LLM 뜻, 의미, LangChain이란? 엔지니어 구인, 실무 활용 팁(2024.ver)

안녕하세요! IT에 관한 정보를 전하는 블로거 ai with you입니다. 2024년은 가히 LLM (대형 언어 모델) 의 한 해였다고도 볼 수 있을 정도로 많은 이슈가 되었습니다.

 

먼저, LLM은 방대한 데이터 세트와 복잡한 알고리즘을 통해 인간과 유사한 텍스트를 파악하고 생성하는 능력을 보여주는 인공지능 모델을 의미합니다.

 

우리에게  LLM은 이미 익숙합니다. BERT 또는 GPT와 같은 모델을 일상적으로 자주 사용하고 있기 때문이죠. 이렇게 챗봇과 상호작용하는 형태의 인공지능, 그중에서도 거대한 언어적 데이터 베이스를 담은 기술을 LLM이라고 할 수 있겠습니다.

 

 

첫번째 이야기. 거대언어모델의 뜻, 역사

우리가 알고 있는 LLM은 다른 분야보다 근래 훨씬 비약적인 도약을 이루었습니다.

 

그러나 LLM은 아직 완벽한 것이 아닙니다. 이를 보완하고자 최근 IT기업들은 LangChain이라는 기술을 LLM에 병합시키는 시도를 통해 인공지능을 업데이트하고 있고, 이같은 기술이 널리 알려져 현재 사실 상 LLM의 기술 표준이 되었습니다. 이를 이해하기 위해 먼저 거대언어 모델의 역사에 대해 짚고 넘어가겠습니다.

 

우리가 왜 LLM을 공부해야 하는지 생각해봅시다. 언어 모델의 진화는 간단한 통계 기법으로 시작하여 n-gram과 HMM과 같은 알고리즘 거쳐 발전해왔습니다. 이러한 개발은 딥러닝 방법론으로 이어지는 중요한 전조였습니다. 거대언어모델을 만드는 딥러닝 방법론으로 트랜스포머가 등장했고 이후 비약적인 발전이 있었습니다. 이러한 딥러닝 기반 언어 모델은 사람과 자연스럽게 의사소통할 수 있는 고품질의 대화 생성을 가능하게 했지만 문제는 응답의 '정확성'에 있었습니다. 

 

챗봇은 때로 엉뚱한 대답을 내놓았습니다. 왜일까요? 그것은 거대언어모델이란 결국 거대한 데이터세트에서 현재 사용자가 만족할 확률이 높은 응답을 확률적으로 추론하는 하나의 기법에 불과하기 때문입니다. 따라서 거대언어모델은 그 태생부터 한계를 안고 있었습니다. 이를 해결하는 것이 바로 LangChain입니다.

 

 

 

두번째 이야기. 지금 주인공은 LangChain

유명 기업들은 왜 앞다퉈 LangChain에 주목하는 걸까요? 이제부턴 LangChain의 주요 장점과 특징에 대해 알아보겠습니다. LangChain의 핵심 기술은 언어 모델 파이프라인을 토큰화, 임베딩, 디코딩 등 서로 다른 부분으로 분해하여 모듈형 아키텍처를 설계하는 데에 있습니다. 이때 LangChain의 가장 중요한 장점과 특징은 개인화를 지원한다는 것입니다. 더 정확하게는 사용자는 개인 작업 또는 분야에 따라 언어 모델 파이프라인의 서로 다른 구성 요소를 개인화할 수 있습니다.

 

사용자 지정 토큰화 또는 도메인별 임베딩을 파이프라인에 쉽게 삽입할 수 있는 것이 그 예입니다. 이 결합은 LLM에 대한 높은 응답 시간의 단점인 자손을 낳는데, 챗봇이나 가상 비서와 같은 실시간 애플리케이션에서 매우 중요한 문제입니다. 왜냐하면 사람들은 챗봇을 자기에게 맞춤화하기를 바라는데 이를 해결할 수 있는 기술이 바로 LangChain이기 때문입니다. 기술적으로 너무 어렵다면 조금 더 비유적으로 설명해보려고 합니다.

 

특정 챗봇은 사람이 대충 만족할 만한 답변을 내놓는 것으로 충분하지 않습니다. 중요한 역사나 의학적 정보 등은 보다 품질이 높고 정확한 응답을 필요로 합니다. 하지만 앞서 설명한 거대언어모델의 한계로 인해 챗봇은 정확한 정보보다는 확률적으로 사용자가 만족할 수 있는 특정 결과물을 응답으로 생성합니다. 이때 LangChain은 해당 사용자에게 필요한 정보를 검색을 통해 증강(RAG)하거나 필요한 추가 데이터 세트를 기존 거대언어모델어 덧붙일 수 있습니다.

 

 

세번째 이야기. LangChain 실무 및 엔지니어 뽑는 법

LangChain이란 결국 모듈 방식으로 언어 모델을 구성하는 새로운 접근 방식입니다. 토큰화, 임베딩 및 디코딩 구성 요소의 자율성으로 인해 개별 개발, 테스트 및 최적화가 가능합니다. 따라서 한 측면에 대한 수정 또는 개선 사항은 전체 파이프라인 시스템을 정비할 필요가 없습니다.

 

이러한 분리는 유지 보수 중 디버깅 프로세스를 간소화하기도 하며, 특정 구성 요소를 격리하여 문제를 해결할 수 있습니다. 결과적으로, LangChain은 구축 환경의 요구사항과 제약 때문에 모델 파이프라인에서 발생하는 변경사항을 실시간으로 조정하여 사용량을 따라 성장할 수 있는 시스템의 예입니다.

 

이를 위해서는 API를 다룰 수 있는 백엔드 개발자나 기존의 자연어처리(NLP라고 줄여부르기도 합니다..) 분야 포트폴리오를 갖춘 엔지니어를 찾는다면 기존의 인공지능 모델을 활용하여 빠르게 실무 환경을 구축할 수 있습니다. 단 그렇다고 이 작업이 쉽다는 것은 아닙니다.

 

 LangChain의 주요 목표는 언어 모델 파이프라인의 여러 구성 요소가 상호 연결되고 유연성을 위해 체인을 통해 동적으로 구성되는 모듈화를 통해 LLM을 효과적으로 관리하는 것입니다. 이와 더불어서, LangChain은 병렬 처리 기술을 활용하여 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 최적의 효율성과 성능을 보장합니다. 따라서 장기적으로 거대언어모델을 운용하고자 한다면 고급 엔지니어가 필요한 것이 사실입니다.

 

많은 인력이 필요하지는 않지만 어느정도 수준을 갖춘 엔지니어를 채용하여 기술적 실험과 검토를 위한 준비시간을 두고 사내 시스템에 통합하는 것이 아마 국내에서는 최적의 길일 수 있습니다. 오늘 포스팅은 이쯤에서 마무리하고, 아래 LLM에 대한 여러 이론 이외에 직접 GPT를 통해 실습해볼 수 있는 게시물이 있어 덧붙이겠습니다. 

 

GPT-4O(Omni Model)를 사용해보기 위한 튜토리얼▽

 

https://normalstory.tistory.com/entry/LLM-GPT-4o-API-Beginning-1-Image-multi-modal