LLM 대 AI: 차이점, 사용 사례 및 도구에 대한 실용 가이드

이 가이드는 데이터 팀, 개발자 및 비즈니스 리더가 각 작업에 적합한 기술을 선택할 수 있도록 대규모 언어 모델과 광범위한 인공지능 분야 간의 주요 차이점을 설명합니다. 생성형 AI 도구를 평가하거나, AI 기반 제품을 구축하거나, 현재 AI 환경을 탐색하는 팀을 이끌고 있다면 이 가이드가 도움이 될 것입니다.

AI 대 LLM: 간략 비교

AI 대 LLM 질문은 다른 어떤 질문보다 기술 구매 결정에 더 많은 혼란을 야기합니다. 인공지능은 일반적으로 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 수행하는 지능형 기계를 구축하는 데 전념하는 컴퓨터 과학의 광범위한 분야입니다. 대규모 언어 모델은 언어 관련 작업을 위한 생성형 AI의 특수 하위 집합입니다. 이러한 주요 차이점은 정확한 LLM 대 AI 비교의 기초가 됩니다.

현대 생성형 AI 아키텍처는 판별 모델과 대규모 언어 모델을 일상적으로 결합하여, 어느 한 접근 방식만으로는 처리할 수 없는 사용 사례에 적합한 복합 AI 시스템을 만듭니다.

핵심 정의: 인공지능, 딥러닝, 대규모 언어 모델, 생성형 AI

인공지능은 인간 지능을 시뮬레이션하는 시스템을 구축하는 데 중점을 둔 컴퓨터 과학의 광범위한 분야입니다. AI는 명시적으로 프로그래밍된 시스템뿐만 아니라 각 출력에 대해 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터에서 패턴을 학습하는 시스템도 포함합니다.

딥러닝은 다층 신경망이 데이터에서 직접 복잡한 표현을 학습하여 언어 기반 작업, 이미지 인식 및 음성 합성 전반에 걸쳐 혁신을 가능하게 하는 머신러닝의 하위 집합입니다.

대규모 언어 모델은 방대한 양의 텍스트로 훈련되어 텍스트 입력에서 인간 언어를 생성하는 특정 유형의 딥러닝 모델로, 대부분의 생성형 AI 애플리케이션의 핵심을 이룹니다.

생성형 AI는 과거 데이터에서 예측하거나 분류하는 대신, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 코드와 같은 완전히 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 시스템을 의미합니다. 생성형 AI는 광범위한 생성 모델 범주를 지칭하며, 대규모 언어 모델은 그 중 중요한 한 유형입니다.

상호 관계: AI에서 언어 모델까지의 계층 구조

이 관계를 시각화하면 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 광범위한 AI 생태계 내에서 어디에 위치하는지 명확히 알 수 있습니다.

생성형 AI는 여러 모델 유형과 겹칩니다. 특수 이미지 아키텍처는 이미지 생성 도구를 구동하고, 생성적 적대 신경망은 비디오 생성 및 음악 작곡 파이프라인의 기반이 되며, LLM은 텍스트 생성 및 자연어 처리를 담당합니다. 모든 생성형 AI 시스템이 LLM인 것은 아닙니다. 생성형 AI는 이미지, 오디오, 비디오를 생성하는 모델도 포함할 수 있지만, 모든 LLM은 생성형 AI의 한 형태입니다. 모든 LLM이 모든 언어 작업에 적합한 것은 아니며, 생성형 AI 유형이 범위에서 어떻게 다른지 이해하는 것은 모든 LLM 대 AI 조달 또는 플랫폼 논의를 명확히 합니다.

딥러닝, 트랜스포머, 대규모 언어 모델의 작동 방식

트랜스포머 모델은 현대 대규모 언어 모델의 아키텍처적 중추입니다. 이전의 순차적 신경망과 달리, 트랜스포머 모델은 자기 주의(self-attention)를 통해 시퀀스의 모든 토큰을 동시에 평가하여 전체 입력에 걸친 장거리 관계에 가중치를 부여합니다. 이러한 변화는 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 훈련을 경제적으로 가능하게 했으며, 오늘날의 최첨단 모델을 이전 딥러닝 모델과 구분 짓습니다.

GPT-4 및 Llama와 같은 고급 대규모 언어 모델(LLM)은 수십억 개의 매개변수를 가진 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 훈련되어 언어 작업 전반에 걸쳐 복잡한 문제 해결을 가능하게 합니다. 팀은 두 가지 주요 기술을 사용하여 생성형 AI를 적용합니다. 모델 성능을 향상시키기 위해 도메인별 훈련 데이터로 생성형 AI 모델을 미세 조정하거나, 가중치 업데이트 없이 지시 설계만으로 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 생성형 AI 동작을 형성합니다. 어떤 유형의 ML 모델이든 프로덕션 배포 전에 특정 출력 유형에 적합한 모델 평가 기준이 필요합니다.

