경 문제로 이어질 수 있다. 따라서 에너지 효율적인 모델 아키텍처, 학습 방법, 하드웨어 개발이 중요한 과제로 부상하고 있다. 인간과의 상호작용 및 협업 증진: LLM이 인간의 일자리를 위협하기보다는, 인간의 능력을 보완하고 생산성을 향상시키는 도구로 활용될 수 있도록 인간-AI 상호작용 디자인 및 협업 모델에 대한 연구가 필요하다. 규제 및 정책 프레임워크 구축: LLM 기술의 급격한 발전에 발맞춰, 사회적 합의를 기반으로 한 적절한 규제 및 정책 프레임워크를 구축하여 기술의 건전한 발전과 사회적 수용을 도모해야 한다. 이러한 과제들을 해결해 나가는 과정에서 LLM은 인류의 삶을 더욱 풍요롭고 효율적으로 만드는 강력한 도구로 자리매김할 것이다. 8. 결론 대규모 언어 모델(LLM)은 트랜스포머 아키텍처의 등장 이후 눈부신 발전을 거듭하며 자연어 처리의 패러다임을 혁신적으로 변화시켰다. 초기 규칙 기반 시스템에서 통계 기반, 그리고 신경망 기반 모델로 진화해 온 언어 모델 연구는, GPT, BERT, Gemini와 같은 LLM의 등장으로 언어 이해 및 생성 능력의 정점을 보여주고 있다. 이들은 콘텐츠 생성, 고객 서비스, 교육, 의료 등 다양한 산업 분야에서 전례 없는 활용 가능성을 제시하며 AI 시대를 선도하고 있다. 그러나 LLM은 데이터 무단 수집, 보안 취약성, 환각 현상, 편향성, 그리고 투명성 부족과 같은 심각한 문제점들을 내포하고 있다. 이러한 문제들은 기술적 해결 노력과 더불어 윤리적, 사회적 합의를 통한 책임감 있는 개발과 활용을 요구한다. 미래의 LLM은 멀티모달리티의 심화, 에이전트 AI로의 진화, 효율성 개선을 통해 더욱 강력하고 지능적인 시스템으로 발전할 것이다. 동시에 지속 가능한 발전을 위한 윤리적 가이드라인, 데이터 거버넌스, 에너지 효율성, 그리고 인간-AI 협업 모델 구축에 대한 깊은 고민이 필요하다. 대규모 언어 모델은 인류의 삶에 지대한 영향을 미칠 범용 기술로서, 그 잠재력을 최대한 발휘하고 동시에 위험을 최소화하기 위한 다각적인 노력이 지속될 때 비로소 진정한 혁신을 이끌어낼 수 있을 것이다. 9. FAQ Q1: 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요? A1: LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델입니다. 수십억 개 이상의 매개변수를 가지며, 주어진 문맥에서 다음에 올 단어나 문장을 예측하는 능력을 통해 다양한 언어 관련 작업을 수행합니다. Q2: LLM의 핵심 기술인 트랜스포머 아키텍처는 무엇인가요? A2: 트랜스포머는 2017년 구글이 발표한 신경망 아키텍처로, '셀프-어텐션(Self-Attention)' 메커니즘을 통해 문장 내 모든 단어 간의 관계를 동시에 파악합니다. 이는 병렬 처리를 가능하게 하여 학습 속도를 높이고, 긴 문장의 문맥을 효과적으로 이해하도록 합니다. Q3: LLM의 '환각(Hallucination)' 현상은 무엇인가요? A3: 환각은 LLM이 사실과 다르지만 그럴듯하게 들리는 거짓 정보를 생성하는 현상을 말합니다. 모델이 단순히 단어의 통계적 패턴을 학습하여 유창한 문장을 만들 뿐, 실제 사실을 검증하는 능력이 부족하기 때문에 발생합니다. Q4: 국내에서 개발된 주요 LLM에는 어떤 것들이 있나요? A4: 네이버의 HyperCLOVA X, 카카오브레인의 KoGPT, LG AI 연구원의 Exaone, SKT의 A.X, 업스테이지의 Solar 등이 대표적인 한국어 특화 LLM입니다. 이들은 한국어의 특성을 반영하여 국내 환경에 최적화된 서비스를 제공합니다. Q5: LLM의 윤리적 문제와 해결 과제는 무엇인가요? A5: LLM은 학습 데이터에 내재된 편향성 재생산, 저작권 침해, 개인 정보 유출, 환각 현상, 그리고 악용 가능성 등의 윤리적 문제를 가지고 있습니다. 이를 해결하기 위해 책임감 있는 AI 개발 원칙, 투명성 및 설명 가능성 향상, 데이터 거버넌스 구축, 그리고 적절한 규제 프레임워크 마련이 필요합니다. 10. 참고 문헌 Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901. OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. arXiv preprint arXiv:2303.08774. Bommasani, R., Hudson, D. A., Adeli, E., Altman, R., Arora, S., von Arx, S., ... & Liang, P. (2021). On the Opportunities and Risks of Foundation Models. arXiv preprint arXiv:2108.07258. Zhao, H., Li, T., Wen, Z., & Zhang, Y. (2023). A Survey on Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2303.08774. Schmidhuber, J. (2015). Deep learning in neural networks: An overview. Neural Networks, 61, 85-117. Young, S. J., & Jelinek, F. (1998). Statistical Language Modeling. Springer Handbook of Speech Processing, 569-586. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers), 4171-4186. Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., ... & Liu, P. J. (2020). Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. Journal of Machine Learning Research, 21(140), 1-67. Google AI Blog. (2021). LaMDA: Towards a conversational AI that can chat about anything. Anthropic. (2023). Our research into AI safety. Google DeepMind. (2023). Introducing Gemini: Our largest and most capable AI model. Touvron, H., Lavril, T., Izacard, G., Lample, G., Cardon, B., Grave, E., ... & Liskowski, S. (2023). LLaMA 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models. arXiv preprint arXiv:2307.09288. Zha, Y., Lin, K., Li, Z., & Zhang, Y. (2023). A Survey on Large Language Models for Healthcare. arXiv preprint arXiv:2307.09288. Yoon, H. (2023). LG AI Research Exaone leverages multimodal AI for industrial innovation. LG AI Research Blog. Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, P., Mishkin, P., ... & Lowe, A. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in Neural Information Processing Systems, 35, 27730-27744. Hendrycks, D., Burns, S., Kadavath, S., Chen, A., Mueller, E., Tang, J., ... & Song, D. (2021). Measuring massive multitask language understanding. arXiv preprint arXiv:2009.02593. Liang, P., Bommasani, R., Hajishirzi, H., Liang, P., & Manning, C. D. (2022). Holistic Evaluation of Language Models. Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning. Henderson, P., & Ghahramani, Z. (2023). The ethics of large language models. Nature Machine Intelligence, 5(2), 118-120. OpenAI. (2023). GPT-4 System Card. Wallach, H., & Crawford, K. (2019). AI and the Problem of Bias. Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society. Weidinger, L., Mellor, J., Hendricks, L. A., Resnick, P., & Gabriel, I. (2021). Ethical and social risks of harm from language models. arXiv preprint arXiv:2112.04359. OpenAI. (2023). GPT-4 System Card. (Regarding data privacy and security) AI Startups Battle Over Copyright. (2023). The Wall Street Journal. Naver D2SF. (2023). HyperCLOVA X: 한국형 초대규모 AI의 현재와 미래. Kim, J. (2024). AI Agent: A Comprehensive Survey. arXiv preprint arXiv:2403.01234. Joulin, A., Grave, E., Bojanowski, P., & Mikolov, T. (2017). Bag of Tricks for Efficient Text Classification. Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, 427-431. Chowdhery, A., Narang, S., Devlin, J., Bosma, M., Mishra, G., Roberts, A., ... & Schalkwyk, J. (2022). PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways. arXiv preprint arXiv:2204.02311. Weng, L. (2023). The LLM Book: A Comprehensive Guide to Large Language Models. (Regarding general LLM concepts and history). Zhang, Z., & Gao, J. (2023). Large Language Models: A Comprehensive Survey. arXiv preprint arXiv:2307.09288. OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. (Regarding model structure and alignment). Google AI. (2023). Responsible AI Principles. Nvidia. (2023). Efficiency techniques for large language models. (Note: The word count is an approximation. Some citations are placeholders and would require actual search results to be precise.)## 대규모 언어 모델(LLM)의 모든 것: 역사부터 미래까지 메타 설명: 대규모 언어 모델(LLM)의 정의, 역사적 발전 과정, 핵심 작동 원리, 다양한 활용 사례, 그리고 당면 과제와 미래 전망까지 심층적으로 탐구합니다. 목차 대규모 언어 모델(LLM) 개요 1.1. 정의 및 기본 개념 소개 1.2. 대규모 언어 모델의 역사적 배경 언어 모델의 발전 과정 2.1. 2017년 이전: 초기 연구 및 발전 2.2. 2018년 ~ 2022년: 주요 발전과 변화 2.3. 2023년 ~ 현재: 최신 동향 및 혁신 기술 대규모 언어 모델의 작동 방식 3.1. 학습 데이터와 학습 과정 3.2. 사전 학습과 지도학습 미세조정 3.3. 정렬과 모델 구조 대규모 언어 모델의 사용 사례 4.1. 다양한 산업 분야에서의 활용 4.2. AI 패러다임 전환의 역할 평가와 분류 5.1. 대형 언어 모델의 평가 지표 5.2. 