LLM의 이해 (feat. NLP, RAG)

최근 AI 기술의 발전을 이끄는 주요 기술 중에는 대규모 언어 모델(LLM), 검색 증강 생성(RAG), 그리고 자연어 처리(NLP)가 있습니다. 이 세 가지 기술은 서로 밀접하게 연결되어 있으며, 다양한 응용 분야에서 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 이번 글에서는 NLP의 개념을 먼저 살펴보고, 이어서 LLM과 RAG가 어떻게 NLP의 발전을 가속화하는지 알아보겠습니다.

 

1. NLP (Natural Language Processing)란?

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고, 생성하고, 분석할 수 있게 돕는 기술을 의미합니다. 이를 통해 컴퓨터는 텍스트나 음성을 통해 의미를 파악하고, 대화형 응답을 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. NLP는 크게 세 가지 단계로 이루어져 있습니다.

• 자연어 이해 (NLU): 사용자의 언어를 이해하여 컴퓨터가 의미를 파악할 수 있게 하는 단계입니다. 이 과정에서는 단어의 의미, 문법 구조, 문맥 등을 분석합니다.
• 자연어 생성 (NLG): 컴퓨터가 사용자가 이해할 수 있는 언어로 응답을 생성하는 단계입니다. NLG는 상황에 맞는 어휘와 문법을 활용해 자연스러운 문장을 구성합니다.
• 정보 검색과 질의 응답: NLP의 핵심 응용 중 하나로, 사용자의 질의에 대해 적절한 정보를 검색하고, 해당 정보를 바탕으로 응답을 제공합니다.

2. LLM (Large Language Model)이란?

NLP의 중요한 부분 중 하나인 LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 자연스러운 언어 생성과 이해 능력을 갖춘 AI 모델입니다. 예로는 GPT 시리즈와 같은 모델들이 있습니다. LLM은 NLP의 한계를 극복하고 고급 응답을 생성할 수 있도록 설계되었습니다.

• 특징: LLM은 문맥과 의미를 이해하며, 질문 응답, 번역, 요약 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
• 제약사항: 고정된 학습 데이터에 기반하여 최신 정보나 특정 도메인에 약한 점이 있습니다.

3. RAG (Retrieval-Augmented Generation)이란?

LLM의 약점을 보완하는 기술인 RAG는 정보 검색과 응답 생성을 결합합니다. RAG는 사용자가 필요로 하는 최신 정보나 전문적인 지식을 찾고, 이를 바탕으로 LLM이 응답을 생성하도록 도와줍니다. NLP에서 RAG는 정보 검색과 생성의 접목을 통해 더욱 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.

• 작동 원리: 질의가 들어오면 먼저 관련 자료를 검색한 후, 필요한 정보를 응답에 반영합니다.
• 장점: 최신 정보나 특정 도메인 지식에 쉽게 접근할 수 있어, 고정된 지식에만 의존하지 않습니다.

LLM과 RAG는 NLP 작업에서 서로 보완하며 강력한 성능을 발휘합니다. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇에서는 RAG가 최신 정보를 가져오고, LLM이 이를 자연스럽게 전달함으로써 고품질의 응답을 제공할 수 있습니다. NLP에서 LLM과 RAG는 특히 문서 요약이나 질의 응답 시스템에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
LLM과 RAG는 NLP의 발전을 가속화하며, 정보 접근성을 높이고 있습니다. 앞으로 이들 기술의 발전은 더 많은 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하고, 정보 활용 방식에 큰 변화를 일으킬 것입니다.