거대언어모델 (Large Language Model, LLM) 개념, 활용분야, 관련주, 한국 현황

 

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거대언어모델 (Large Language Model, LLM) 

개념, 활용분야, 관련주, 한국 현황

 

 

 

1. 거대언어모델 (Large Language Model, LLM)이란?
2. 거대언어모델(LLM) 활용 분야
3. 거대언어모델(LLM) 관련주
4. 한국에서의 거대언어모델(LLM) 사용 방안

 

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1. 거대언어모델 (Large Language Model, LLM)이란?

 

 

거대언어모델(Large Language Model, LLM)은

컴퓨터 프로그램이나 인공지능 시스템의 한 유형으로,

대규모의 텍스트 데이터를 사용하여 학습된 모델입니다.

 

기존의 언어 모델(LM)을 확장한 개념으로,

인간의 언어를 이해하고 생성하도록 훈련된 인공지능을

통틀어 거대언어모델(LLM)이라고 지칭하는 것이죠.

 

LLM의 주요 기능은

맥락을 파악하여 적절한 답을 만들어내는 것입니다.

 

하나의 문장이 주어질 경우,

하나의 단어가 끝나고 다음 단어를 예측할 때

단어들 사이의 문맥을 파악해서

더욱 정확한 의미를 생성하는 것이죠.

 

 

챗GPT를 비롯한 여러 가지 생성형 AI들이 공개되면서

다른 IT기업들도 차세대 모델을 열심히 준비하교 있죠.

이 생성형 AI가 제 역할을 하도록 만드는 것이 바로 LLM입니다.

 

LLM은 일반적으로 자연어 처리

(Natural Language Processing, NLP) 작업을 수행하는 데 사용되며,

예를 들어 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답

등과 같은 작업에 활용됩니다.

 

대표적인 거대언어모델로는

OpenAI의 GPT 시리즈(GPT-1, GPT-2, GPT-3)가 있습니다.

GPT 시리즈는 텍스트의 다음 단어를 예측하는 데

초점을 맞추어 학습되었기 때문에

텍스트 생성 작업에 특히 뛰어난 성능을 보입니다.

 

거대언어모델은 다양한 분야에서 활용되고 있지만,

이러한 모델이 생성한 결과물을 신뢰할 수 있는지,

편향이나 부적절한 내용이 포함되어 있지는 않은지

등에 대한 연구와 검토가 계속 진행되고 있습니다.

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2. 거대언어모델(LLM) 활용 분야

 

Large Language Model(LLM)은

다양한 분야에서 사용되고 있습니다.

예시를 하나씩 살펴보겠습니다.

 

(1) 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)

 

텍스트 분류

문서 분류, 감성 분석 등의 작업에서

LLM은 텍스트를 분류하거나

레이블을 예측하는 데 사용됩니다.

 

개체명 인식(Named Entity Recognition, NER)

문서에서 특정 개체(사람, 장소, 날짜 등)를

식별하기 위해 LLM이 사용됩니다.

 

문장 간 유사도

두 문장 간의 유사도를 측정하거나 요약합니다.

 

(2) 기계 번역

 

LLM은 다국어 문장을 번역하거나

특정 언어로의 번역을 수행하는 데 사용됩니다.

 

번역 시스템에서 LLM은 문맥을 고려하여

보다 자연스러운 번역을 제공할 수 있습니다.

 

(3) 질문 응답 시스템

 

LLM은 사용자의 질문에 대답하는 데 사용됩니다.

주어진 질문에 대한 답변을 생성하거나

검색된 정보를 요약하여 제공합니다.

 

(4) 텍스트 생성, 요약, 추출

 

LLM은 글, 시, 소설, 논문 등의 다양한 형태의

텍스트를 생성할 수 있습니다.

특정 주제에 대한 글을 작성하거나,

요약을 생성하는 데 사용됩니다.

 

 

또한, LLM은 콘텐츠 생성을 자동화하는 데 사용됩니다.

이는 기사, 소설, 시, 논문, 코드, 음악, 이미지 설명

등을 생성하는 데 활용될 수 있습니다.

특히, 맞춤형 콘텐츠 생성이나 콘텐츠 마케팅 분야에서

널리 사용될 수 있습니다.

 

이를 기반으로 LLM은 예술과 창작 분야에서도

활용될 수 있습니다.

시, 소설, 음악, 그림, 영화 스크립트

등의 생성에 사용될 수 있습니다.

 

LLM은 텍스트에서 중요한 정보를 추출하고 구조화합니다.

주요 개체, 사건, 날짜, 위치 등을 식별하여 정보를 추출합니다.

 

(5) 감정 분석

 

LLM은 텍스트에서 감정을 인식하고 분류할 수도 있습니다.

(WOW)

긍정적인, 부정적인, 중립적인 감정을 분석하거나

감정적인 표현을 감지할 수 있습니다.

 

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이를 바탕으로 의료 분야와 금융 분야에서

LLM을 가장 활발하게 사용할 수 있습니다.

 

의료 분야의 경우 의료 기록 분석, 의료 진단 보조,

의학 논문 요약, 의학 정보 검색,

의료 질문 응답 시스템, 질병 패턴 분석

등에서 LLM이 활용됩니다.

 

금융 분야의 경우 금융 보고서 작성, 시장 동향 분석,

금융 뉴스 요약 등에서 LLM이 사용됩니다.