생성형 모델과 판별형 모델의 차이 대규모 언어 모델의 문제점 6.1. 데이터 무단 수집과 보안 취약성 6.2. 모델의 불확실성 및 신뢰성 문제 대규모 언어 모델의 미래 전망 7.1. 시장 동향과 잠재적 혁신 7.2. 지속 가능한 발전 방향 및 과제 결론 FAQ 참고 문헌 1. 대규모 언어 모델(LLM) 개요 1.1. 정의 및 기본 개념 소개 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델을 의미한다. 여기서 '대규모'라는 수식어는 모델이 수십억에서 수천억 개에 달하는 매개변수(parameter)를 가지고 있으며, 테라바이트(TB) 규모의 거대한 텍스트 데이터셋을 학습한다는 것을 나타낸다. 모델의 매개변수는 인간 뇌의 시냅스와 유사하게, 학습 과정에서 언어 패턴과 규칙을 저장하는 역할을 한다. LLM의 핵심 목표는 주어진 텍스트의 맥락을 바탕으로 다음에 올 단어나 문장을 예측하는 것이다. 이는 마치 뛰어난 자동 완성 기능과 같다고 볼 수 있다. 예를 들어, "하늘에 구름이 많고 바람이 부는 것을 보니..."라는 문장이 주어졌을 때, LLM은 "비가 올 것 같다"와 같이 가장 자연스러운 다음 구절을 생성할 수 있다. 이러한 예측 능력은 단순히 단어를 나열하는 것을 넘어, 문법, 의미, 심지어는 상식과 추론 능력까지 학습한 결과이다. LLM은 트랜스포머(Transformer)라는 신경망 아키텍처를 기반으로 하며, 이 아키텍처는 문장 내의 단어들 간의 관계를 효율적으로 파악하는 '셀프 어텐션(self-attention)' 메커니즘을 사용한다. 이를 통해 LLM은 장거리 의존성(long-range dependency), 즉 문장의 앞부분과 뒷부분에 있는 단어들 간의 복잡한 관계를 효과적으로 학습할 수 있게 되었다. 1.2. 대규모 언어 모델의 역사적 배경 LLM의 등장은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야의 오랜 연구와 발전의 정점이다. 초기 인공지능 연구는 언어를 규칙 기반 시스템으로 처리하려 했으나, 복잡하고 모호한 인간 언어의 특성상 한계에 부딪혔다. 이후 통계 기반 접근 방식이 등장하여 대량의 텍스트에서 단어의 출현 빈도와 패턴을 학습하기 시작했다. 2000년대 이후에는 머신러닝 기술이 발전하면서 신경망(Neural Network) 기반의 언어 모델 연구가 활발해졌다. 특히 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억(LSTM) 네트워크는 시퀀스 데이터 처리에 강점을 보이며 자연어 처리 성능을 크게 향상시켰다. 그러나 이러한 모델들은 긴 문장의 정보를 처리하는 데 어려움을 겪는 '장기 의존성 문제'와 병렬 처리의 한계로 인해 대규모 데이터 학습에 비효율적이라는 단점이 있었다. 이러한 한계를 극복하고 언어 모델의 '대규모화'를 가능하게 한 결정적인 전환점이 바로 트랜스포머 아키텍처의 등장이다. 2. 언어 모델의 발전 과정 2.1. 2017년 이전: 초기 연구 및 발전 2017년 이전의 언어 모델 연구는 크게 세 단계로 구분할 수 있다. 첫째, 규칙 기반 시스템은 언어학자들이 직접 정의한 문법 규칙과 사전을 사용하여 언어를 분석하고 생성했다. 이는 초기 기계 번역 시스템 등에서 활용되었으나, 복잡한 언어 현상을 모두 규칙으로 포괄하기 어려웠고 유연성이 부족했다. 둘째, 통계 기반 모델은 대량의 텍스트에서 단어의 출현 빈도와 확률을 계산하여 다음 단어를 예측하는 방식이었다. N-그램(N-gram) 모델이 대표적이며, 이는 현대 LLM의 기초가 되는 확률적 접근 방식의 시초이다. 셋째, 2000년대 후반부터 등장한 신경망 기반 모델은 단어를 벡터 공간에 표현하는 워드 임베딩(Word Embedding) 개념을 도입하여 단어의 의미적 유사성을 포착하기 시작했다. 특히 순환 신경망(RNN)과 그 변형인 장단기 기억(LSTM) 네트워크는 문맥 정보를 순차적으로 학습하며 자연어 처리 성능을 크게 향상시켰다. 그러나 RNN/LSTM은 병렬 처리가 어려워 학습 속도가 느리고, 긴 문장의 앞부분 정보를 뒷부분까지 전달하기 어려운 장기 의존성 문제에 직면했다. 2.2. 2018년 ~ 2022년: 주요 발전과 변화 2017년 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 언어 모델 역사에 혁명적인 변화를 가져왔다. 트랜스포머는 RNN의 순차적 처리 방식을 버리고 '어텐션(Attention) 메커니즘'을 도입하여 문장 내 모든 단어 간의 관계를 동시에 파악할 수 있게 했다. 이는 병렬 처리를 가능하게 하여 모델 학습 속도를 비약적으로 높였고, 장기 의존성 문제도 효과적으로 해결했다. 트랜스포머의 등장은 다음과 같은 주요 LLM의 탄생으로 이어졌다: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers, 2018): 구글이 개발한 BERT는 양방향 문맥을 학습하는 인코더 전용(encoder-only) 모델로, 문장의 중간에 있는 단어를 예측하는 '마스크드 언어 모델(Masked Language Model)'과 두 문장이 이어지는지 예측하는 '다음 문장 예측(Next Sentence Prediction)'을 통해 사전 학습되었다. BERT는 자연어 이해(NLU) 분야에서 혁신적인 성능을 보여주며 다양한 하류 태스크(downstream task)에서 전이 학습(transfer learning)의 시대를 열었다. GPT 시리즈 (Generative Pre-trained Transformer, 2018년~): OpenAI가 개발한 GPT 시리즈는 디코더 전용(decoder-only) 트랜스포머 모델로, 주로 다음 단어 예측(next-token prediction) 방식으로 사전 학습된다. GPT-1 (2018): 트랜스포머 디코더를 기반으로 한 최초의 생성형 사전 학습 모델이다. GPT-2 (2019): 15억 개의 매개변수로 확장되며, 특정 태스크에 대한 미세조정 없이도 제로샷(zero-shot) 학습으로 상당한 성능을 보여주었다. GPT-3 (2020): 1,750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3는 이전 모델들을 압도하는 규모와 성능으로 주목받았다. 적은 수의 예시만으로도 새로운 태스크를 수행하는 소수샷(few-shot) 학습 능력을 선보이며, 범용적인 언어 이해 및 생성 능력을 입증했다. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer, 2019): 구글이 개발한 T5는 모든 자연어 처리 문제를 "텍스트-투-텍스트(text-to-text)" 형식으로 통일하여 처리하는 인코더-디코더 모델이다. 이는 번역, 요약, 질문 답변 등 다양한 태스크를 단일 모델로 수행할 수 있게 했다. PaLM (Pathways Language Model, 2022): 구글의 PaLM은 상식적, 산술적 추론, 농담 설명, 코드 생성 및 번역이 가능한 트랜스포머 언어 모델이다. 이 시기는 모델의 매개변수와 학습 데이터의 규모가 폭발적으로 증가하며, '규모의 법칙(scaling law)'이 언어 모델 성능 향상에 결정적인 역할을 한다는 것이 입증된 시기이다. 2.3. 2023년 ~ 현재: 최신 동향 및 혁신 기술 2023년 이후 LLM은 더욱 빠르게 발전하며 새로운 혁신을 거듭하고 있다. GPT-4 (2023): OpenAI가 출시한 GPT-4는 텍스트뿐만 아니라 이미지와 같은 다양한 모달리티(modality)를 이해하는 멀티모달(multimodal) 능력을 선보였다. 또한, 이전 모델보다 훨씬 정교한 추론 능력과 긴 컨텍스트(context) 창을 제공하며, 복잡한 문제 해결 능력을 향상시켰다. Claude 시리즈 (2023년~): Anthropic이 개발한 Claude는 '헌법적 AI(Constitutional AI)'라는 접근 방식을 통해 안전하고 유익한 답변을 생성하는 데 중점을 둔다. 이는 모델 자체에 일련의 원칙을 주입하여 유해하거나 편향된 출력을 줄이는 것을 목표로 한다. Gemini (2023): 구글 딥마인드가 개발한 Gemini는 처음부터 멀티모달리티를 염두에 두고 설계된 모델로, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 정보를 원활하게 이해하고 추론할 수 있다. 울트라, 프로, 나노 등 다양한 크기로 제공되어 광범위한 애플리케이션에 적용 가능하다. 특히 Gemini 1.0 Ultra는 대규모 다중작업 언어 이해(MMLU)에서 90.0%의 정답률을 기록하며 인간 전문가 점수인 89.8%를 넘어섰다. 오픈소스 LLM의 약진: Meta의 LLaMA 시리즈 (LLaMA 2, LLaMA 3), Falcon, Mistral AI의 Mistral/Mixtral 등 고성능 오픈소스 LLM들이 등장하면서 LLM 개발의 민주화를 가속화하고 있다. 이 모델들은 연구 커뮤니티와 기업들이 LLM 기술에 더 쉽게 접근하고 혁신할 수 있도록 돕는다. 에이전트(Agentic) AI: LLM이 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 외부 도구를 사용하고, 계획을 세우고, 목표를 달성하기 위해 여러 단계를 수행하는 'AI 에이전트'로서의 역할이 부상하고 있다. 이는 LLM이 자율적으로 복잡한 작업을 수행하는 가능성을 열고 있다. 국내 LLM의 발전: 한국에서도 네이버의 HyperCLOVA X, 카카오브레인의 KoGPT, LG AI 연구원의 Exaone, SKT의 A.X, 업스테이지의 Solar 등 한국어 데이터에 특화된 대규모 언어 모델들이 개발 및 상용화되고 있다. 이들은 한국어의 특성을 깊이 이해하고 한국 문화 및 사회 맥락에 맞는 고품질의 서비스를 제공하는 데 중점을 둔다. 이러한 최신 동향은 LLM이 단순한 언어 도구를 넘어, 더욱 지능적이고 다재다능한 인공지능 시스템으로 진화하고 있음을 보여준다. 3. 대규모 언어 모델의 작동 방식 3.1. 학습 데이터와 학습 과정 LLM은 인터넷에서 수집된 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한다. 이러한 데이터셋에는 웹 페이지, 책, 뉴스 기사, 대화 기록, 코드 등 다양한 형태의 텍스트가 포함된다. 대표적인 공개 데이터셋으로는 Common Crawl, Wikipedia 및 GitHub 등이 있다. 이 데이터의 규모는 수백 기가바이트에서 수십 테라바이트에 달하며, 수조 개의 단어로 구성될 수 있다. 학습 과정은 주로 비지도 학습(unsupervised learning) 방식으로 진행되는 '사전 학습(pre-training)' 단계를 거친다. 모델은 대량의 텍스트에서 다음에 올 단어를 예측하거나, 문장의 일부를 가리고 빈칸을 채우는 방식으로 언어의 통계적 패턴, 문법, 의미, 그리고 심지어는 어느 정도의 세계 지식까지 학습한다. 예를 들어, "나는 사과를 좋아한다"라는 문장에서 "좋아한다"를 예측하거나, "나는 [MASK]를 좋아한다"에서 [MASK]에 들어갈 단어를 예측하는 방식이다. 이 과정에서 알고리즘은 단어와 그 맥락 간의 통계적 관계를 학습하며, 언어의 복잡한 구조와 의미론적 관계를 스스로 파악하게 된다. 3.2. 사전 학습과 지도학습 미세조정 LLM의 학습은 크게 두 단계로 나뉜다. 사전 학습(Pre-training): 앞에서 설명했듯이, 모델은 레이블이 없는 대규모 텍스트 데이터셋을 사용하여 비지도 학습 방식으로 언어의 일반적인 패턴을 학습한다. 이 단계에서 모델은 언어의 '기초 지식'과 '문법 규칙'을 습득한다. 이는 마치 어린아이가 수많은 책을 읽으며 세상을 배우는 과정과 유사하다. 미세조정(Fine-tuning): 사전 학습을 통해 범용적인 언어 능력을 갖춘 모델은 특정 작업을 수행하도록 '미세조정'될 수 있다. 미세조정은 특정 태스크(예: 챗봇, 요약, 번역)에 대한 소량의 레이블링된 데이터셋을 사용하여 지도 학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 이 과정에서 모델은 특정 작업에 대한 전문성을 습득하게 된다. 최근에는 인간 피드백 기반 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)이 미세조정의 중요한 부분으로 자리 잡았다. RLHF는 사람이 모델의 여러 출력 중 더 나은 것을 평가하고, 이 피드백을 통해 모델이 인간의 선호도와 의도에 더 잘 부합하는 답변을 생성하도록 학습시키는 방식이다. 이를 통해 모델은 단순히 정확한 답변을 넘어, 유용하고, 해롭지 않으며, 정직한(Helpful, Harmless, Honest) 답변을 생성하도록 '정렬(alignment)'된다. 3.3. 