대화형 AI, LLM과 RAG에 대한 설명

최근 몇 년 동안 인공 지능 기술이 상당히 발전하면서, 우리는 자연스럽게 인공지능과의 상호작용이 늘어나고 있습니다. 그 중에서도, Large Language Model (LLM)과 RAG는 혁신적인 기술로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 이 두 가지 기술에 대해 초보자를 위한 간단한 소개를 제공하려고 합니다.

 

Large Language Model (LLM)

Large Language Model (LLM)은 대화형 인공지능의 한 유형으로, 자연어 처리와 기계 학습을 기반으로 합니다. LLM은 텍스트 데이터를 기반으로 문장을 생성하고, 질문에 답하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 모델은 대규모의 데이터셋을 사용하여 훈련되며, 학습한 패턴과 통계적 지식을 활용하여 텍스트를 생성합니다.

LLM은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 이해, 기계 번역, 질문 응답 시스템, 요약 등의 작업에 활용될 수 있습니다. OpenAI의 GPT 시리즈나 Google의 BERT와 같은 모델이 대표적인 LLM의 예시입니다.

예전에는 왜 LLM이 유행하지 않았을까요? 대화형 서비스가 있었던 것 같은데 말이죠?

이전에는 대규모의 텍스트 데이터와 충분한 컴퓨팅 자원이 LLM을 효과적으로 훈련시키는 데 필요하지 않았습니다. 따라서 LLM 개발에 필요한 데이터 수집 및 처리, 그리고 모델 훈련에 필요한 컴퓨팅 자원을 제공하기 어려웠습니다.

또한 초기의 대형 언어 모델은 현재의 고급 모델만큼 성능이 우수하지 않았습니다. 따라서 이러한 모델은 실제로 유용한 결과를 제공하기에는 충분히 신뢰할 수 없었습니다.

하지만 GPU의 폭팔적은 성능 개선과 학습데이트가 증가하면서 모델의 성능이 크게 올라갈 수 있었습니다. 특히 Transformer라는 인공지능 모델의 개발로 LLM이 사람의 지능과 비슷하거나 능가하는 답변을 할 수 있게되어 LLM이 유행하게 되었습니다.

 

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 LLM의 발전된 형태로, 대화형 인공지능이 특정 주제나 도메인에 관련된 정보를 참조하고 활용할 수 있도록 하는 기술입니다. 이는 LLM이 답변을 생성할 때 외부 지식베이스나 데이터셋에서 정보를 검색하여 활용하는 것을 의미합니다.

RAG는 대화형 시스템의 성능과 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 환자의 증상에 대한 질문에 답변을 할 때, RAG는 의료 문헌이나 의학 데이터베이스에서 정보를 검색하여 정확한 답변을 생성할 수 있습니다.

 

LLM만 쓰면되지 않나요?

ChatGPT에서도 좋은 대답이 나오는 데 RAG라는 새로운 기능이나오는 이유는 뭘까요? Retrieval-Augmented Generation (RAG)를 사용해야 하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 여기에는 다음과 같은 주요 이유들이 포함됩니다:

1. 정확도 향상: 대화형 인공지능 시스템이 외부 데이터를 참조하여 답변을 생성할 때, 정보의 정확성과 신뢰성이 향상됩니다. 기존의 Large Language Model (LLM)만을 사용할 때보다 RAG를 사용하면 답변이 더욱 정확하고 의미 있는 결과를 제공할 수 있습니다.
2. 다양한 정보 활용: RAG를 사용하면 대화형 시스템이 다양한 정보원을 활용할 수 있습니다. 외부 데이터베이스, 문서, 웹 페이지 등 다양한 소스에서 정보를 검색하여 활용할 수 있으므로, 답변이 더 다양하고 풍부해질 수 있습니다.
3. 도메인 지식 활용: 특정 주제나 도메인에 관련된 질문에 대답할 때, RAG를 사용하면 해당 주제나 도메인에 특화된 지식을 활용할 수 있습니다. 이는 특정 분야의 전문가가 생성한 데이터베이스나 문서를 검색하여 사용할 수 있음을 의미합니다.
4. 유연성: RAG를 사용하면 시스템이 다양한 종류의 질문에 대응할 수 있습니다. 기존의 LLM은 주어진 데이터에만 의존하여 답변을 생성하지만, RAG를 사용하면 외부 데이터를 검색하여 다양한 종류의 질문에 대답할 수 있습니다.
5. 신속한 업데이트: 외부 데이터를 참조하는 RAG 시스템은 외부 데이터가 업데이트되면 자동으로 최신 정보를 반영할 수 있습니다. 이는 신속한 변화에 대응하여 항상 최신 정보를 제공할 수 있다는 장점을 제공합니다.

따라서, RAG를 사용함으로써 대화형 시스템이 더욱 정확하고 유용한 답변을 제공할 수 있으며, 사용자 경험이 향상될 수 있습니다.

 

결론

Large Language Model (LLM)과 Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 현재 인공 지능 분야에서 주목받고 있는 기술 중 하나입니다. 이러한 기술은 우리의 일상생활에서 자연스럽게 활용되고 있으며, 더 나은 대화형 시스템과 정보 검색 기능을 제공하여 우리의 생활을 향상시킬 수 있습니다. LLM과 RAG는 더 많은 연구와 개발을 통해 더욱 발전할 것으로 기대됩니다.