[GenAI] LRM과 LLM의 차이점 이해하기

*요약(TLDR): LLM은 텍스트를 생성하고, LRM은 계획하고 추론하도록 설계되었습니다.

💻 대규모 언어 모델(LLM) 이해하기

• 개념

  • 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계된 인공지능의 한 유형

  • 이들은 방대한 양의 글을 학습하며, 문장에서 다음 단어가 무엇일지 예측하는 능력 확장

  • 트랜스포머: 단어 간의 관계를 파악하게 해주며, 맥락 이해

  • 큰 모델 사이즈: 책, 웹사이트, 기타 텍스트에서 수십억 개의 단어 학습

  • 단점

    • 편향과 윤리: 학습 데이터에 존재하는 편향을 반영하여 편향되거나 부적절한 정보 생성 가능성

    • LLM을 훈련시키고 운영하려면 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하고, 배포 비용이 높음

• 유즈케이스

  • 콘텐츠 생성: 기사, 이야기, 소셜 미디어 게시물 작성 지원

  • 고객 지원: 일반적인 고객 문의에 대한 자동 응답 제공 / 한 언어에서 다른 언어로 텍스트 번역 / 긴 문서 요약

  • 프로그래밍 지원: 코드 조각 생성 또는 디버깅 지원으로 개발자 돕기

• 예시: 크기, 학습 데이터, 특정 기능 차이

  • ChatGPT (OpenAI): 질문에 답하고, 이야기를 쓰고, 아이디어를 생성할 수 있는 인기 모델

  • Bard (Google): 창의적인 작업과 자연어로 질문에 답하기 위해 설계됨

  • Bing Chat (Microsoft): 대화형 응답을 제공하기 위해 마이크로소프트 검색 엔진에 통합

  • Claude (Anthropic): 윤리적이고 안전한 출력에 초점을 맞춘 대화 모델

  • LLaMA (Meta): 연구 및 맞춤형 애플리케이션 개발에 사용되는 오픈소스 모델

💻 대규모 추론 모델(LRM) 탐구하기

• 개념

  • 단순히 텍스트를 생성하는 것이 아니라 추론하고 계획하도록 설계

  • 목적: 단계별 사고하도록 설계. 문제를 이해하고 논리적으로 해결 시도

  • 작동 방식: 강화 학습 같은 기술을 사용해 복잡한 작업에서 더 나은 결정 시행

  • 약점

    • 자원 집약적: LLM보다 비용이 더 많이 들고, LRM은 정보를 처리하는 데 상당한 컴퓨팅 능력과 시간이 필요해 배포 비용이 더 많이 소요

    • 개발 단계: 새로운 기술로, LRM은 아직 진화 중이며 모든 유형의 추론 작업에서 신뢰성 상대적으로 낮은편 / 의사 결정 과정이 투명하지 않아 특정 결론에 어떻게 도달했는지 이해하기 어려움

• 적용 분야

  • 과학 연구: 가설 형성과 실험 설계를 돕기

  • 재무 계획: 복잡한 재무 데이터를 분석하여 투자 결정 지원

  • 고급 게임 AI: 플레이어 전략에 계획하고 적응할 수 있는 게임 캐릭터 개발 / 퍼즐

• 예시

  • OpenAI의 o1: 가장 잘 알려진 LRM 중 하나로, o1-preview와 o1-mini 같은 버전은 계획 작업을 해결하고 기존 LLM보다 더 나은 추론 성능

  • 연구 모델: 학술 연구에서 일부 실험 모델도 언어 모델에 추론 능력을 추가하며, 아직 개발 중이지만 다단계 문제를 해결하는 데 더 똑똑한 AI 시스템 목표

  
  

🏵️ 향후 트렌드: AI 추론의 진화

1. 고급 추론 모델로의 전환

• 예측에서 추론으로

2. 검색과 추론의 통합

• 데이터 검색과 사고 과정 결합

• OpenAI의 DeepSearch, Perplexity, Anthropic, DeepSeek 등

3. 오픈소스 AI 개발 강조

• 협력적 AI 발전: AI 모델을 오픈소스로 공개

4. 향상된 컴퓨팅 자원

• AI 인프라 투자: 고급 AI 추론을 지원하기 위해 인프라에 막대한 투자

5. 윤리 및 안전 고려사항 해결

• 책임 있는 AI 사용 보장: AI의 능력이 커짐에 따라 윤리적 사용과 안전에 대한 관심 증가

• source: https://www.linkedin.com/pulse/beyond-buzzwords-understanding-contrast-between-lrm-llm-srikanth-r-xrohc/