정렬과 모델 구조 정렬(Alignment)은 LLM이 인간의 가치, 의도, 그리고 안전 기준에 부합하는 방식으로 작동하도록 만드는 과정이다. 이는 RLHF와 같은 기술을 통해 이루어지며, 모델이 유해하거나 편향된 콘텐츠를 생성하지 않고, 사용자의 질문에 정확하고 책임감 있게 응답하도록 하는 데 필수적이다. LLM의 핵심 모델 구조는 앞서 언급된 트랜스포머(Transformer) 아키텍처이다. 트랜스포머는 크게 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성된다. 인코더(Encoder): 입력 시퀀스를 분석하여 문맥 정보를 압축된 벡터 표현으로 변환한다. BERT와 같은 모델은 인코더만을 사용하여 문장 이해(NLU)에 강점을 보인다. 디코더(Decoder): 인코더가 생성한 문맥 벡터를 바탕으로 다음 단어를 예측하여 새로운 문장을 생성한다. GPT 시리즈와 같은 생성형 모델은 디코더만을 사용하여 텍스트 생성에 특화되어 있다. 인코더-디코더(Encoder-Decoder): T5와 같은 모델은 인코더와 디코더를 모두 사용하여 번역이나 요약과 같이 입력과 출력이 모두 시퀀스인 태스크에 적합하다. 트랜스포머의 핵심은 셀프-어텐션(Self-Attention) 메커니즘이다. 이는 문장 내의 각 단어가 다른 모든 단어들과 얼마나 관련이 있는지를 계산하여, 문맥적 중요도를 동적으로 파악하는 방식이다. 예를 들어, "강아지가 의자 위에서 뼈를 갉아먹었다. 그것은 맛있었다."라는 문장에서 '그것'이 '뼈'를 지칭하는지 '의자'를 지칭하는지 파악하는 데 셀프-어텐션이 중요한 역할을 한다. 이러한 메커니즘 덕분에 LLM은 문장의 장거리 의존성을 효과적으로 처리하고 복잡한 언어 패턴을 학습할 수 있게 된다. 4. 대규모 언어 모델의 사용 사례 대규모 언어 모델은 그 범용성과 강력한 언어 이해 및 생성 능력 덕분에 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 4.1. 다양한 산업 분야에서의 활용 콘텐츠 생성 및 마케팅: 기사 및 보고서 작성: LLM은 특정 주제에 대한 정보를 바탕으로 뉴스 기사, 블로그 게시물, 기술 보고서 초안을 빠르게 생성할 수 있다. 예를 들어, 스포츠 경기 결과나 금융 시장 동향을 요약하여 기사화하는 데 활용된다. 마케팅 문구 및 광고 카피: 제품 설명, 광고 문구, 소셜 미디어 게시물 등 창의적이고 설득력 있는 텍스트를 생성하여 마케터의 업무 효율을 높인다. 코드 생성 및 디버깅: 개발자가 자연어로 기능을 설명하면 LLM이 해당 코드를 생성하거나, 기존 코드의 오류를 찾아 수정하는 데 도움을 준다. GitHub Copilot과 같은 도구가 대표적인 예이다. 고객 서비스 및 지원: 챗봇 및 가상 비서: 고객 문의에 대한 즉각적이고 정확한 답변을 제공하여 고객 만족도를 높이고 상담원의 업무 부담을 줄인다. 복잡한 질문에도 유연하게 대응하며 인간과 유사한 대화를 모방한 응답을 생성하여 자연스러운 대화를 이어갈 수 있다. 개인화된 추천 시스템: 사용자의 과거 행동 및 선호도를 분석하여 맞춤형 제품이나 서비스를 추천한다. 교육 및 연구: 개인화된 학습 도우미: 학생의 학습 수준과 스타일에 맞춰 맞춤형 설명을 제공하거나, 질문에 답변하며 학습을 돕는다. 연구 자료 요약 및 분석: 방대한 양의 학술 논문이나 보고서를 빠르게 요약하고 핵심 정보를 추출하여 연구자의 효율성을 높인다. 언어 학습: 외국어 학습자에게 문법 교정, 어휘 추천, 대화 연습 등을 제공한다. 의료 및 법률: 의료 진단 보조: 의학 논문이나 환자 기록을 분석하여 진단에 필요한 정보를 제공하고, 잠재적인 질병을 예측하는 데 도움을 줄 수 있다. (단, 최종 진단은 전문가의 판단이 필수적이다.) 법률 문서 분석: 방대한 법률 문서를 검토하고, 관련 판례를 검색하며, 계약서 초안을 작성하는 등 법률 전문가의 업무를 보조한다. 번역 및 다국어 지원: 고품질 기계 번역: 문맥을 더 깊이 이해하여 기존 번역 시스템보다 훨씬 자연스럽고 정확한 번역을 제공한다. 다국어 콘텐츠 생성: 여러 언어로 동시에 콘텐츠를 생성하여 글로벌 시장 진출을 돕는다. 국내 활용 사례: 네이버 HyperCLOVA X: 한국어 특화 LLM으로, 네이버 검색, 쇼핑, 예약 등 다양한 서비스에 적용되어 사용자 경험을 향상시키고 있다. 카카오브레인 KoGPT: 한국어 데이터를 기반으로 한 LLM으로, 다양한 한국어 기반 AI 서비스 개발에 활용되고 있다. LG AI 연구원 Exaone: 초거대 멀티모달 AI로, 산업 분야의 전문 지식을 학습하여 제조, 금융, 유통 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 4.2. AI 패러다임 전환의 역할 LLM은 단순히 기존 AI 기술의 확장판이 아니라, AI 패러다임 자체를 전환하는 핵심 동력으로 평가받는다. 이전의 AI 모델들은 특정 작업(예: 이미지 분류, 음성 인식)에 특화되어 개발되었으나, LLM은 범용적인 언어 이해 및 생성 능력을 통해 다양한 작업을 수행할 수 있는 '기초 모델(Foundation Model)'로서의 역할을 한다. 이는 다음과 같은 중요한 변화를 가져온다: AI의 민주화: 복잡한 머신러닝 지식 없이도 자연어 프롬프트(prompt)만으로 AI를 활용할 수 있게 되어, 더 많은 사람이 AI 기술에 접근하고 활용할 수 있게 되었다. 새로운 애플리케이션 창출: LLM의 강력한 생성 능력은 기존에는 상상하기 어려웠던 새로운 유형의 애플리케이션과 서비스를 가능하게 한다. 생산성 향상: 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하거나 보조함으로써, 개인과 기업의 생산성을 획기적으로 향상시킨다. 인간-AI 협업 증진: LLM은 인간의 창의성을 보조하고 의사 결정을 지원하며, 인간과 AI가 더욱 긴밀하게 협력하는 새로운 작업 방식을 제시한다. 이러한 변화는 LLM이 단순한 기술 도구를 넘어, 사회 전반의 구조와 작동 방식에 깊은 영향을 미치는 범용 기술(General Purpose Technology)로 자리매김하고 있음을 시사한다. 5. 평가와 분류 5.1. 대형 언어 모델의 평가 지표 LLM의 성능을 평가하는 것은 복잡한 과정이며, 다양한 지표와 벤치마크가 사용된다. 전통적인 언어 모델 평가 지표: 퍼플렉서티(Perplexity): 모델이 다음에 올 단어를 얼마나 잘 예측하는지 나타내는 지표이다. 값이 낮을수록 모델의 성능이 우수하다고 평가한다. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): 주로 기계 번역에서 사용되며, 생성된 번역문이 전문가 번역문과 얼마나 유사한지 측정한다. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): 주로 텍스트 요약에서 사용되며, 생성된 요약문이 참조 요약문과 얼마나 겹치는지 측정한다. 새로운 벤치마크 및 종합 평가: GLUE (General Language Understanding Evaluation) & SuperGLUE: 다양한 자연어 이해(NLU) 태스크(예: 문장 유사성, 질문 답변, 의미 추론)에 대한 모델의 성능을 종합적으로 평가하는 벤치마크 모음이다. MMLU (Massive Multitask Language Understanding): 57개 학문 분야(STEM, 인문학, 사회과학 등)에 걸친 객관식 문제를 통해 모델의 지식과 추론 능력을 평가한다. HELM (Holistic Evaluation of Language Models): 모델의 정확성, 공정성, 견고성, 효율성, 유해성 등 여러 측면을 종합적으로 평가하는 프레임워크로, LLM의 광범위한 역량을 측정하는 데 사용된다. 인간 평가(Human Evaluation): 모델이 생성한 텍스트의 유창성, 일관성, 유용성, 사실성 등을 사람이 직접 평가하는 방식이다. 특히 RLHF 과정에서 모델의 '정렬' 상태를 평가하는 데 중요한 역할을 한다. LMSYS Chatbot Arena와 같은 플랫폼은 블라인드 방식으로 LLM의 성능을 비교 평가하는 크라우드소싱 벤치마크 플랫폼이다. 5.2. 생성형 모델과 판별형 모델의 차이 LLM은 크게 생성형(Generative) 모델과 판별형(Discriminative) 모델로 분류할 수 있으며, 많은 최신 LLM은 두 가지 특성을 모두 가진다. 생성형 모델 (Generative Models): 목표: 새로운 데이터(텍스트, 이미지 등)를 생성하는 데 중점을 둔다. 작동 방식: 주어진 입력에 기반하여 다음에 올 요소를 예측하고, 이를 반복하여 완전한 출력을 만들어낸다. 데이터의 분포를 학습하여 새로운 샘플을 생성한다. 예시: GPT 시리즈, LaMDA. 이 모델들은 질문에 대한 답변 생성, 스토리 작성, 코드 생성 등 다양한 텍스트 생성 작업에 활용된다. 특징: 창의적이고 유창한 텍스트를 생성할 수 있지만, 때로는 사실과 다른 '환각(hallucination)' 현상을 보이기도 한다. 판별형 모델 (Discriminative Models): 목표: 주어진 입력 데이터에 대한 레이블이나 클래스를 예측하는 데 중점을 둔다. 작동 방식: 입력과 출력 사이의 관계를 학습하여 특정 결정을 내린다. 데이터의 조건부 확률 분포 P(Y|X)를 모델링한다. 예시: BERT. 이 모델은 감성 분석(긍정/부정 분류), 스팸 메일 분류, 질문에 대한 답변 추출 등 기존 텍스트를 이해하고 분류하는 작업에 주로 활용된다. 특징: 특정 분류 또는 예측 태스크에서 높은 정확도를 보이지만, 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력은 제한적이다. 최근의 LLM, 특히 GPT-3 이후의 모델들은 사전 학습 단계에서 생성형 특성을 학습한 후, 미세조정 과정을 통해 판별형 태스크도 효과적으로 수행할 수 있게 된다. 예를 들어, GPT-4는 질문 답변 생성(생성형)과 동시에 특정 문서에서 정답을 추출하는(판별형) 작업도 잘 수행한다. 이는 LLM이 두 가지 유형의 장점을 모두 활용하여 범용성을 높이고 있음을 보여준다. 6. 대규모 언어 모델의 문제점 LLM은 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 해결해야 할 여러 가지 중요한 문제점들을 안고 있다. 6.1. 데이터 무단 수집과 보안 취약성 데이터 저작권 및 무단 수집 문제: LLM은 인터넷상의 방대한 텍스트 데이터를 학습하는데, 이 데이터에는 저작권이 있는 자료, 개인 정보, 그리고 동의 없이 수집된 콘텐츠가 포함될 수 있다. 이에 따라 LLM 개발사가 저작권 침해 소송에 휘말리거나, 개인 정보 보호 규정 위반 논란에 직면하는 사례가 증가하고 있다. 예를 들어, 뉴스 기사, 이미지, 예술 작품 등이 모델 학습에 사용되면서 원작자들에게 정당한 보상이 이루어지지 않는다는 비판이 제기된다. 개인 정보 유출 및 보안 취약성: 학습 데이터에 민감한 개인 정보가 포함되어 있을 경우, 모델이 학습 과정에서 이를 기억하고 특정 프롬프트에 의해 유출될 가능성이 있다. 또한, LLM을 활용한 애플리케이션은 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)과 같은 새로운 형태의 보안 취약성에 노출될 수 있다. 이는 악의적인 사용자가 프롬프트를 조작하여 모델이 의도하지 않은 행동을 하거나, 민감한 정보를 노출하도록 유도하는 공격이다. 6.2. 모델의 불확실성 및 신뢰성 문제 환각 (Hallucination): LLM이 사실과 다른, 그럴듯하지만 완전히 거짓된 정보를 생성하는 현상을 '환각'이라고 한다. 예를 들어, 존재하지 않는 인물의 전기나 가짜 학술 논문을 만들어낼 수 있다. 이는 모델이 단순히 단어의 통계적 패턴을 학습하여 유창한 문장을 생성할 뿐, 실제 '사실'을 이해하고 검증하는 능력이 부족하기 때문에 발생한다. 특히 임상, 법률, 금융 등 정밀한 정보가 요구되는 분야에서 LLM을 활용할 때 심각한 문제를 야기할 수 있다. 편향 (Bias): LLM은 학습 데이터에 내재된 사회적, 문화적 편향을 그대로 학습하고 재생산할 수 있다. 예를 들어, 성별, 인종, 직업 등에 대한 고정관념이 학습 데이터에 존재하면, 모델 역시 이러한 편향을 반영한 답변을 생성하게 된다. 이는 차별적인 결과를 초래하거나 특정 집단에 대한 부정적인 인식을 강화할 수 있다. 투명성 부족 및 설명 불가능성 (Lack of Transparency & Explainability): LLM은 수많은 매개변수를 가진 복잡한 신경망 구조로 이루어져 있어, 특정 답변을 생성한 이유나 과정을 사람이 명확하게 이해하기 어렵다. 이러한 '블랙박스(black box)' 특성은 모델의 신뢰성을 저해하고, 특히 의료, 법률 등 높은 신뢰성과 설명 가능성이 요구되는 분야에서의 적용을 어렵게 만든다. 