RNN에서 트랜스포머, LLM까지의 AI 진화 역사 🚀

안녕하세요! 오늘은 인공지능의 핵심 모델들이 어떻게 진화해왔는지, RNN부터 트랜스포머, 그리고 현재의 LLM까지 그 역사를 알기 쉽게 설명해 드리려고 합니다.

RNN(Recurrent Neural Network)이란? 🔄

RNN은 마치 여러분이 책을 읽을 때와 비슷합니다.

• 문장을 읽을 때 이전 단어들을 기억하며 의미를 이해하죠?
• RNN도 이전 데이터를 '기억'하면서 현재 데이터를 처리합니다!

RNN의 핵심 개념

정보가 순환한다 → 이전 정보를 기억한다 → 시퀀스 데이터를 처리할 수 있다

 

RNN은 간단히 말해 '순환하는 신경망'입니다. 일반 신경망과 달리 자기 자신에게 정보를 전달하는 특별한 구조를 가지고 있어요.

작동 방식 💻

1. 입력 데이터(x)가 들어옵니다.
2. 이전 상태(h_t-1)와 현재 입력(x_t)을 결합합니다.
3. 새로운 상태(h_t)를 계산합니다.
4. 이 과정을 반복합니다.

# RNN의 간단한 수학적 표현
h_t = tanh(W_hh * h_t-1 + W_xh * x_t + b_h)
y_t = W_hy * h_t + b_y

RNN의 한계 ⚠️

RNN은 훌륭했지만 두 가지 큰 문제가 있었습니다:

1. 장기 의존성 문제 - 문장이 길어지면 앞부분을 잊어버려요!
   • 마치 "나는 어렸을 때 살던 동네에서... (긴 문장)... 행복했다"에서 '나는'과 '행복했다'를 연결하기 어려운 것처럼
2. 기울기 소실/폭발 문제 - 학습할 때 오류 신호가 사라지거나 폭발해버려요!

이 문제를 해결하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)라는 개선된 RNN이 등장했습니다.

LSTM/GRU - 개선된 RNN의 등장 🔝

LSTM은 마치 사람의 단기 및 장기 기억처럼 작동합니다:

• 중요한 정보는 오래 기억하고
• 필요 없는 정보는 잊어버리는 기능이 있어요!

LSTM의 핵심 부품

1. 잊기 게이트(Forget Gate): 어떤 정보를 버릴지 결정
2. 입력 게이트(Input Gate): 새로운 정보를 얼마나 저장할지 결정
3. 출력 게이트(Output Gate): 현재 상태를 얼마나 출력할지 결정

GRU는 LSTM을 더 단순화한 버전으로, 비슷한 성능을 더 효율적으로 달성했습니다.

트랜스포머(Transformer)의 혁명 ⚡

2017년, 구글의 "Attention is All You Need" 논문으로 트랜스포머가 등장했습니다.

트랜스포머란?

트랜스포머는 마치 교실에서 선생님이 학생들에게 중요한 부분을 집중해서 보라고 하는 것과 비슷합니다:

• "여기 중요해!", "저기도 중요해!" 하며 주의를 집중시키죠.
• 이것이 바로 '어텐션(Attention)' 메커니즘입니다!

트랜스포머의 핵심 요소 🔑

1. 셀프 어텐션(Self-Attention)
   • 모든 단어가 서로 "누가 중요해?" 하고 물어보는 방식
   • "나는 사과를 먹었다"에서 '먹었다'는 '사과'와 관련이 깊다고 판단
2. 멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention)
   • 여러 관점에서 동시에 분석
   • 마치 여러 명의 선생님이 같은 문장을 다른 관점으로 분석하는 것
3. 포지셔널 인코딩(Positional Encoding)
   • 단어의 위치 정보를 알려주는 신호
   • RNN과 달리 순서 정보가 없어서 이를 추가

# 셀프 어텐션의 간단한 설명
# Q(Query), K(Key), V(Value)를 사용
attention_score = softmax(Q * K.T / sqrt(d_k)) * V

트랜스포머의 장점 👍

1. 병렬 처리 - RNN과 달리 모든 단어를 동시에 처리
   • 마치 책을 한 번에 훑어보는 것처럼!
2. 장거리 의존성 - 문장의 길이에 상관없이 모든 단어 간 관계 파악
   • "나는 (긴 문장)... 행복했다"에서도 '나는'과 '행복했다'의 관계를 쉽게 파악

트랜스포머 모델의 첫 성공작은 BERT와 GPT였습니다.