LLM이 금융 뉴스를 요약하거나

투자 조언을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

경제학적 데이터 분석, 시장 동향 예측,

금융 리포트 작성 등에도 적용 가능합니다.

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3. 거대언어모델(LLM) 관련주

거대언어모델(Large Language Model, LLM)과 관련주는

주로 LLM을 개발하거나 활용하는 기업들에 관련됩니다.

다음은 거대언어모델과 관련된 기업 중 일부입니다.

 

(1) OpenAI

 

OpenAI는 GPT 시리즈와 같은

거대언어모델을 개발한 연구기관이자 기업입니다.

그들의 연구결과와 기술이 LLM 분야에서

매우 중요한 위치를 차지하고 있습니다.

그러나 OpenAI는 비영리 기관이기 때문에

직접적인 주식투자 옵션이 제공되지 않습니다.

 

 

(2) Google (Alphabet Inc.)

 

Google은 거대언어모델을 개발하고

자체 플랫폼에 통합하는 등

인공지능 및 자연어처리 분야에서

활발한 연구를 진행하고 있습니다.

Alphabet Inc.의 주식으로 투자할 수 있습니다.

 

(3) Microsoft Corporation

 

Microsoft는 Azure AI, Office 365 및

Cortana와 같은 제품을 통해 자연어 처리 및

대화형 인터페이스 기술을 개발하고 있습니다.

Microsoft의 주식으로 투자할 수 있습니다.

 

(4) Amazon.com, Inc.

 

Amazon은 자연어 처리 및 음성 인식 기술을 활용하여

Alexa와 같은 제품을 개발하고 있습니다.

Amazon의 주식으로 투자할 수 있습니다.

 

 

(5) NVIDIA Corporation

 

NVIDIA는 그래픽 처리 장치(GPU)와

관련된 기술을 개발하고 있으며,

이 기술은 대규모 딥러닝 모델을 학습하고 실행하는 데 중요합니다.

 

(6) IBM

 

IBM은 인공지능 및 자연어 처리 분야에서

Watson과 같은 제품을 개발하고 있습니다.

IBM의 주식으로 투자할 수 있습니다.

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이러한 기업들은 LLM과 관련된 기술을 개발하거나 활용하여

자연어 처리와 관련된 제품 및 서비스를 제공하고 있습니다.

하지만 특정 기업의 주식에 투자할 때는

투자자 자신의 조사와 의사결정이 필요하며,

주식 시장의 변동성과 위험을 고려해야 합니다.

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4. 한국에서의 거대언어모델(LLM) 사용 방안

 

정부는 2025년까지 LLM 개발 완료를 목표로

네이버, SK텔레콤 등 자체 AI 기술을 개발 중인

민간 기업 관계자들과 협의 중이다.

 

국내 기업의 기술과 인프라를 활용해

GPT처럼 대한민국 정부의 LLM을 구축한다는 것이다.

 

데이터를 학습한 AI 모델은

대국민 서비스와 공무원 업무 혁신 등에

다양하게 쓰일 수 있다는 게 정부의 구상이다.

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정부 LLM 개발은 AI를 공공 행정에

접목하기 위한 시도라는 점에서 주목된다.

 

중앙정부에서 배포하는 보도자료뿐만 아니라

법률, 조례, 규칙 등 방대한 내용을 학습해야 한다.

양질의 많은 데이터를 학습할수록 AI는 똑똑해진다.

대통령 연설문, 부처 브리핑 자료, 각종 통계 정보까지

학습할 수 있는 데이터는 무궁무진하다.

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하지만 민감한 내용의 정부 문서까지 민간 AI기업에 넘겨야 한다면,

이 과정에서 보안 문제가 발생할 염려가 있다.

민관이 긴밀히 공조해야 하는 사업이어서

단순히 기업이 정부 입찰에 참가해

계약을 따내는 방식도 불가능하다.

정부가 LLM개발에 직접 나서는 이유다.

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공공포털 일원화와 맞춤형 서비스

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정부가 LLM 구축을 통해 원하는 효과는 크게 두 가지다.

먼저 공공포털을 일원화해 AI 챗봇이

맞춤형 정보를 제공할 수 있다.

 

그동안에는 내가 원하는 행정 정보를 찾기 위해

담당 부처 홈페이지를 찾아 일일이 검색하는 일을 거쳤다면,

대국민 서비스를 위한 AI 챗봇이 질문에 바로 답해주는 형식으로 바뀐다.

정부는 대국민 서비스에 대한 만족도를 크게 높일 수 있다.

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공무원의 행정 업무 혁신

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공무원의 행정 업무도 효율적으로 바뀐다.

그동안 부처에서 생산되는 전자기록물은 문서관리 시스템을 거쳐

기록관리 시스템, 중앙영구기록 관리시스템으로

이관되는 복잡한 과정을 거쳐야 했다.

 

이는 부처 간 협업과 소통을 어렵게 하는 원인으로 지적돼왔다.

이 때문에 정부 특화 LLM을 구축하면 문서 처리와 기록 관리,

AI의 행정 데이터 학습까지 전 과정을

원사이클로 해결할 수 있다는 게 정부의 복안이다.

 

(출처: 아시아경제 / 2024.03.05)

https://v.daum.net/v/20240305110922429

 

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