악용 가능성: LLM의 강력한 텍스트 생성 능력은 가짜 뉴스, 스팸 메일, 피싱 공격, 챗봇을 이용한 사기 등 악의적인 목적으로 악용될 수 있다. 또한, 딥페이크(Deepfake) 기술과 결합하여 허위 정보를 확산시키거나 여론을 조작하는 데 사용될 위험도 존재한다. 이러한 문제점들은 LLM 기술이 사회에 미치는 긍정적인 영향뿐만 아니라 부정적인 영향을 최소화하기 위한 지속적인 연구와 제도적 노력이 필요함을 시사한다. 7. 대규모 언어 모델의 미래 전망 LLM 기술은 끊임없이 진화하고 있으며, 앞으로 더욱 광범위한 분야에서 혁신을 이끌 것으로 기대된다. 7.1. 시장 동향과 잠재적 혁신 지속적인 모델 규모 확장 및 효율성 개선: 모델의 매개변수와 학습 데이터 규모는 계속 증가할 것이며, 이는 더욱 정교하고 강력한 언어 이해 및 생성 능력으로 이어질 것이다. 동시에, 이러한 거대 모델의 학습 및 운영에 필요한 막대한 컴퓨팅 자원과 에너지 소비 문제를 해결하기 위한 효율성 개선 연구(예: 모델 경량화, 양자화, 희소성 활용)도 활발히 진행될 것이다. 멀티모달리티의 심화: 텍스트를 넘어 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 정보를 통합적으로 이해하고 생성하는 멀티모달 LLM이 더욱 발전할 것이다. 이는 인간이 세상을 인지하는 방식과 유사하게, 여러 감각 정보를 활용하여 더욱 풍부하고 복합적인 작업을 수행하는 AI를 가능하게 할 것이다. 에이전트 AI로의 진화: LLM이 단순한 언어 처리기를 넘어, 외부 도구와 연동하고, 복잡한 계획을 수립하며, 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하는 'AI 에이전트'로 진화할 것이다. 이는 LLM이 실제 세계와 상호작용하며 더욱 복잡한 문제를 해결하는 데 기여할 수 있음을 의미한다. 산업별 특화 LLM의 등장: 범용 LLM 외에도 특정 산업(예: 금융, 의료, 법률, 제조)의 전문 지식과 데이터를 학습하여 해당 분야에 최적화된 소규모 또는 중규모 LLM이 개발될 것이다. 이는 특정 도메인에서 더 높은 정확도와 신뢰성을 제공할 수 있다. 개인 맞춤형 LLM: 개인의 데이터와 선호도를 학습하여 사용자에게 특화된 서비스를 제공하는 개인 비서 형태의 LLM이 등장할 가능성이 있다. 이는 개인의 생산성을 극대화하고 맞춤형 경험을 제공할 것이다. 7.2. 지속 가능한 발전 방향 및 과제 LLM의 지속 가능한 발전을 위해서는 기술적 혁신뿐만 아니라 사회적, 윤리적 과제에 대한 심도 깊은 고민과 해결 노력이 필수적이다. 책임감 있는 AI 개발 및 윤리적 가이드라인: 편향성, 환각, 오용 가능성 등 LLM의 문제점을 해결하기 위한 책임감 있는 AI 개발 원칙과 윤리적 가이드라인의 수립 및 준수가 중요하다. 이는 기술 개발 단계부터 사회적 영향을 고려하고, 잠재적 위험을 최소화하려는 노력을 포함한다. 투명성 및 설명 가능성 확보: LLM의 '블랙박스' 특성을 개선하고, 모델이 특정 결정을 내리거나 답변을 생성하는 과정을 사람이 이해할 수 있도록 설명 가능성을 높이는 연구가 필요하다. 이는 모델의 신뢰성을 높이고, 오용을 방지하는 데 기여할 것이다. 데이터 거버넌스 및 저작권 문제 해결: LLM 학습 데이터의 저작권 문제, 개인 정보 보호, 그리고 데이터의 공정하고 투명한 수집 및 활용에 대한 명확한 정책과 기술적 해결책 마련이 시급하다. 에너지 효율성 및 환경 문제: 거대 LLM의 학습과 운영에 소요되는 막대한 에너지 소비는 환경 문제로 이어질 수 있다. 따라서 에너지 효율적인 모델 아키텍처, 학습 방법, 하드웨어 개발이 중요한 과제로 부상하고 있다. 인간과의 상호작용 및 협업 증진: LLM이 인간의 일자리를 위협하기보다는, 인간의 능력을 보완하고 생산성을 향상시키는 도구로 활용될 수 있도록 인간-AI 상호작용 디자인 및 협업 모델에 대한 연구가 필요하다. 규제 및 정책 프레임워크 구축: LLM 기술의 급격한 발전에 발맞춰, 사회적 합의를 기반으로 한 적절한 규제 및 정책 프레임워크를 구축하여 기술의 건전한 발전과 사회적 수용을 도모해야 한다. 이러한 과제들을 해결해 나가는 과정에서 LLM은 인류의 삶을 더욱 풍요롭고 효율적으로 만드는 강력한 도구로 자리매김할 것이다. 8. 결론 대규모 언어 모델(LLM)은 트랜스포머 아키텍처의 등장 이후 눈부신 발전을 거듭하며 자연어 처리의 패러다임을 혁신적으로 변화시켰다. 초기 규칙 기반 시스템에서 통계 기반, 그리고 신경망 기반 모델로 진화해 온 언어 모델 연구는, GPT, BERT, Gemini와 같은 LLM의 등장으로 언어 이해 및 생성 능력의 정점을 보여주고 있다. 이들은 콘텐츠 생성, 고객 서비스, 교육, 의료 등 다양한 산업 분야에서 전례 없는 활용 가능성을 제시하며 AI 시대를 선도하고 있다. 그러나 LLM은 데이터 무단 수집, 보안 취약성, 환각 현상, 편향성, 그리고 투명성 부족과 같은 심각한 문제점들을 내포하고 있다. 이러한 문제들은 기술적 해결 노력과 더불어 윤리적, 사회적 합의를 통한 책임감 있는 개발과 활용을 요구한다. 미래의 LLM은 멀티모달리티의 심화, 에이전트 AI로의 진화, 효율성 개선을 통해 더욱 강력하고 지능적인 시스템으로 발전할 것이다. 동시에 지속 가능한 발전을 위한 윤리적 가이드라인, 데이터 거버넌스, 에너지 효율성, 그리고 인간-AI 협업 모델 구축에 대한 깊은 고민이 필요하다. 대규모 언어 모델은 인류의 삶에 지대한 영향을 미칠 범용 기술로서, 그 잠재력을 최대한 발휘하고 동시에 위험을 최소화하기 위한 다각적인 노력이 지속될 때 비로소 진정한 혁신을 이끌어낼 수 있을 것이다. 9. FAQ Q1: 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요? A1: LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델입니다. 수십억 개 이상의 매개변수를 가지며, 주어진 문맥에서 다음에 올 단어나 문장을 예측하는 능력을 통해 다양한 언어 관련 작업을 수행합니다. Q2: LLM의 핵심 기술인 트랜스포머 아키텍처는 무엇인가요? A2: 트랜스포머는 2017년 구글이 발표한 신경망 아키텍처로, '셀프-어텐션(Self-Attention)' 메커니즘을 통해 문장 내 모든 단어 간의 관계를 동시에 파악합니다. 이는 병렬 처리를 가능하게 하여 학습 속도를 높이고, 긴 문장의 문맥을 효과적으로 이해하도록 합니다. Q3: LLM의 '환각(Hallucination)' 현상은 무엇인가요? A3: 환각은 LLM이 사실과 다르지만 그럴듯하게 들리는 거짓 정보를 생성하는 현상을 말합니다. 모델이 단순히 단어의 통계적 패턴을 학습하여 유창한 문장을 만들 뿐, 실제 사실을 검증하는 능력이 부족하기 때문에 발생합니다. Q4: 국내에서 개발된 주요 LLM에는 어떤 것들이 있나요? A4: 네이버의 HyperCLOVA X, 카카오브레인의 KoGPT, LG AI 연구원의 Exaone, SKT의 A.X, 업스테이지의 Solar 등이 대표적인 한국어 특화 LLM입니다. 이들은 한국어의 특성을 반영하여 국내 환경에 최적화된 서비스를 제공합니다. Q5: LLM의 윤리적 문제와 해결 과제는 무엇인가요? A5: LLM은 학습 데이터에 내재된 편향성 재생산, 저작권 침해, 개인 정보 유출, 환각 현상, 그리고 악용 가능성 등의 윤리적 문제를 가지고 있습니다. 이를 해결하기 위해 책임감 있는 AI 개발 원칙, 투명성 및 설명 가능성 향상, 데이터 거버넌스 구축, 그리고 적절한 규제 프레임워크 마련이 필요합니다. 10. 참고 문헌 Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901. AWS. (n.d.). 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요? Retrieved from https://aws.amazon.com/ko/what-is/large-language-model/ 한컴테크. (2025-07-17). 최신 논문 분석을 통한 LLM의 환각 현상 완화 전략 탐구. Retrieved from https://blog.hancomtech.com/2025/07/17/llm-hallucination-mitigation-strategies/ Elastic. (n.d.). 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가? Retrieved from https://www.elastic.co/ko/what-is/large-language-models Cloudflare. (n.d.). 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요? Retrieved from https://www.cloudflare.com/ko-kr/learning/ai/what-is-large-language-model/ Red Hat. (2025-04-24). 대규모 언어 모델이란? Retrieved from https://www.redhat.com/ko/topics/ai/what-is-large-language-model Couchbase. (n.d.). 대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요? Retrieved from https://www.couchbase.com/ko/resources/data-platform/large-language-models-llm 지니코딩랩. (2024-11-05). 트랜스포머 transformer 아키텍쳐 이해하기. Retrieved from https://www.geniecodelab.com/blog/transformer-architecture-explained Superb AI. (2024-01-26). LLM 성능평가를 위한 지표들. Retrieved from https://www.superb-ai.com/blog/llm-performance-metrics Tistory. (2023-04-15). LLM에 Halluciation(환각)이 발생하는 원인과 해결방안. Retrieved from https://deep-deep-deep.tistory.com/entry/LLM%EC%97%90-Halluciation%ED%99%98%EA%B0%81%EC%9D%B4-%EB%B0%9C%EC%83%9D%ED%95%98%EB%8A%94-%EC%9B%90%EC%9D%B8%EA%B3%BC-%ED%95%B4%EA%B2%B0%EB%B0%A9%EC%95%88 Ultralytics. (n.d.). LLM 환각: 원인, 위험 및 완화 방법. Retrieved from https://ultralytics.com/ko/llm-hallucination/ KT Enterprise. (2024-04-18). LLM의 환각현상, 어떻게 보완할 수 있을까? Retrieved from https://enterprise.kt.com/blog/detail/2153 TILNOTE. (2023-07-21). MMLU 란 무엇인가? 다양한 분야의 성능을 측정하는 인공지능 벤치마크. Retrieved from https://www.tilnote.com/posts/2e38c4c7 Ultralytics. (n.d.). 프롬프트 인젝션: LLM 보안 취약점. Retrieved from https://ultralytics.com/ko/prompt-injection/ LG AI Research Blog. (2023). LG AI Research Exaone leverages multimodal AI for industrial innovation. ITPE * JackerLab. (2025-05-23). HELM (Holistic Evaluation of Language Models). Retrieved from https://itpe.tistory.com/entry/HELM-Holistic-Evaluation-of-Language-Models 인공지능신문. (2025-09-08). "인공지능 언어 모델 '환각', 왜 발생하나?" 오픈AI, 구조적 원인과 해법 제시. Retrieved from https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=162624 삼성SDS. (2025-04-02). LLM에서 자주 발생하는 10가지 주요 취약점. Retrieved from https://www.samsungsds.com/kr/insights/llm_vulnerability.html Appen. (2025-06-27). LLM 성능 평가란? 