LLM의 기초를 이해하기 위한 5가지 핵심 논문

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핵심 요약

현대 대규모 언어 모델(LLM)은 Transformer 아키텍처, 스케일링 법칙, 정렬, 검색 증강 생성 등 다양한 기술적 토대 위에 구축된다. 이 글은 LLM의 핵심 메커니즘을 이해하는 데 필요한 5가지 기초 연구 논문을 선정하여 각 논문이 다루는 핵심 개념과 중요성을 요약한다. Transformer 구조부터 GPT-3의 인컨텍스트 학습, InstructGPT의 RLHF, RAG의 외부 지식 활용까지 단계별로 학습한다. 이 논문들은 모델의 구조, 학습 방식, 성능 최적화, 응용 분야를 아우르는 LLM 이해의 필수 이정표 역할을 한다.

대상 독자

LLM의 작동 원리를 체계적으로 학습하고자 하는 AI 입문자 및 개발자

의미 / 영향

이 논문들은 현대 AI 기술의 발전 경로를 명확히 보여주며, LLM의 구조와 학습, 응용 방식을 이해하는 데 필수적인 지식 체계를 제공한다. 이를 통해 개발자는 모델의 한계와 가능성을 파악하고 더 효과적인 AI 시스템을 설계할 수 있다.

섹션별 상세

Attention Is All You Need는 Transformer 아키텍처를 도입하여 시퀀스 처리의 새로운 표준을 제시했다. 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 토큰 간의 관계를 파악하고 문맥을 이해하며, 이는 현재 모든 주요 LLM의 기반이 된다.

Language Models Are Few-Shot Learners는 GPT-3를 통해 인컨텍스트 학습의 가능성을 입증했다. 별도의 재학습 없이 프롬프트 내 예시만으로 다양한 작업을 수행하며, 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 부각했다.

Scaling Laws for Neural Language Models는 모델 크기, 데이터, 연산량 증가에 따른 성능 향상을 예측 가능한 법칙으로 정립했다. 이는 대규모 모델과 대규모 학습 클러스터에 대한 투자의 기술적 근거를 제공한다.

Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback은 InstructGPT를 통해 사전 학습된 모델을 유용한 비서로 전환하는 과정을 설명한다. SFT와 RLHF를 결합하여 인간의 선호에 맞춘 응답 생성을 가능하게 한다.

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks는 RAG를 통해 모델이 외부 지식을 참조하도록 설계했다. 파라미터 내부 지식에만 의존하지 않고 실시간 정보 검색을 결합하여 사실 기반의 정확한 응답을 생성한다.

실무 Takeaway

Transformer 아키텍처는 현대 LLM의 근간이며, 셀프 어텐션이 문맥 이해의 핵심이다.
GPT-3는 인컨텍스트 학습을 통해 프롬프트만으로 모델의 범용적 활용이 가능함을 보여주었다.
InstructGPT의 RLHF 기법은 모델이 인간의 의도와 안전한 응답을 따르도록 정렬하는 표준 방법론이다.
RAG는 외부 지식 검색을 통해 모델의 환각을 줄이고 최신 정보를 반영하는 필수적인 응용 패턴이다.