대규모 언어 모델(LLM)의 시대 🌏

트랜스포머 구조를 확장하여 등장한 LLM(Large Language Model)은 인공지능의 새로운 지평을 열었습니다.

LLM이란?

LLM은 트랜스포머를 기반으로 하지만, 훨씬 크고 많은 데이터로 학습된 모델입니다:

• 마치 몇 권의 책이 아닌 인터넷의 대부분을 읽은 학생과 같아요!
• 수십억, 수천억 개의 매개변수(파라미터)를 가집니다.

LLM의 진화 과정 📈

1. GPT (2018) - OpenAI의 첫 트랜스포머 기반 모델
   • 다음 단어 예측하기로 학습
2. GPT-2 (2019) - 10배 더 큰 모델
   • 텍스트 생성 능력 대폭 향상
3. GPT-3 (2020) - 1750억 개 파라미터의 거대 모델
   • 프롬프트만으로 다양한 작업 수행
   • "소수의 예시(few-shot learning)" 능력 등장
4. GPT-4, Claude, Llama 등 (2022~) - 더 정교하고 능력 있는 모델들
   • 코딩, 추론, 창작 등 다양한 능력 보유

LLM의 작동 방식 🧠

1. 사전 학습(Pre-training)
   • 인터넷의 방대한 텍스트로 학습
   • 다음 단어 예측하기(언어 모델링)
2. 미세 조정(Fine-tuning)
   • 특정 작업에 맞게 추가 학습
   • 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)
3. 추론(Inference)
   • 프롬프트를 받아 확률적으로 다음 토큰 생성
   • 빔 서치, 샘플링 등 다양한 생성 기법 사용

# LLM의 간단한 사용 예시 (Python)
import openai

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "당신은 도움이 되는 AI 비서입니다."},
        {"role": "user", "content": "안녕하세요, AI의 역사를 알려주세요."}
    ]
)

RNN부터 LLM까지의 주요 발전 포인트 💎

1. RNN (1980년대~): 순차 데이터 처리의 기초
2. LSTM (1997년): 장기 의존성 문제 해결
3. 트랜스포머 (2017년): 병렬 처리와 어텐션 메커니즘
4. BERT/GPT (2018~): 사전학습-미세조정 패러다임
5. 거대 LLM (2020~): 규모의 확장과 능력의 향상

주의할 점 ⚠️

1. 리소스 요구 사항
   • LLM은 엄청난 컴퓨팅 파워와 에너지를 소비합니다
   • 개인이 학습시키는 것은 거의 불가능합니다
2. 데이터 편향성
   • 학습 데이터에 포함된 편향이 모델에 그대로 반영됩니다
   • 윤리적 문제를 초래할 수 있습니다
3. 환각(Hallucination) 현상
   • LLM은 사실처럼 들리지만 실제로는 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다
   • 결과를 무조건 신뢰하지 마세요!
4. 블랙박스 성격
   • 왜 특정 답변을 생성했는지 정확히 설명하기 어렵습니다
   • 의사결정 과정이 불투명합니다
5. 개인정보 보호
   • 모델에 입력한 정보가 어떻게 사용될지 주의해야 합니다
   • 민감한 정보는 입력하지 않는 것이 좋습니다

마치며 🎁

RNN부터 트랜스포머, LLM까지의 발전은 마치 인간의 언어 능력이 인공지능에게 이식되는 여정과 같습니다. 이제 AI는 단순한 분류 작업뿐만 아니라 창작, 추론, 대화까지 가능해졌습니다. 앞으로 AI가 어디까지 발전할지, 그 여정에 여러분도 함께하시길 바랍니다!

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궁금하신 점 있으시다면 댓글로 남겨주세요! 😊

참고자료:

• Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. https://arxiv.org/abs/1706.03762
• Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation. https://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf
• Brown, T., et al. (2020). Language models are few-shot learners. https://arxiv.org/abs/2005.14165
• Devlin, J., et al. (2018). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. https://arxiv.org/abs/1810.04805
• OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. https://arxiv.org/abs/2303.08774