Meta의 대규모 언어 모델 LLaMA

자연어 처리(NLP) 분야가 계속 발전함에 따라 항상 새로운 것을 기대할 수 있다. 그러한 개발 중 하나는 Meta의 대규모 언어 모델인 LLaMA이다. 

 

Facebook, 인공지능 그리고 Meta

이전에 Facebook으로 알려졌던 Meta는 설립 초기부터 인공 지능 기술에 막대한 투자를 해왔다. 자체 AI 연구소 'Meta AI'를 신설하면서 차세대 성장동력인 AI를 활용할 수 있는 입지를 다졌다. 

 

CNN 알고리즘을 개발한 뉴욕 대학교 컴퓨터 과학 교수 yann LeCun은 Facebook에서 AI 연구 및 작업 전반에 걸친 프로젝트를 이끌도록 채용되었다. 인공지능 분야에 지속적인 투자로 만든 알고리즘은 사진 및 이미지 인식에 탁월하며 Facebook에서 인기 있는 '친구 태그' 기능에 활용되었다. 

 

Meta는 Google의 TensorFlow와 함께 업계에서 가장 널리 사용되는 프레임워크 중 하나인 PyTorch라는 자체 딥 러닝 프레임워크를 개발했으며, PyTorch는 Tesla 및 Uber와 같은 회사에서 'Autopilot' 및 'Pyro'와 같은 자체 AI 시스템을 개발하는 데 활용되었다. 

 

메타버스가 주목받으면서 메타는 AI 기술에 더욱 많은 관심을 기울이고 있으며, 2022년 1월 레이블 데이터 없이 음성, 이미지, 텍스트를 스스로 학습할 수 있는 알고리즘 시스템을 구축하였다. 이는 사람이 주변을 관찰하고 소리를 들으면서 학습하는 것처럼 AI가 학습할 수 있음을 의미한다. 2022년 7월 메타는 텍스트를 200개 언어로 번역할 수 있는 AI를 개발했고, 10월에는 대화를 거의 실시간으로 번역하는 음성 번역 시스템을 개발하였다. 

 

이밖에도 메타는 이미지 생성 모델인 '메이크 어 씬(Make a Scene)', 동영상 생성 모델인 '메이크 어 비디오(Make a Video)' 등 생성 AI 모델을 발표해 왔다. 이러한 모델은 특정 매개변수를 기반으로 처음부터 이미지와 비디오를 생성할 수 있다. 

 

메타의 AI 성능은 Facebook과 인스타그램에 매일 축적되는 방대한 양의 데이터를 감안할 때 빠르게 발전할 가능성이 있으며, 전 세계적으로 20억 명이 넘는 사용자를 보유한 Meta는 가장 비즈니스 친화적인 방식으로 생성 AI를 활용할 수 있는 위치에 있다. 따라서, Meta의 AI 기술에 대한 투자는 경쟁 우위를 유지하고 미래의 성공을 보장하기 위한 전략적인 움직이라고 볼 수 있으며, 자체 AI 연구소와 딥 러닝 프레임워크 개발, 다양한 AI 모델 생성을 통해 회사의 가치와 경쟁력을 높이고 있다.  

 

 

 

Meta의 대규모 언어모델 LLaMA

LLaMA는 인기 있는 BERT 모델의 변형인 RoBERTa 아키텍처 위에 구축되었다. RoBERTa와 BERT의 주요 차이점은 RoBERTa가 훨씬 더 큰 텍스트 모임에서 사전 훈련된다는 것이다. 이로 인해 RoBERTa는 자연어를 이해하고 처리하는 데 훨씬 더 능숙해졌다.

 

LLaMA는 RoBERTa와 유사한 사전 교육 프로세스를 사용하지만 대규모 인수 데이터 세트에서 모델을 미세 조정하여 한 단계 더 발전하였다. 따라서, LLaMA는 설득력있는 주장을 이해하고 답변을 생성하도록 특별히 설계되었다. 

