마케팅 문구를 작성하고, 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 디자인하고, 모든 페이지를 코딩하고, 회계 장부를 관리하고, 고객 서비스 문의에 답변하는 일을 동시에 할 수 있다면 어떨까요? 이것이 바로 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)이 약속하는 미래입니다. 기업들은 카피라이팅부터 코딩, 고객 관리에 이르기까지 광범위한 비즈니스 업무를 처리하기 위해 엔터프라이즈급 LLM을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 이러한 기업용 애플리케이션은 ChatGPT와 같은 무료 범용 LLM에서는 찾아볼 수 없는 보안 기능을 갖추고 대규모 환경에서도 원활하게 운영될 수 있습니다. 이커머스 관점에서 대규모 언어 모델에 대해 살펴보겠습니다.
대규모 언어 모델이란 무엇인가요?
대규모 언어 모델(LLM)은 딥러닝을 사용하여 인간의 언어를 이해하고, 생성하고, 조작하는 인공지능 모델입니다. 일부는 멀티모달이기도 한데, 이는 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오를 생성할 수 있다는 의미입니다. LLM은 책, 웹사이트, 기사, 블로그 등의 텍스트를 포함한 방대한 데이터 세트로 학습됩니다. LLM은 비지도 학습을 통해 이러한 거대한 데이터 세트를 수집할 수 있습니다. 즉, 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 학습할 수 있다는 뜻입니다. 학습이 완료되면 대규모 언어 모델은 레이블이 지정된 데이터와 감독을 통해 미세 조정될 수 있으며, 데이터 과학자들이 출력에 대한 피드백을 제공하거나 매개변수를 조정합니다.
LLM은 텍스트 생성, 언어 번역, 요약, 감정 분석 등 수많은 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 생성형 AI 모델은 인간 두뇌의 추론 능력은 부족하지만, 복잡한 확률적 알고리즘을 사용하여 다음에 어떤 문자나 단어가 와야 하는지 추론함으로써 인간의 언어를 설득력 있게 모방하는 텍스트를 생성할 수 있습니다.
가장 널리 사용되는 LLM으로는 OpenAI의 GPT와 o1, Google의 Gemini(제미나이), Anthropic의 Claude(클로드), Meta의 Llama(라마) 등이 있습니다. 이러한 LLM은 인기 있는 챗봇과 생성형 AI 도구를 구동합니다.
대규모 언어 모델의 작동 원리
LLM은 딥러닝에 의존합니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 집합으로, 인간의 뇌에서 영감을 받은 방식으로 데이터를 학습하는 컴퓨터 프로그램인 신경망의 여러 계층을 사용합니다. 신경망은 정보를 처리하고 예측을 수행하기 위해 함께 작동하는 상호 연결된 노드 계층으로 구성됩니다.
LLM을 학습하고 사용하기 위한 핵심 요소는 데이터(모델을 학습시키는 대상), 모델 아키텍처(학습하는 모델의 유형), 학습(모델 학습 방법), 유지관리(모델을 계속 실행하는 방법)입니다.
좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
데이터
대규모 언어 모델은 도서, 기사, 코드 등에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터로 사전 학습됩니다. LLM 학습 과정은 모델에 대규모 텍스트 기반 데이터 세트를 제공하고, 해당 학습 데이터 내의 패턴과 관계를 학습하도록 하는 과정이 포함됩니다. 일반적으로 데이터의 양이 많고 품질이 높을수록 더 강력하고 유능한 AI 모델이 생성됩니다.
트랜스포머 아키텍처는 구조화되지 않은 데이터(스프레드시트처럼 라벨이 지정되거나 분류되지 않은 텍스트 정보)로부터 학습할 수 있습니다. 이를 비지도 학습이라고도 합니다.
아키텍처
LLM은 트랜스포머 모델입니다. 즉, 글쓰기, 번역, 텍스트 관련 질문 답변 등 언어를 처리하는 데 특히 효과적인 강력한 유형의 신경망을 의미합니다. 트랜스포머를 특히 집중력이 뛰어난 독자라고 생각할 수 있습니다. 문장을 읽을 때 각 단어를 하나씩 순차적으로만 보는 것이 아니라, 문장 안의 모든 단어에 동시에 주의를 기울여 문맥적으로 서로 어떤 관련이 있는지 파악합니다.