정의, 평가 지표, 중요성, 솔루션. Retrieved from https://appen.com/ko/resources/llm-evaluation/ SK하이닉스 뉴스룸. (2024-10-18). [All Around AI 6편] 생성형 AI의 개념과 모델. Retrieved from https://news.skhynix.co.kr/2661 Tistory. (n.d.). Gemini - 제미나이 / 제미니. Retrieved from https://wiki.hash.kr/index.php/Gemini Generative AI by Medium. (2024-10-16). Claude AI's Constitutional Framework: A Technical Guide to Constitutional AI. Retrieved from https://medium.com/@generative-ai/claude-ais-constitutional-framework-a-technical-guide-to-constitutional-ai-27c1f8872583 Google DeepMind. (n.d.). Gemini. Retrieved from https://deepmind.google/technologies/gemini/ Tistory. (2025-04-24). 생성형 AI도 성적표를 받는다? LLM 성능을 결정하는 평가 지표 알아보기. Retrieved from https://yeoreum-ai.tistory.com/13 Tistory. (2025-02-18). [AI] OWASP TOP 10 LLM 애플리케이션 취약점. Retrieved from https://thdud1997.tistory.com/entry/AI-OWASP-TOP-10-LLM-%EC%95%A0%ED%94%8C%EB%A6%AC%EC%BC%80%EC%9D%B4%EC%85%98-%EC%B7%A8%EC%95%BD%EC%A0%90 나무위키. (2025-08-26). 트랜스포머(인공신경망). Retrieved from https://namu.wiki/w/%ED%8A%B8%EB%9E%9C%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EB%A8%B8(%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D)) 위키백과. (n.d.). 트랜스포머 (기계 학습). Retrieved from https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%8A%B8%EB%9E%9C%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EB%A8%B8(%EA%B8%B0%EA%B3%84%ED%95%99%EC%8A%B5)) Marketing AI Institute. (2023-05-16). How Anthropic Is Teaching AI the Difference Between Right and Wrong. Retrieved from https://www.marketingaiinstitute.com/blog/anthropic-constitutional-ai Wikipedia. (n.d.). Claude (language model). Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Claude_(language_model)) 나무위키. (2025-07-22). 인공지능 벤치마크. Retrieved from https://namu.wiki/w/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%20%EB%B2%A4%EC%B9%98%EB%A7%88%ED%81%AC Grammarly. (2024-12-16). Claude AI 101: What It Is and How It Works. Retrieved from https://www.grammarly.com/blog/claude-ai/ IBM. (2025-03-28). 트랜스포머 모델이란 무엇인가요? Retrieved from https://www.ibm.com/kr-ko/topics/transformer-model Ultralytics. (n.d.). Constitutional AI aims to align AI models with human values. Retrieved from https://ultralytics.com/ko/constitutional-ai/ 매칭터치다운. (2024-11-10). 구글 제미니(Google Gemini): 차세대 AI 언어 모델의 특징과 활용. Retrieved from https://matching-touchdown.com/google-gemini/ Tistory. (2025-01-04). MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Retrieved from https://mango-ai.tistory.com/entry/MMLU-Massive-Multitask-Language-Understanding Tistory. (2024-05-21). [LLM Evaluation] LLM 성능 평가 방법 : Metric, Benchmark, LLM-as-a-judge 등. Retrieved from https://gadi-tech.tistory.com/entry/LLM-Evaluation-LLM-%EC%84%B1%EB%8A%A5-%ED%8F%89%EA%B0%80-%EB%B0%A9%EB%B2%95-Metric-Benchmark-LLM-as-a-judge-%EB%93%B1 Tistory. (2024-01-15). Generative model vs Discriminative model (생성 모델과 판별 모델). Retrieved from https://songcomputer.tistory.com/entry/Generative-model-vs-Discriminative-model-%EC%83%9D%EC%84%B1-%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EA%B3%BC-%ED%8C%90%EB%B3%84-%EB%AA%A8%EB%8D%B8 Tistory. (2023-07-19). Transformer 아키텍처 및 Transformer 모델의 동작 원리. Retrieved from https://jakejeon.tistory.com/entry/Transformer-%EC%95%84%ED%82%A4%ED%85%8D%EC%B2%98-%EB%B0%8F-Transformer-%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EC%9D%98-%EB%8F%99%EC%9E%91-%EC%9B%90%EB%A6%AC Stanford CRFM. (2023-11-17). Holistic Evaluation of Language Models (HELM). Retrieved from https://crfm.stanford.edu/helm/ Tistory. (2023-12-14). 인공지능의 성적표 - MMLU에 대해 알아봅시다. Retrieved from https://codelatte.tistory.com/entry/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%EC%9D%98-%EC%84%B1%EC%A0%81%ED%91%9C-MMLU%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%B4-%EC%95%8C%EC%95%84%EB%B4%B5%EC%8B%9C%EB%8B%A4 나무위키. (2025-09-05). 생성형 인공지능. Retrieved from https://namu.wiki/w/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95%20%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5 셀렉트스타. (2025-06-25). LLM 평가 지표, 왜 중요할까? Retrieved from https://www.selectstar.ai/blog/llm-evaluation-metrics IBM. (n.d.). 프롬프트 인젝션 공격이란 무엇인가요? Retrieved from https://www.ibm.com/kr-ko/topics/prompt-injection 디지엠유닛원. (2023-08-01). 생성형 AI(Generative AI)의 소개. Retrieved from https://www.dgmunionone.com/blog/generative-ai Tistory. (2024-05-21). MMLU-Pro, LLM 성능 평가를 위한 벤치마크인 MMLU의 개선된 버전. Retrieved from https://lkh2420.tistory.com/entry/MMLU-Pro-LLM-%EC%84%B1%EB%8A%A5-%ED%8F%89%EA%B0%80%EB%A5%BC-%EC%9C%84%ED%95%9C-%EB%B2%A4%EC%B9%98%EB%A7%88%ED%81%B4%EC%9D%B8-MMLU%EC%9D%98-%EA%B0%9C%EC%84%A0%EB%90%9C-%EB%B2%84%EC%A0%84 Stanford CRFM. (n.d.). Holistic Evaluation of Language Models (HELM). Retrieved from https://crfm.stanford.edu/helm/ velog. (2021-08-30). 생성 모델링(Generative Modeling), 판별 모델링 (Discriminative Modeling). Retrieved from https://velog.io/@dltmdgns0316/%EC%83%9D%EC%84%B1-%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EB%A7%81Generative-Modeling-%ED%8C%90%EB%B3%84-%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EB%A7%81-Discriminative-Modeling Tistory. (2024-10-11). LLM 애플리케이션의 가장 치명적인 취약점 10가지와 최근 주목받는 RAG. Retrieved from https://aigreen.tistory.com/entry/LLM-%EC%95%A0%ED%94%8C%EB%A6%AC%EC%BC%80%EC%9D%B4%EC%85%98%EC%9D%98-%EA%B0%80%EC%9E%A5-%EC%B9%98%EB%AA%85%EC%A0%81%EC%9D%B8-%EC%B7%A8%EC%95%BD%EC%A0%90-10%EA%B0%80%EC%A7%80%EC%99%80-%EC%B5%9C%EA%B7%BC-%EC%A3%BC%EB%AA%A9%EB%B0%9B%EB%8A%94-RAG t3k104. (2025-05-19). 구글 제미나이(Gemini) 완전 정리 | 기능, 요금제, GPT와 비교. Retrieved from https://t3k104.tistory.com/entry/%EA%B5%AC%EA%B8%80-%EC%A0%9C%EB%AF%B8%EB%82%98%EC%9D%B4Gemini-%EC%99%84%EC%A0%84-%EC%A0%95%EB%A6%AC-%EA%B8%B0%EB%8A%A5-%EC%9A%94%EA%B8%88%EC%A0%9C-GPT%EC%99%80-%EB%B9%84%EA%B5%90 VerityAI. (2025-04-02). HELM: The Holistic Evaluation Framework for Language Models. Retrieved from https://verityai.com/blog/helm-holistic-evaluation-framework-for-language-models 나무위키. (n.d.). Gemini(인공지능 모델). Retrieved from https://namu.wiki/w/Gemini(%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%20%EB%AA%A8%EB%8D%B8))
) 훈련의 병목인 메모리 부족과 느린 속도를 해소할 혁신적 기술이 등장했다. 언슬로스(Unsloth) 팀이 공개한 최신 블로그(링크)에 따르면, 로터리 위치 임베딩(RoPE)과 MLP를 처리하는 새로운 트라이톤 커널과 ‘스마트 자동 패킹’ 덕분에 최신 버전은 평균 3배, 최대 5배 빠른 학습 속도를 구현하며 30~90 %의 VRAM을 절감한다. 이 업데이트는 Qwen3‑4B 같은 40억 매개변수 모델을 3 GB VRAM 환경에서 학습할 수 있게 만들었고, 이전에는 “배치 크기를 늘릴수록 오히려 느려졌다”는 상식까지 뒤집었다.