 

 

자연어 처리(NLP)에 대한 시사점

LLaMA의 개발은 NLP 분야에 중요한 영향을 미친다. 논쟁을 대규모로 처리하고 이해할 수 있는 능력을 갖춘 LLaMA는 더 나은 챗봇을 구축하고 감정 분석을 개선하며 사실 확인을 지원하는 데 사용할 수 있다.

 

LLaMA가 특히 유용할 수 있는 영역 중 하나는 온라인 토론과 오프라인 토론이다. LLaMA는 잘못된 주장을 식별하고 토론 참가자에게 더 정확한 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 이로 인해 보다 정확한 정보에 입각한 생산적인 토론으로 이어질 수 있다.

 

 

LLaMA의 잠재적 용도

LLaMA는 챗봇에서 사실 확인, 온라인 토론에 이르기까지 광범위한 잠재적 용도를 가지고 있으며, 가장 유망한 응용 분야는 다음과 같다.

 

1. 챗봇

LLaMa는 보다 정교하고 효과적인 챗봇을 구축하는 데 사용할 수 있다. 주장을 이해하고 설득력 있는 답변을 생성하는 기능을 통해 챗봇은 고객이나 사용자를 돕는 데 더 매력적이고 효과적일 수 있다. 

 

2. 사실확인

LLaMA는 온라인 토론이나 소셜 미디어에서 제기된 주장을 사실 확인하는 데 사용할 수 있다. 주장을 이해하고 오류를 식별함으로써 LLaMA는 더 정확한 정보를 제공하고 잘못된 정보를 퇴치하는데 도움을 줄 수 있다.

 

3. 온라인 토론

LLaMA는 온라인 토론의 품질을 향상시키는 데 사용할 수 있다. 잘못된 주장을 식별하고 보다 정확한 정보를 제공함으로써 생산적이고 정보에 입각한 토론을 만드는데 도움이 될 수 있다.  

 

 

 

Meta의 LLaMA와 OpenAI의 ChatGPT

Meta의 LLaMA와 OpenAI의 ChatGPT는 모두 자연어를 이해하고 생성하도록 설계된 대규모 언어 모델이다. 그러나 설계 방향과 사용 사례에 차이가 있다. 

 

LLaMA는 설득력 있는 주장을 이해하고 생성하도록 특별히 설계되었다. 인수의 큰 데이터 세트에 대해 훈련되고 인간에게 설득력이 있을 것 같은 응답을 생성할 수 있다. LLaMA는 사용자가 더 강력한 주장과 반론을 공식화하도록 지원하여 온라인 토론의 품질을 향상시키는 것을 목표로 한다. 

 

반면에, ChatGPT는 자연어 생성, 질문 응답 및 대화 생성을 포함하여 광범위한 작업에 사용할 수 있는 보다 범용적인 언어 모델이다. LLaMA보다 훨씬 더 큰 텍스트 코퍼스에서 훈련되며 자연어의 뉘앙스를 이해하는 데 좀 더 능숙하다. 

 

전반적으로 LLaMA는 좀 더 대상이 지정되고 전문화된 반면 ChatGPT는 더 다재다능하며 더 넓은 범위의 작업에 적용할 수 있다. 특정 사용 사례에 따라 두 모델 중 하나가 자연어 생성에 적합할 수 있다. 

 

Meta의 LLaMA는 필요와 목적에 따라 용량을 골라 사용할 수 있도록 4개의 모델이 출시되었으며 ChatGPT와 비교하면 규모는 작지만, 더 많은 데이터를 학습해 성능을 고도화했다는 평가를 받고 있다. 컴퓨팅 파워가 적게 소요되고 반응속도가 빠르다는 장점도 있다. OpenAI의 ChatGPT의 시장 반응을 겪은 많은 경쟁사들이 각사의 생성 AI의 차별화에 신경 쓰고 있는 만큼 Meta의 LLaMA 역시 다양하고 폭넓은 환경과 차별화를 위해 다양한 각도에서 연구되고 있으며 빠른 시장변화에 어떻게 대처할지 관심이 쏠리고 있다.