예를 들어, "고양이가 매트 위에 앉아 있다"라는 문장에서 트랜스포머는 여러 단어가 떨어져 있더라도 "고양이"가 주어이고 "매트"가 목적어라는 점을 이해할 수 있습니다.
학습
대규모 언어 모델의 성능(인간 언어를 이해하고 생성하는 능력)은 학습 과정에서 신경망이 익힌 패턴을 기반으로 합니다. 이 과정을 쉽게 이해하기 위한 간단한 비유가 있습니다. 강아지에게 공을 물어오도록 가르치려고 한다고 상상해 보세요. 공을 던지면 강아지가 공을 쫓아 달려갑니다. 개가 공을 물어오면 간식을 줍니다. 개가 공을 물어오지 않으면 간식을 주지 않습니다.
- 이 비유에서 강아지의 뇌는 신경망과 같고, 간식은 보상과 같습니다.
- 강아지의 뇌는 서로 연결된 뉴런으로 구성되어 있습니다. 마찬가지로 신경망도 서로 연결된 노드로 구성됩니다.
- 공을 던질 때 강아지에게 입력 데이터를 제공하는 것입니다. 강아지의 뇌는 이 데이터를 처리하고 무엇을 할지 결정합니다. LLM에 질문을 하거나 텍스트 프롬프트를 제공할 때, 신경망은 입력 데이터를 처리하고 해당 데이터를 바탕으로 예측을 수행합니다.
- 개가 공을 물어와서 보상을 받고, 그러한 결정을 내리게 한 뇌 속 뉴런 간 연결이 강화됩니다. 마찬가지로 신경망이 올바른 예측을 하면 그 예측으로 이어진 노드 간의 연결이 강화됩니다.
LLM은 어떤 예측을 수행할까? 기본적으로 이전 문맥을 바탕으로 특정 단어 시퀀스 다음에 올 가능성이 가장 높은 단어를 예측합니다. 이를 토큰 확률이라고 합니다. 특정 토큰(단어 또는 단어의 일부)이 시퀀스에서 다음 순서로 나타날 가능성을 의미합니다. LLM은 이전 토큰과 모델의 학습 데이터를 기반으로 다음 토큰을 예측하며, 한 번에 하나의 토큰을 생성하여 텍스트를 완성합니다.
학습에는 종종 수천억 개의 토큰과 엄청난 컴퓨팅 성능을 필요로 하는 경우가 많습니다. 여러 서버에 걸친 분산 소프트웨어 시스템이 이러한 대규모 모델을 처리합니다. 이 과정이 복잡하게 들린다면, 실제로도 그렇습니다! 대규모 언어 모델을 학습시키려면 막대한 기술적 전문 지식이 필요합니다.
유지관리
공급업체는 최적의 성능을 보장하기 위해 대규모 언어 모델을 유지 관리해야 합니다. LLM은 말하자면 "실시간" 상태 가 아니어서, 온라인에 게시되는 모든 디지털화된 서면 콘텐츠에 즉각적으로 접근할 수 없습니다. 대신 학습에 사용된 데이터의 최신성에 의존합니다. 따라서 최신 상태를 유지하려면 주기적으로 새로운 데이터를 학습시켜야 합니다.
LLM은 적은 입력만으로도 유용한 답변을 제공하도록 미세 조정될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 LLM의 학습 과정이 기술적으로 "비지도 학습(unsupervised learning)"이라 하더라도 품질 관리를 위한 인간의 피드백이 여전히 필요합니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 프롬프트 엔지니어링으로 데이터 과학자가 입력 프롬프트를 정교하게 다듬어 LLM이 특정 작업을 수행하거나 원하는 응답을 생성하도록 유도하는 것입니다.
대규모 언어 모델의 이점
점점 더 많은 기업이 텍스트 생성, 코드 작성, 고객 서비스 문의 처리 등을 위해 대규모 언어 모델을 사용하고 있습니다. 이는 1,840억 달러(약 271조 원) 규모의 글로벌 AI 경제 중 많은 부분이 LLM에 집중되어 있는 이유를 잘 보여줍니다. LLM의 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 다재다능함: LLM은 텍스트 생성, 텍스트 분류, 언어 번역, 감정 분석, 질문 답변 등 광범위한 작업을 단일 모델 내에서 수행할 수 있습니다.