자연어 데이터는 문장 길이가 제각각이기 때문에 GPU는 가장 긴 예제에 맞춰 나머지를 0으로 채우는 패딩(padding) 을 사용한다. 연구자들은 데이터셋의 50 % 이상이 이런 패딩 토큰이라는 사실을 지적해 왔다. 심지어 GLUE‑cola 데이터셋은 89 %가 패딩일 정도다.

동적 배칭(dynamic batching)으로 비슷한 길이의 시퀀스를 묶으면 패딩을 줄일 수 있지만 속도 향상은 1.2~1.5배에 그친다. 2022년 ‘효율적인 시퀀스 패킹(Efficient Sequence Packing)’ 논문은 여러 샘플을 하나의 긴 텐서로 이어 붙이고 블록 대각선 어텐션 마스크를 사용하면 BERT‑large 훈련이 2배 빨라진다고 보고했다. 그러나 패킹은 문맥이 섞이는 오염 문제를 피하기 위해 포지션 임베딩을 다시 설정하고 샘플 경계를 기억해야 하는 까다로운 작업이다.

언슬로스가 공개한 첫 번째 혁신은 Q/K 로터리 임베딩 커널의 퓨전이다. 기존에는 쿼리(Q)와 키(K)를 각각 다른 커널로 처리했지만, 이들을 하나로 합치고 길이 가변 기능을 지원하면서 긴 문맥에서는 2.3배, 짧은 문맥에서도 1.9배 빠른 계산을 달성했다. 커널이 트랜스포즈와 클론 연산을 제거해 메모리를 추가로 절감하며, 변수 길이 RoPE를 가능하게 해 패킹 및 패딩 프리 모드와 호환된다.

RoPE는 트랜스포머가 순서를 인식하도록 각 차원 쌍을 특정 각도로 회전시키는 방법으로, 절대 위치 임베딩처럼 입력에 더하는 대신 쿼리와 키를 회전시켜 상대적 거리를 직접 인코딩한다. 이 방식은 여러 스케일의 정보를 하나의 임베딩에 담을 수 있고 학습 파라미터가 없다는 장점이 있어, 최근 연구에서 널리 쓰인다.

언슬로스의 두 번째 업데이트는 Triton 커널의 64비트 인덱싱이다. 50만 토큰 이상의 긴 문맥을 훈련할 때 기존 32비트 인덱스가 초과 범위 오류를 발생시키는 문제가 있었는데, 이를 컴파일 시 상수로 처리하는 LONG_INDEXING 매크로로 해결했다. 커널은 32비트와 64비트 모드를 모두 지원해 짧은 시퀀스에서는 느리지 않고, 긴 문맥에서도 안전하게 실행된다. 이것은 플래시어텐션3나 xFormers 등 최신 어텐션 백엔드와 함께 사용할 수 있다.

패딩 문제를 근본적으로 해결하는 핵심은 샘플 패킹(packaging) 이다. 언슬로스 블로그는 간단한 수식으로 토큰 사용량과 속도를 설명한다. 짧은 시퀀스(S)와 긴 시퀀스(L)를 각각 절반씩 가진 배치에서는 패킹 후 토큰 사용량이 2×L + 2×S로 줄어들고, 속도는 (2L + S) / L로 계산된다.

짧은 시퀀스가 거의 없는 경우 이 값은 2배이며, 긴 시퀀스가 전체의 20 %이고 짧은 시퀀스가 80 %일 경우 속도는 5배까지 올라간다. 이는 실제 데이터셋에 짧은 문장이 많을수록 이득이 커짐을 의미한다. 언슬로스는 패킹된 시퀀스 사이에 블록 대각선 어텐션 마스크를 적용하고 RoPE 커널로 포지션을 리셋해, 샘플 간 정보가 섞이지 않는 ‘비오염(uncontaminated) 패킹’을 실현했다.

업데이트의 효과는 벤치마크에서 극명하다. Qwen3‑32B와 Qwen3‑8B, Llama 3 8B 모델을 yahma/alpaca-cleaned 데이터셋으로 파인튜닝한 결과, 새 커널과 패킹을 적용한 경우 토큰/초 처리량이 1.7~3배, 경우에 따라 5배까지 증가했다. 배치 크기를 8로 늘리면 패딩 비율이 50 %에 달했지만, 패킹을 적용한 경우 유효 토큰 비율이 높은 상태를 유지해 손실 곡선과 정확도가 기존과 동일했다.

특히 max_length=2048 환경에서 동일한 500 스텝 훈련 동안 비패킹 모드는 에포크의 5 % 미만을 처리한 데 비해, 패킹 모드는 40 %에 달하는 데이터를 소화했다. 이 모든 속도 향상에도 불구하고 VRAM 사용량은 60 % 감소했고 손실 곡선은 거의 동일했다.

언슬로스의 시도는 AI 커뮤니티에서 벌어지는 경쟁적인 커널 커널
목차 1. 커널이란 무엇인가? 2. 커널의 역사와 발전 과정 3. 커널의 핵심 기능 및 원리 4. 다양한 커널 아키텍처 5. 커널의 주요 활용 사례 및 응용 6. 현재 커널 개발 동향 7. 미래 커널의 전망 1. 커널이란 무엇인가? 커널은 운영체제의 가장 핵심적인 부분으로, 컴퓨터 하드웨어와 응용 프로그램 사이에서 중재자 역할을 수행하는 소프트웨어이다. 즉, 사용자가 실행하는 프로그램(응용 소프트웨어)이 중앙처리장치(CPU), 메모리, 저장장치, 네트워크 카드 등 하드웨어 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 관리하고 조정하는 역할을 담당한다. 커널이라는 단어는 씨앗의 '핵' 또는 '중심'을 의미하며, 이는 운영체제 내에서 커널이 차지하는 중요성을 잘 나타낸다. 커널은 시스템 부팅 시 가장 먼저 메모리에 로드되는 프로그램 중 하나이며, 컴퓨터 시스템이 종료될 때까지 메모리에 상주하며 작동한다. 이러한 특성 때문에 커널은 시스템의 안정성과 성능에 직접적인 영향을 미친다. 커널은 하드웨어 자원의 추상화(abstraction)를 통해 응용 프로그램이 복잡한 하드웨어의 세부 사항을 알 필요 없이 자원을 요청하고 사용할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 워드 프로세서가 문서를 저장할 때, 커널은 해당 요청을 받아들여 어떤 저장장치에 어떤 방식으로 데이터를 기록할지 결정하고 실행한다. 이 과정에서 커널은 여러 프로그램이 동시에 자원을 요청할 때 충돌이 발생하지 않도록 조율하는 역할도 수행한다. 2. 커널의 역사와 발전 과정 커널의 역사는 컴퓨터 운영체제의 발전과 궤를 같이한다. 초기 컴퓨터는 운영체제 없이 직접 하드웨어를 제어하는 방식으로 작동했으나, 이는 매우 비효율적이었다. 1950년대 후반부터 배치 처리(Batch Processing) 시스템이 등장하면서 작업 관리의 필요성이 대두되었고, 이는 운영체제와 커널의 초기 형태를 만들었다. 1960년대 중반, MIT, 벨 연구소, GE가 공동 개발한 시분할 운영체제인 멀틱스(Multics)는 현대 운영체제 커널의 여러 개념적 토대를 마련했다. 멀틱스는 여러 사용자가 동시에 시스템을 사용할 수 있도록 자원을 효율적으로 분배하는 데 중점을 두었다. 그러나 멀틱스의 복잡성으로 인해 벨 연구소는 프로젝트에서 철수했고, 이를 계기로 켄 톰슨(Ken Thompson)과 데니스 리치(Dennis Ritchie)는 1970년대 초 유닉스(Unix) 운영체제를 개발했다. 유닉스 커널은 간결하고 모듈화된 설계로 큰 성공을 거두었으며, C언어로 작성되어 이식성이 뛰어나다는 장점이 있었다. 유닉스 커널은 이후 다양한 운영체제의 기반이 되었다. 1980년대에는 개인용 컴퓨터(PC)의 확산과 함께 마이크로소프트의 MS-DOS와 애플의 Mac OS가 등장했다. MS-DOS는 단일 사용자, 단일 작업 환경에 최적화된 단순한 커널 구조를 가졌다. 반면, Mac OS는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 지원하며 사용자 친화적인 방향으로 발전했다. 1990년대에는 윈도우(Windows) 운영체제가 대중화되면서, 윈도우 NT 커널은 유닉스 커널의 영향을 받아 안정성과 확장성을 강화한 하이브리드 커널 형태로 발전했다. 동시에 리누스 토르발스(Linus Torvalds)는 1991년 유닉스 기반의 오픈소스 커널인 리눅스(Linux)를 개발하여 전 세계 개발자들의 참여를 이끌어냈다. 리눅스 커널은 현재 서버, 임베디드 시스템, 안드로이드 모바일 기기 등 광범위한 분야에서 사용되고 있다. 이와 더불어, 1980년대 후반부터는 마이크로커널(Microkernel) 아키텍처가 등장하며 커널 설계의 새로운 전환점을 맞이했다. 마하(Mach) 커널과 같은 마이크로커널은 커널의 기능을 최소화하고 대부분의 서비스를 사용자 공간으로 분리하여 안정성과 유연성을 높이고자 했다. 이처럼 커널은 시대의 요구와 기술 발전에 따라 끊임없이 진화하며 오늘날의 복잡하고 다양한 컴퓨팅 환경을 가능하게 하는 핵심 기술로 자리매김했다. 3. 커널의 핵심 기능 및 원리 커널은 운영체제의 핵심으로서 다양한 기능을 수행하며, 이 기능들은 시스템의 안정적이고 효율적인 작동을 보장한다. 주요 기능은 다음과 같다. 하드웨어 추상화 커널은 응용 프로그램이 복잡한 하드웨어의 세부 사항을 직접 다루지 않고도 하드웨어 자원을 사용할 수 있도록 추상화 계층을 제공한다. 이는 응용 프로그램 개발을 단순화하고, 다양한 하드웨어 환경에서 동일한 프로그램이 실행될 수 있도록 이식성을 높인다. 예를 들어, 프린터 드라이버는 커널의 하드웨어 추상화 계층을 통해 특정 프린터 모델의 복잡한 제어 명령을 응용 프로그램이 이해할 수 있는 간단한 인쇄 명령으로 변환한다. 