LLM 핵심 기술 심층 분석 요약

현대 LLM 아키텍처의 진화

LLM의 근간인 트랜스포머 아키텍처는 특정 작업에 최적화된 형태로 분화했으며, 최근에는 막대한 연산 비용 문제를 해결하기 위해 '전문가 혼합(MoE)' 구조가 대세로 자리 잡았습니다. 이는 모델의 전체 파라미터 수를 늘리면서도, 추론 시 활성화되는 파라미터를 제한하여 효율성을 극대화하는 방식입니다.

트랜스포머 (2017)

인코더-온리 (BERT)

디코더-온리 (GPT)

인코더-디코더 (T5)

전문가 혼합 (MoE)

MoE 모델은 동적 라우팅을 통해 각 토큰을 가장 잘 처리할 수 있는 '전문가' 네트워크로 보내는 '희소 활성화(Sparse Activation)' 방식을 사용합니다. 이로 인해 모델의 잠재적 크기는 수천억 파라미터에 달하더라도 실제 연산량은 훨씬 작은 조밀 모델(Dense Model)과 유사해집니다.

'친칠라 효과'와 스케일링 법칙

2022년 딥마인드의 '친칠라' 논문은 LLM 개발의 방향을 바꿨습니다. 단순히 모델 파라미터를 키우는 것보다, '최적의 컴퓨팅'을 위해 모델 크기와 학습 데이터양을 균형 있게 확장하는 것이 훨씬 효율적임을 증명했습니다. 이는 더 작은 모델로도 더 큰 모델을 능가할 수 있음을 의미합니다.

이 차트는 컴퓨팅 예산이 동일할 때, 모델 크기(파라미터)와 학습 데이터(토큰)의 최적 균형점을 찾아 성능(손실)을 최소화하는 원리를 보여줍니다.

얼라인먼트 기술의 진화

사전 학습된 모델을 유용하고 안전하게 만드는 '얼라인먼트' 과정은 복잡한 '인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)'에서 더 단순하고 안정적인 '직접 선호 최적화(DPO)'로 진화했습니다. 이는 얼라인먼트 기술의 대중화를 이끌고 있습니다.

최신 연구 및 오픈소스 모델들은 RLHF의 복잡성과 비용 문제로 인해 DPO 및 그 파생 기술들을 빠르게 채택하고 있습니다.

효율적인 모델 맞춤화: PEFT

모델 전체를 미세조정하는 것은 막대한 비용이 듭니다. '파라미터 효율적 미세조정(PEFT)' 기술, 특히 'LoRA(Low-Rank Adaptation)'는 모델의 대부분 가중치를 고정한 채 극소수의 파라미터만 학습시켜, 적은 비용으로 강력한 맞춤형 모델을 만들 수 있게 합니다.

전체 미세조정

100%

모든 파라미터 업데이트

LoRA (PEFT)

<0.1%

전체 파라미터 대비

LoRA는 학습 가능한 파라미터 수를 10,000배 이상 줄여, 단일 GPU에서도 거대 모델을 미세조정하는 것을 가능하게 합니다. 이는 각 산업 분야에 특화된 '버티컬 AI'의 성장을 가속화합니다.

평가의 위기: 벤치마크의 함정

MMLU와 같은 정적 벤치마크 점수 경쟁이 심화되면서, 모델들이 '시험 요령'만 배우고 실제 세계에서의 문제 해결 능력은 떨어지는 문제가 발생했습니다. 이로 인해 리더보드 점수와 실제 성능 사이의 괴리가 커지고 있습니다.

미래의 평가는 실제 작업을 수행하는 '에이전트 기반 평가'나 '인간 선호도 기반 랭킹'과 같이, 실제 가치를 측정하는 동적이고 현실적인 방식으로 전환되고 있습니다.

미래의 도전과제 (3-5년 전망)

LLM의 미래는 비용, 환각(Hallucination), 편향, 멀티모달리티, 장기 기억, 설명가능성(XAI) 등 6대 핵심 과제를 어떻게 해결하는지에 달려있습니다. 이 문제들은 기술의 신뢰성과 사회적 수용성을 결정할 중요한 연구 분야입니다.

특히 천문학적인 '비용' 문제와 사실과 다른 정보를 생성하는 '환각' 문제는 LLM의 광범위한 도입을 막는 가장 시급한 과제로 꼽힙니다.