- 확장성: LLM은 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터를 처리할 수 있어 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 이는 판매 성공의 큰 부분이 고객 및 웹사이트 방문자로부터 수집한 데이터를 이해하고 통찰력을 얻는데서 비롯되는 이커머스 종사자들에게 매우 가치 있는 기능입니다.
- 지속적으로 향상되는 정확도: 자기 주의(self-attention) 및 문맥 내 학습(in-context learning)과 같은 대규모 및 고급 학습 기법 덕분에 LLM은 점점 더 정확하고 문맥을 파악하는 응답을 생성합니다.
- 자동화. LLM은 콘텐츠 생성에 필요한 수동 노력을 줄여주며 챗봇 상호작용, 보고서 작성, 심지어 코드 생성과 같은 작업을 자동화합니다. 이를 통해 팀의 시간과 자원을 절약하고 더 전략적인 사고가 필요한 다른 작업에 집중할 수 있습니다.
대규모 언어 모델의 한계
대규모 언어 모델은 현재 우리가 알고 있는 비즈니스를 능동적으로 혁신하고 있지만, 이 기술에는 여전히 주목할 만한 한계가 있습니다
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- 대규모 데이터 세트에 대한 의존성: LLM은 높은 성능을 달성하기 위해 방대한 양의 순차 데이터와 엄청난 모델 규모가 필요합니다. 이로 인해 학습 및 유지관리에 막대한 자원이 소요되는 것으로 잘 알려져 있습니다. 또한 학습 데이터로 사용할 수 있는 범위와 보상 필요 여부를 둘러싼 법적 문제도 존재합니다.
- 개인정보 보호: LLM은 데이터 침해 사고로부터 자유롭지 않으며, LLM에 입력된 모든 데이터는 침해 사고 발생 시 유출될 위험이 있습니다. LLM을 사용하여 독점 데이터나 고객 정보를 처리하는 것은 보안 리스트가 될 수 있습니다.
- 틈새 요청 처리의 어려움: LLM은 틈새 쿼리에 대해 정확한 답변을 제공하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이를 위해 검색 증강 생성(retrieval augmented generation)과 같은 기술이 필요합니다. 이는 기본적으로 외부 소스(검색 엔진 등)에서 데이터를 검색하고 그 정보를 사용하여 더 정확하고 상세한 답변을 만드는 방식입니다.
- 문맥 파악의 한계: LLM은 방대한 양의 입력 텍스트를 처리할 수 있지만, 대화나 문서가 길어지면 문맥을 놓쳐 관련성이 낮은 결과물을 내놓을 수 있습니다. 이 문제는 특히 AI 기반 검색 엔진이나 인간이 LLM에 길고 복잡한 질문을 할 때 두드러지게 나타납니다.
- 환각 현상: LLM은 실수를 할 수 있습니다. 실제로 ChatGPT는 프롬프트 바 아래에 "ChatGPT는 실수를 할 수 있습니다. 중요한 정보는 확인을 검토하세요"라는 면책 조항을 포함하고 있습니다. 실수는 종종 모델에 입력된 잘못된 정보에서 비롯되지만, LLM은 거짓 정보를 만들어낼 수도 있습니다. 이를 "환각"이라고 합니다.
- 편향성: LLM은 학습 데이터의 편향을 그대로 재현하여 특정 인구 통계학적 세그먼트나 문화를 선호할 수 있습니다.
이커머스를 위한 대규모 언어 모델 활용 분야
LLM은 다양한 특정 작업을 최적화하거나 자동화할 수 있습니다. 대부분의 경우 기업용 LLM을 사용하는 방식은 ChatGPT나 Google Gemini와 같은 일상적인 LLM 도구를 사용하는 것과 유사합니다. 주요 차이점은 유료 기업용 프로그램의 경우 협업 도구 및 다른 소프트웨어와의 연동 기능을 제공하며, 일반적으로 LLM 제공업체와 계약을 체결하여 지적 재산을 안전하게 보호하는 데 필요한 보안 기능을 보장받는다는 점입니다.
플러그인을 사용하거나 코드를 작성하여 데이터를 LLM 인터페이스에 연결할 수 있으며, 운영 체계가 복잡한 대기업의 경우 특정 요구 사항에 맞춰 독점 LLM 구축을 의뢰하기도 합니다. LLM이 이커머스에 통합된 여러 방법은 다음과 같습니다.