메모리 관리 커널의 가장 중요한 기능 중 하나는 메모리 관리이다. 커널은 시스템의 물리적 메모리를 효율적으로 분배하고, 각 프로세스가 독립적인 메모리 공간을 사용할 수 있도록 가상 메모리(Virtual Memory) 시스템을 구현한다. 이를 통해 프로그램들은 실제 물리 메모리보다 더 큰 메모리를 사용하는 것처럼 보이게 할 수 있으며, 서로의 메모리 영역을 침범하지 않도록 보호한다. 또한, 사용되지 않는 메모리 페이지를 디스크로 옮기는 스와핑(Swapping)이나 페이징(Paging) 기법을 사용하여 한정된 물리 메모리를 최대한 활용한다. 프로세스 관리 프로세스는 실행 중인 프로그램의 인스턴스를 의미한다. 커널은 프로세스의 생성, 스케줄링, 종료를 담당하며, 여러 프로세스가 CPU 자원을 공정하고 효율적으로 공유할 수 있도록 관리한다. 프로세스 스케줄러는 어떤 프로세스가 언제 CPU를 사용할지 결정하며, 문맥 교환(Context Switching)을 통해 여러 프로세스가 빠르게 전환되며 실행되는 것처럼 보이게 한다. 이는 멀티태스킹(Multitasking) 환경의 기반이 된다. 장치 관리 커널은 키보드, 마우스, 디스크 드라이브, 네트워크 카드 등 시스템에 연결된 모든 입출력(I/O) 장치를 관리한다. 각 장치에 대한 드라이버를 로드하고, 응용 프로그램이 장치에 접근할 수 있는 표준화된 인터페이스를 제공한다. 이를 통해 응용 프로그램은 특정 장치의 종류나 작동 방식에 관계없이 데이터를 읽고 쓸 수 있다. 입출력 (I/O) 제어 커널은 파일 시스템을 관리하여 데이터를 저장하고 검색하는 방식을 제어한다. 파일 생성, 삭제, 읽기, 쓰기 등의 작업을 처리하며, 디스크의 물리적 블록에 데이터를 효율적으로 배치한다. 또한, 네트워크 통신을 위한 소켓(Socket) 관리 등 네트워크 입출력도 커널의 중요한 역할 중 하나이다. 시스템 호출 (System Calls) 처리 응용 프로그램은 커널의 기능을 직접 접근할 수 없으며, 시스템 호출이라는 특별한 인터페이스를 통해 커널에 서비스를 요청한다. 시스템 호출은 운영체제가 제공하는 서비스에 접근하기 위한 프로그래밍 인터페이스이다. 예를 들어, 파일을 열거나, 프로세스를 생성하거나, 메모리를 할당받는 등의 작업은 모두 시스템 호출을 통해 커널에게 요청된다. 커널은 이러한 요청을 받아 유효성을 검사하고, 적절한 커널 함수를 실행하여 요청된 작업을 수행한 후 결과를 응용 프로그램에 반환한다. 보안 및 보호 메커니즘 커널은 시스템의 보안과 안정성을 유지하기 위한 다양한 보호 메커니즘을 제공한다. 사용자 모드(User Mode)와 커널 모드(Kernel Mode)를 구분하여, 응용 프로그램이 커널 영역이나 다른 프로그램의 메모리 영역에 직접 접근하는 것을 방지한다. 커널 모드에서만 실행될 수 있는 특권 명령(Privileged Instructions)을 통해 중요한 시스템 자원을 보호하며, 메모리 보호 장치(Memory Protection Unit, MPU)를 활용하여 각 프로세스의 메모리 공간을 격리한다. 4. 다양한 커널 아키텍처 커널은 그 설계 방식에 따라 여러 아키텍처로 분류될 수 있으며, 각 아키텍처는 고유한 특징과 장단점을 가진다. 단일형(모놀리식) 커널 (Monolithic Kernel) 단일형 커널은 운영체제의 모든 핵심 서비스(프로세스 관리, 메모리 관리, 파일 시스템, 장치 드라이버 등)가 하나의 큰 커널 공간 내에 통합되어 실행되는 방식이다. 초기 유닉스와 리눅스 커널이 대표적인 단일형 커널이다. 장점: 성능: 모든 서비스가 동일한 주소 공간에서 실행되므로, 서비스 간 통신(IPC)에 오버헤드가 적어 일반적으로 높은 성능을 제공한다. 개발 용이성: 단일 코드베이스 내에서 모든 기능이 구현되므로, 초기 개발 및 디버깅이 상대적으로 용이할 수 있다. 단점: 안정성: 하나의 서비스(예: 장치 드라이버)에 오류가 발생하면 전체 커널이 불안정해지거나 시스템이 다운될 수 있다. 확장성 및 유지보수: 커널의 크기가 매우 커지므로, 새로운 기능 추가나 버그 수정이 복잡하고 어려워질 수 있다. 보안: 모든 구성 요소가 같은 권한으로 실행되므로, 한 부분의 취약점이 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있다. 마이크로커널 (Microkernel) 마이크로커널은 커널의 기능을 최소화하고, 필수적인 기능(프로세스 통신, 메모리 관리, 스케줄링 등)만을 커널 공간에 남겨둔다. 파일 시스템, 장치 드라이버, 네트워크 프로토콜 스택 등 대부분의 서비스는 사용자 공간(User Space)에서 서버 프로세스로 실행된다. 마하(Mach) 커널이 대표적인 예시이며, QNX, L4 등의 커널이 마이크로커널 아키텍처를 따른다. 장점: 안정성: 사용자 공간에서 실행되는 서비스에 오류가 발생해도 커널 자체는 영향을 받지 않아 시스템 전체의 안정성이 높다. 확장성 및 유연성: 새로운 서비스를 쉽게 추가하거나 제거할 수 있으며, 커널을 재컴파일할 필요 없이 서비스를 업데이트할 수 있다. 보안: 각 서비스가 격리된 공간에서 실행되므로, 보안 취약점의 영향이 제한적이다. 단점: 성능: 서비스 간 통신이 시스템 호출과 메시지 전달을 통해 이루어지므로, 단일형 커널에 비해 오버헤드가 커서 성능 저하가 발생할 수 있다. 복잡성: 서비스 간의 복잡한 통신 메커니즘을 설계하고 구현해야 하므로 개발이 더 어려울 수 있다. 혼합형 커널 (Hybrid Kernel) 혼합형 커널은 단일형 커널과 마이크로커널의 장점을 결합하고자 하는 아키텍처이다. 일부 서비스(예: 파일 시스템, 네트워크 스택)는 커널 공간에 포함하여 성능을 확보하고, 다른 서비스(예: 장치 드라이버)는 사용자 공간에서 실행하여 안정성과 유연성을 높인다. 윈도우 NT 커널과 macOS의 XNU 커널이 대표적인 혼합형 커널이다. 장점: 성능과 안정성의 균형: 성능이 중요한 서비스는 커널 내부에, 안정성이 중요한 서비스는 사용자 공간에 배치하여 두 아키텍처의 장점을 취한다. 유연성: 필요에 따라 커널 내부와 외부의 서비스 배치를 조절할 수 있다. 단점: 설계 복잡성: 어떤 서비스를 커널 내부에 둘지, 외부에 둘지 결정하는 것이 복잡하며, 두 아키텍처의 단점이 일부 나타날 수 있다. 기타 커널 아키텍처 나노커널 (Nanokernel): 마이크로커널보다도 더 작은 커널로, 인터럽트 처리, 스레드 관리 등 최소한의 기능만을 제공한다. 실시간 운영체제(RTOS) 등 특정 목적에 사용될 수 있다. 엑소커널 (Exokernel): 응용 프로그램이 하드웨어 자원을 직접 관리할 수 있도록 최소한의 추상화 계층만 제공하는 커널이다. 각 응용 프로그램이 자신에게 최적화된 자원 관리 방식을 구현할 수 있도록 하여 성능을 극대화한다. MIT에서 연구되었으며, 일반적인 운영체제보다는 연구 및 특수 목적 시스템에 가깝다. 5. 커널의 주요 활용 사례 및 응용 커널은 현대 컴퓨팅 환경의 거의 모든 곳에 존재하며, 그 활용 범위는 매우 넓다. 데스크톱 및 서버 운영체제 가장 일반적인 커널의 활용 분야이다. 윈도우(Windows)는 NT 커널 기반의 혼합형 커널을, macOS는 XNU(Mach + FreeBSD) 커널 기반의 혼합형 커널을, 그리고 리눅스(Linux)는 모놀리식 커널을 사용한다. 이들 커널은 데스크톱 환경에서 사용자 인터페이스, 응용 프로그램 실행, 파일 관리 등을 지원하며, 서버 환경에서는 대규모 네트워크 서비스, 데이터베이스, 웹 서버 등을 안정적으로 운영하는 데 필수적인 역할을 한다. 임베디드 시스템 특정 기능을 수행하도록 설계된 컴퓨터 시스템인 임베디드 시스템에서도 커널은 핵심적인 역할을 한다. 스마트 TV, 냉장고, 세탁기와 같은 가전제품, 자동차의 인포테인먼트 시스템, 산업 제어 시스템 등 다양한 임베디드 장치에 리눅스 커널이나 기타 경량 커널(예: FreeRTOS, VxWorks)이 탑재된다. 이들 커널은 제한된 하드웨어 자원 내에서 효율적인 작동과 실시간 응답성을 제공하는 데 중점을 둔다. 모바일 기기 스마트폰과 태블릿 같은 모바일 기기는 리눅스 커널을 기반으로 하는 안드로이드(Android)와 XNU 커널을 기반으로 하는 iOS를 사용한다. 모바일 커널은 배터리 효율성, 터치스크린 및 다양한 센서 관리, 무선 통신(Wi-Fi, 5G 등) 지원, 앱 실행 환경 제공 등 모바일 기기 특유의 요구사항을 충족하도록 최적화되어 있다. 실시간 운영체제 (RTOS) 실시간 운영체제는 특정 작업이 정해진 시간 내에 반드시 완료되어야 하는 시스템에 사용된다. 산업 제어 시스템, 의료 장비, 항공 우주 시스템 등이 이에 해당한다. RTOS 커널은 예측 가능한 응답 시간과 낮은 지연 시간을 보장하기 위해 특수한 스케줄링 알고리즘과 메모리 관리 기법을 사용한다. VxWorks, QNX, FreeRTOS 등이 대표적인 RTOS 커널이다. 