LLM 개요 및 RAG와의 차이 (chatGPT)

LLM(대형 언어 모델, Large Language Model)이란, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 처리와 생성 작업을 수행할 수 있는 AI 모델을 말합니다. 주로 딥러닝 기술을 기반으로 하며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 작업에 활용됩니다.

특징

1. 대규모 데이터 학습: 수십억 개 이상의 단어로 구성된 데이터셋을 학습하여 다양한 언어적 패턴을 이해합니다.
2. 범용성: 특정 분야에 국한되지 않고, 여러 주제나 응용 분야에 적응할 수 있습니다.
3. 자연어 생성: 사용자가 입력한 문장이나 질문에 대해 자연스럽고 유창한 답변을 생성할 수 있습니다.
4. 컨텍스트 이해: 대화나 문맥을 파악하여 보다 정확한 응답을 제공합니다.

사용 사례

• 챗봇: 고객 서비스, 정보 제공 등에서 자연스러운 대화를 제공합니다.
• 문서 요약: 긴 문서를 짧고 간결하게 요약합니다.
• 번역: 다양한 언어 간의 번역 작업을 수행합니다.
• 코드 생성 및 디버깅: 프로그래밍 작업을 보조합니다.

기술적 배경

LLM은 주로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 설계됩니다. 가장 대표적인 예로 OpenAI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 Google의 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)가 있습니다. 이러한 모델은 학습 단계에서 방대한 데이터를 통해 언어적 지식을 습득하고, 활용 단계에서 사용자의 입력에 따라 생성 작업을 수행합니다.

쉽게 말해, LLM은 "사람처럼 글을 읽고 쓰는 AI"로 이해할 수 있습니다.

 

 

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LLM(대형 언어 모델)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 모두 자연어 처리 작업에서 사용되지만, 그 접근 방식과 활용 목적에서 차이가 있습니다. 아래는 두 기술의 차이점과 특징입니다.

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1. LLM(대형 언어 모델)

정의:

LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 구조와 패턴을 이해하고 텍스트 생성, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 수행하는 AI 모델입니다.

특징:

• 기반 데이터: 학습된 데이터를 바탕으로 추론과 응답을 생성.
• 응답 생성: 자체적으로 학습된 데이터에서 패턴을 사용해 답변을 생성.
• 오프라인 학습: 학습된 데이터는 모델 내부에 저장되어 있으며, 업데이트가 이루어지지 않는 한 학습 이후 발생한 정보는 알 수 없음.
• 단점:
  • 최신 정보 부족: 학습 데이터 이후 발생한 정보에 대한 접근 불가능.
  • 사실 기반 응답의 신뢰도 한계: 가짜 정보를 생성할 가능성.

사용 사례:

• 챗봇, 문서 요약, 번역, 창의적 콘텐츠 생성 등.

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2. RAG(Retrieval-Augmented Generation)

정의:

RAG는 **정보 검색(Retrieval)**과 **생성(Generation)**을 결합한 기술로, 외부 데이터베이스나 검색 시스템에서 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 응답을 생성하는 방식입니다.

특징:

• 검색 기반: 최신 데이터나 외부 지식베이스에 실시간으로 접근해 필요한 정보를 검색.
• 정보 활용: 검색한 결과를 언어 모델이 활용해 응답 생성.
• 업데이트 가능: 외부 데이터베이스를 업데이트함으로써 최신 정보를 반영할 수 있음.
• 장점:
  • 최신 정보 제공 가능.
  • 정확성과 신뢰도를 높일 수 있음.
• 단점:
  • 검색 및 응답 속도가 느릴 수 있음.
  • 외부 데이터베이스의 품질에 따라 응답 품질이 달라질 수 있음.

사용 사례:

• 사실 기반 질의응답: 법률 문서, 기술 문서, 뉴스 등과 같은 정확성이 중요한 분야.
• 검색 보조 시스템: 고객 지원, 비즈니스 인텔리전스 등.

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주요 차이점

특징 LLM RAG

데이터 출처	학습된 내부 데이터	외부 검색 시스템과 실시간 데이터
업데이트 가능성	정적 (학습 데이터 이후 제한됨)	동적 (외부 데이터로 최신 정보 제공 가능)
응답 방식	학습 데이터에서 추론 및 생성	검색 후 결과를 바탕으로 생성
적합한 사용 사례	창의적 생성, 대화형 시스템	최신 정보 제공, 신뢰성 높은 응답

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결론

• LLM은 자체 학습된 데이터를 바탕으로 독립적인 언어 생성에 강점을 가지며, 창의적 응답과 일반적인 언어 작업에 적합합니다.
• RAG는 실시간 검색을 통해 최신 정보나 특정 문서 기반 응답이 필요한 경우에 적합합니다.

쉽게 말해, LLM은 독립적으로 언어를 생성하는 모델이고, RAG는 외부 데이터를 검색하고 이를 바탕으로 응답을 생성하는 모델입니다. RAG는 LLM을 활용하면서도 검색 기능을 추가한 방식이라고 이해할 수 있습니다.