챗봇 및 가상 비서
LLM은 연중무휴 24시간 고객 문의를 처리할 수 있는 정교한 AI 챗봇을 구동합니다. 이러한 챗봇은 고객의 질문에 답변하고 자주 묻는 질문에 즉각적인 응답을 제공합니다. 또한 고객에게 구매 과정을 안내하여 고객 만족도를 높이고 상담 인력의 업무 부담을 줄일 수 있습니다.
콘텐츠 생성
LLM은 제품 설명, 마케팅 문구, 블로그 게시물과 같은 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 찾고 있는 콘텐츠 유형과 매개변수를 개략적으로 설명하는 프롬프트를 LLM에 제공한 후, 기호에 맞게 결과물을 조정하면 됩니다. 특정 요구 사항에 따라 ChatGPT와 같은 범용 LLM을 사용하거나 Shopify Magic과 같은 이커머스 사업주를 위한 보다 전문화된 도구를 사용할 수 있습니다.
개인화된 쇼핑 경험
LLM은 사용자 행동과 선호도를 분석하여 개인화된 제품 추천을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 참여를 높이고 전환율을 높일 수 있습니다. 왜 그럴까요? 고객은 자신의 관심사에 부합하는 제품을 구매할 가능성이 더 높으며, LLM은 기업이 그 관심사가 실제로 무엇인지 이해하도록 돕기 때문입니다.
검색 최적화
이커머스 스토어에 내장된 검색 기능이 있나요? LLM은 사용자 검색어를 보다 더 정확하게 해석하여 검색 기능을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 관련 제품을 찾도록 도와 불만을 줄이고 전환 가능성을 높입니다.
데이터 분석
LLM은 리뷰, 고객 피드백, 소셜 미디어 상호작용을 분석하여 타겟 고객에 대한 감정 및 통찰력을 추출할 수 있습니다. 고객 의견을 이해하면 제공하는 서비스를 개선하고, 고객의 불만 사항을 해결하며, 시장 트렌드를 파악하는 데 도움이 됩니다.
행정 업무 자동화
대규모 언어 모델이 할 수 있는 가장 유용한 일 중 하나는 행정 업무를 덜어주는 것입니다. 이를 위해 LLM은 과거 판매 데이터를 기반으로 수요를 예측하여 재고 수준 관리를 지원할 수 있습니다. 또한 경쟁업체 가격 및 시장 트렌드를 분석하여 가격 전략을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 일상적인 장부 정리 업무도 처리하여 재무 팀이 더 복잡한 전략적 목표에 집중할 수 있도록 합니다.
번역
LLM은 여러 언어로 텍스트를 이해하고 생성할 수 있으며 한 언어에서 다른 언어로 즉시 번역할 수 있습니다. 이를 통해 지속적인 언어 장벽의 장애물 없이 글로벌 고객과 소통할 수 있습니다.
사기 탐지
AI는 많은 기업의 사기 탐지 노력을 지원하며, 특히 LLM은 피싱 이메일과 같은 사기성 통신을 탐지하는 데 뛰어납니다. LLM은 팀원 중 누구라도 해당 통신에 응답하는 것을 고려하기 전에 이를 가로채서 깃발을 표시할 수 있습니다.
대규모 언어 모델 자주 묻는 질문
대규모 언어 모델이란 무엇인가요?
대규모 언어 모델은 인간 언어를 이해하고, 생성하고, 분석하기 위해 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습된 고급 AI 시스템입니다. 이러한 학습을 통해 모델은 텍스트 생성, 질문 답변, 한 언어에서 다른 언어로의 콘텐츠 번역과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
LLM과 AI의 차이점은 무엇인가요?
대규모 언어 모델(LLM)과 인공지능(AI)의 차이점은 LLM이 인간 언어를 이해하고 생성하는 데 중점을 둔 특정 유형의 AI라는 것입니다. "AI"라는 용어는 인간 지능을 시뮬레이션하도록 설계된 다양한 기술과 모델을 포괄하는 더 광범위한 분야를 의미합니다.
대규모 언어 모델이 중요한 이유는 무엇인가요?
대규모 언어 모델은 기계가 인간 언어를 이해하고, 생성하고, 상호작용할 수 있게 하기 때문에 중요합니다. 인간의 간단한 텍스트 입력만으로도 LLM은 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등 다양한 작업에 참여하도록 유도할 수 있습니다.