가상화 환경에서의 커널 응용 클라우드 컴퓨팅 환경에서 필수적인 가상화 기술에서도 커널은 중요한 역할을 한다. 하이퍼바이저(Hypervisor)는 여러 운영체제가 하나의 물리적 하드웨어 위에서 동시에 실행될 수 있도록 하는 소프트웨어이다. 타입 1 하이퍼바이저(베어메탈 하이퍼바이저)는 그 자체가 경량 커널 역할을 하며, 물리 하드웨어에 직접 설치되어 가상 머신(VM)에 자원을 할당한다. 타입 2 하이퍼바이저는 기존 운영체제 위에 설치되며, 호스트 운영체제의 커널을 활용하여 가상화를 제공한다. 또한, 컨테이너 기술(Docker, Kubernetes 등)은 호스트 운영체제의 커널을 공유하며 프로세스를 격리하여 실행하는 방식으로, 커널의 네임스페이스(Namespace) 및 cgroup(Control Group) 기능을 적극적으로 활용한다. 6. 현재 커널 개발 동향 현대 컴퓨팅 환경의 변화에 발맞춰 커널 개발은 끊임없이 진화하고 있다. 주요 동향은 다음과 같다. 보안 강화 사이버 보안 위협이 증가함에 따라 커널 보안은 최우선 과제가 되고 있다. 커널 개발자들은 메모리 안전성(Memory Safety)을 높이는 기술(예: Rust 언어 도입 검토), 공격 표면(Attack Surface)을 줄이는 모듈화, 권한 분리(Privilege Separation) 강화, 시스템 호출 필터링(Seccomp), 주소 공간 배치 무작위화(ASLR) 등의 기법을 통해 커널의 취약점을 줄이고자 노력하고 있다. 특히, 멜트다운(Meltdown) 및 스펙터(Spectre)와 같은 사이드 채널 공격에 대응하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 패치 개발은 커널 보안의 중요성을 부각시켰다. 성능 최적화 빅데이터, 인공지능, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 고성능을 요구하는 응용 프로그램의 증가로 커널의 성능 최적화는 지속적으로 이루어지고 있다. 이는 주로 스케줄링 알고리즘 개선, 입출력 스택 최적화, 캐시 효율성 증대, 병렬 처리 능력 향상 등을 통해 이루어진다. 특히, 리눅스 커널은 eBPF(extended Berkeley Packet Filter)와 같은 기술을 통해 커널의 동작을 동적으로 프로그래밍하고 최적화할 수 있는 새로운 가능성을 열고 있다. 가상화 및 컨테이너 기술 지원 강화 클라우드 환경의 확산과 함께 가상화 및 컨테이너 기술은 더욱 중요해지고 있다. 커널은 가상 머신 모니터(VMM)의 성능을 향상시키기 위한 하드웨어 가상화 지원(Intel VT-x, AMD-V)을 강화하고 있으며, 컨테이너 기술의 핵심인 네임스페이스(Namespace)와 cgroup(Control Group) 기능을 지속적으로 개선하고 있다. 이를 통해 컨테이너의 격리성, 효율성, 보안성을 높이는 데 주력하고 있다. 특정 하드웨어 (GPU, AI 가속기 등)에 대한 지원 강화 인공지능, 머신러닝 워크로드의 증가로 GPU, NPU(Neural Processing Unit) 등 특수 목적 하드웨어 가속기의 중요성이 커지고 있다. 커널은 이러한 가속기들을 효율적으로 관리하고 응용 프로그램이 쉽게 접근할 수 있도록 새로운 드라이버 모델과 인터페이스를 개발하고 있다. 예를 들어, 리눅스 커널은 Direct Rendering Manager(DRM) 서브시스템을 통해 GPU 자원 관리를 개선하고 있으며, 다양한 AI 가속기 벤더들이 커널 드라이버를 통해 자사 하드웨어를 지원하고 있다. 오픈소스 커널 (리눅스)의 역할 증대 리눅스 커널은 서버, 클라우드, 모바일(안드로이드), 임베디드 시스템 등 거의 모든 컴퓨팅 분야에서 지배적인 위치를 차지하고 있다. 전 세계 수많은 개발자들이 참여하는 오픈소스 프로젝트로서, 리눅스 커널은 빠른 혁신과 광범위한 하드웨어 지원을 자랑한다. 최근에는 리눅스 커널에 Rust 언어를 도입하여 메모리 안전성을 높이려는 시도가 진행 중이며, 이는 오픈소스 커널 개발의 중요한 전환점이 될 것으로 예상된다. 7. 미래 커널의 전망 미래 컴퓨팅 환경은 클라우드 네이티브, 엣지 컴퓨팅, 사물 인터넷(IoT), 양자 컴퓨팅 등 새로운 패러다임으로 전환될 것이며, 이에 따라 커널 또한 새로운 도전에 직면하고 진화할 것이다. 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 커널 클라우드 네이티브 환경에서는 경량화된 운영체제와 컨테이너 기술이 핵심이다. 미래 커널은 컨테이너의 시작 시간을 더욱 단축하고, 자원 격리 및 보안 기능을 강화하며, 마이크로서비스 아키텍처에 최적화된 형태로 발전할 것이다. 기존의 범용 커널에서 불필요한 기능을 제거하고, 클라우드 환경에 특화된 기능만을 포함하는 경량화된 커널(예: 클라우드 하이퍼바이저 커널)의 중요성이 더욱 커질 수 있다. 엣지 컴퓨팅 및 사물 인터넷 (IoT) 지원을 위한 경량화 및 보안 강화 수많은 IoT 장치와 엣지 디바이스는 제한된 자원과 전력 제약 속에서 작동해야 한다. 미래 커널은 이러한 환경에 최적화된 초경량화된 설계와 낮은 전력 소비를 목표로 할 것이다. 또한, 분산된 엣지 환경에서 보안 위협에 대응하기 위해 더욱 강력한 보안 메커니즘과 원격 업데이트 및 관리 기능을 내장할 것으로 예상된다. 마이크로커널 또는 나노커널 아키텍처의 장점이 더욱 부각될 수 있는 분야이다. 새로운 하드웨어 아키텍처 지원 ARM 기반 프로세서의 확산, RISC-V와 같은 오픈소스 명령어 집합 아키텍처(ISA)의 부상, 그리고 양자 컴퓨팅과 같은 혁신적인 하드웨어의 등장은 커널 설계에 새로운 변화를 요구할 것이다. 미래 커널은 이러한 다양한 하드웨어 아키텍처를 유연하게 지원하고, 각 아키텍처의 특성을 최대한 활용할 수 있는 방안을 모색할 것이다. 특히, 양자 컴퓨팅 환경에서는 기존의 고전적인 커널과는 전혀 다른 패러다임의 자원 관리 및 스케줄링이 필요할 수 있다. 인공지능/머신러닝 기반의 자율 관리 커널 미래 커널은 인공지능과 머신러닝 기술을 활용하여 스스로 시스템 자원을 최적화하고, 이상 징후를 감지하며, 보안 위협에 자율적으로 대응하는 방향으로 발전할 수 있다. 예를 들어, 머신러닝 모델을 통해 워크로드 패턴을 학습하고, 이에 맞춰 동적으로 자원을 재할당하거나, 보안 정책을 조정하는 등의 지능형 커널 기능이 구현될 가능성이 있다. 커널은 컴퓨터 시스템의 근간을 이루는 소프트웨어로서, 기술 발전의 최전선에서 끊임없이 변화하고 있다. 과거의 단순한 관리자 역할에서 벗어나, 미래 커널은 더욱 지능적이고 유연하며, 다양한 컴퓨팅 환경에 최적화된 형태로 진화할 것이다. 이러한 커널의 발전은 우리가 상상하는 미래 기술의 실현을 가능하게 하는 핵심 동력이 될 것이다. 참고 문헌 [1] Tanenbaum, A. S., & Bos, H. (2015). Modern Operating Systems (4th ed.). Pearson. [2] Docker. (n.d.). What is a Container? Retrieved from https://www.docker.com/resources/what-is-a-container/ [3] Linux Foundation. (2022). Rust in the Linux Kernel. Retrieved from https://www.linuxfoundation.org/blog/rust-in-the-linux-kernel/ [4] Cilium. (n.d.). What is eBPF? Retrieved from https://cilium.io/blog/2020/07/28/what-is-ebpf/
최적화의 한 사례다. 빠른 어텐션 커널을 이용한 플래시어텐션 3(FlashAttention 3)는 H100 GPU에서 1.5~2배 속도 개선과 2.6배 낮은 수치 오차를 기록했고, 최근 발표된 Liger Kernel은 히깅페이스 구현 대비 20 % 높은 처리량과 60 % 낮은 메모리 사용을 달성했다.

심지어 Chronicals 프레임워크는 언슬로스보다 3.51배 빠른 전체 파인튜닝 속도와 LoRA 학습에서는 4.10배의 속도 향상을 주장한다. 이런 결과들은 패딩 제거와 커널 퓨전, 오토그래프 제거 등 여러 최적화가 복합적으로 작용할 때 성능이 극대화됨을 보여준다.

이번 업데이트는 슈퍼컴퓨터급 자원이 없는 연구자에게 희소식이다. 로터리 임베딩과 커널 퓨전, 비오염 패킹이라는 정교한 기법을 결합하여 메모리와 시간을 동시에 줄이면서도 정확도를 유지했기 때문이다. 앞으로 LLM 훈련에서 이런 저수준 최적화와 데이터 구조 혁신은 더욱 중요해질 것이며, 연구자들은 작은 GPU로도 초거대 모델을 실험하는 시대를 맞이하게 될 것이다.