훈련 데이터, 컨텍스트 창, 모델 규모

대규모 언어 모델은 웹 페이지, 서적, 코드 저장소 및 라이선스 데이터셋에서 가져온 방대한 양의 텍스트를 처리하여 학습합니다. 훈련 데이터의 품질과 다양성은 언어 모델이 추론하는 방식과 실패하는 지점에 직접적인 영향을 미칩니다. 공급업체로부터 생성형 AI 모델을 평가하는 조직은 어떤 훈련 데이터가 사용되었는지, 그리고 개인 정보 보호 또는 라이선스 의무를 발생시키는지에 대해 명확히 알아야 합니다.

컨텍스트 창은 모델이 한 번에 처리할 수 있는 콘텐츠의 양을 정의합니다. 좁은 창은 팀이 긴 문서를 더 작은 텍스트 입력으로 분할하도록 강제합니다. 생성형 AI 도구를 선택할 때, 컨텍스트 제한은 실제 문서 길이에 맞춰야 합니다. 생성형 AI 도구 제공업체마다 이 부분에서 상당한 차이가 있으며, 이 차이는 엔터프라이즈 규모에서 중요합니다.

생성형 AI 대 언어 모델: 범위 및 콘텐츠 생성

생성형 AI는 이미지 합성, 비디오 제작, 오디오 합성, 음악 작곡 및 텍스트를 포함하는 광범위한 범주인 반면, 언어 모델은 언어 생성 및 코드에 중점을 둡니다. 생성형 AI는 모든 모달리티에 걸쳐 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 둡니다. LLM은 특히 언어 작업 및 텍스트에 최적화된 생성형 AI를 나타냅니다.

생성형 AI는 모달리티 전반에 걸쳐 광범위한 콘텐츠 생성을 처리하는 반면, LLM은 주로 텍스트 생성 및 자연어 처리 작업(감성 분석 및 언어 번역 포함)을 위해 설계되었습니다. 두 생성형 AI 시스템 모두 동일한 워크플로에 참여할 수 있습니다. 예를 들어, 한 팀은 생성형 AI 이미지 모델과 언어 모델을 결합하여 단일 브리핑에서 시각 자료와 텍스트를 생성할 수 있습니다. 어떤 출력에 인간의 개입이 필요한지 사고 발생 후가 아니라 배포 전에 정의해야 합니다.

애플리케이션: 콘텐츠 생성, 데이터 분석, AI 자동화

다음 사용 사례는 기업 조직 전반에서 생성형 AI 도구 및 대규모 언어 모델(LLM)의 가장 일반적인 프로덕션 배포를 반영합니다.

콘텐츠 생성 및 자동화

생성형 AI 도구는 장문 초안 작성, 이메일 생성, 제품 설명 확장 등 콘텐츠 생성 워크플로에 실용적으로 활용되고 있습니다. 대규모 언어 모델은 코드 스니펫, 함수 또는 전체 프로그램을 작성하는 코드 생성 도구로 사용될 수 있어 반복적인 작업을 자동화하는 데 팀을 크게 지원합니다. 기업들은 생성형 AI를 배포하여 대량의 사용자 문의를 처리하고 지원 업무 부담을 줄이는 고객 서비스 챗봇을 구축합니다. 시스템은 시간이 지남에 따라 인간의 피드백으로부터 학습합니다. 이러한 피드백 루프를 조기에 구축하면 품질 개선이 가속화됩니다. 대규모 언어 모델은 다국어 고객 경험을 위해 언어를 번역할 수도 있습니다.

데이터 분석 및 인사이트 추출

대규모 언어 모델은 비정형 데이터, 특히 언어 및 코드에 대한 범용 엔진 역할을 합니다. 실적 보고서 또는 고객 피드백과 관련된 작업의 경우, 생성형 AI 도구는 감성 분석을 수행하고, 명명된 엔티티를 추출하거나, 대규모로 결과를 요약할 수 있습니다. 금융 분야에서 조직은 사기 분석을 위해 전통적인 머신러닝을 사용하는 동시에, 재무 보고서의 텍스트 요약을 생성하기 위해 생성형 AI에 의존합니다. 언어 모델이 생성하는 모든 수치적 주장은 원본 기록과 대조하여 검증해야 합니다.

AI 에이전트 및 에이전트 워크플로

이러한 시스템은 언어 모델을 검색 엔진, 데이터베이스, API와 같은 외부 도구에 연결하여 계획, 검색 및 다단계 작업을 가능하게 함으로써 언어 모델의 기능을 확장합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 자율적으로 추론하고 행동하는 AI 에이전트를 구동하도록 발전했으며, 이는 AI 환경에서 가장 빠르게 성장하는 부문 중 하나입니다. 에이전트 시스템은 완전 자동화 전에 샌드박스 테스트가 필요합니다. 프로덕션 시스템에 쓰는 모든 에이전트 워크플로는 인간 개입 에스컬레이션 경로가 필요합니다.

AI 도구 선택 및 AI 도구 선정

생성형 AI 도구를 평가하는 팀은 플랫폼을 결정하기 전에 다음 기준을 적용해야 합니다.

보안 및 데이터 거버넌스. 생성형 AI 도구가 프롬프트 데이터를 타사 서버로 전송합니까? 민감한 워크로드에 대해 온프레미스 배포 옵션을 사용할 수 있습니까?

성능 및 모델 평가. 실제 작업에서 AI 모델을 벤치마킹했습니까? 기본 생성형 AI 모델이 프롬프팅만으로는 해결할 수 없는 성능 격차를 줄이기 위해 도메인별 예시로 미세 조정할 수 있습니까? 공급업체 벤치마크뿐만 아니라 객관적인 모델 평가 기준을 사용하십시오.

규모에 따른 비용. 파일럿 규모에서는 저렴해 보이는 AI 도구도 프로덕션 볼륨에서는 값비싼 생성형 AI 도구 선택이 될 수 있습니다.

공급업체 계약 위험 신호. 공급업체가 귀하의 데이터를 재훈련에 사용할 권한을 부여하는 조항, 모호한 "데이터 사용" 정의, 그리고 규제 산업에서 생성형 AI 출력에 대한 제한적인 면책 조항을 주의하십시오.

배포 고려 사항: 규모, 비용, 안전 및 모니터링

추론 비용은 생성형 AI 배포에서 가장 큰 운영 비용입니다. 비용 동인에는 AI 모델 크기, 컨텍스트 길이 및 요청 볼륨이 포함됩니다. 파일럿 규모가 아닌 프로덕션 규모로 추정하십시오. 런타임 모니터링 및 사용 로깅은 필수적입니다. 다운스트림 모델 평가를 위해 모든 프롬프트, 출력 및 오류 상태를 캡처해야 합니다. 모든 생성형 AI 배포에는 롤백 계획이 포함되어야 합니다. 이를 통해 팀은 AI 모델을 비활성화하고 실패 발생 시 트래픽을 대체 시스템으로 라우팅할 수 있습니다.

LLM과 광범위한 AI 중 언제 사용할 것인가: 의사결정 가이드

이 의사결정 프레임워크는 AI와 LLM 선택을 일반적인 비즈니스 문제에 매핑하여 애플리케이션 범위의 주요 차이점을 강조합니다.

뉘앙스가 중요하고 인간의 감독이 필요한 복잡한 언어 작업에는 대규모 언어 모델을 권장합니다. 언어 생성이 필요 없는 전문화된 작업에는 구조화된 데이터로 훈련된 ML 모델, 컴퓨터 비전 시스템 또는 강화 학습 에이전트와 같은 광범위한 AI 도구를 권장합니다. AI가 발전함에 따라 지능형 시스템은 복합 아키텍처에서 생성형 AI와 판별 모델을 점점 더 많이 결합하고 있습니다.

일반적인 위험 및 완화: 환각, 편향, 개인 정보 보호

환각. 생성형 AI 모델은 훈련 데이터에서 패턴 매칭을 통해 언어를 생성하므로(검증된 사실이 아님) 사실과 다른 출력을 높은 신뢰도로 생성할 수 있습니다. 생성형 AI 출력을 검증된 소스에 기반을 두도록 검색 증강 생성을 구현하고, 중요한 결정에는 인간 개입 검토를 요구하십시오.

편향. 머신러닝 모델은 훈련 데이터의 패턴을 반영하며, 여기에는 역사적 편향도 포함됩니다. 인구 통계학적 세그먼트 전반에 걸쳐 생성형 AI 모델 출력을 감사하고, 다양한 모델 평가 데이터셋을 유지하며, 모든 생성형 AI 릴리스에서 편향 테스트를 문서화하십시오.

개인 정보 보호 및 보안. 외부 생성형 AI 서비스의 중요한 단점은 기밀 정보를 포함하는 프롬프트가 공급업체에 의해 보관될 수 있다는 것입니다. 외부 생성형 AI 도구로 전송될 수 있는 정보를 명시하는 데이터 거버넌스 정책을 수립하고, 모든 훈련 및 추론 파이프라인에서 데이터 출처를 추적하십시오. 인간 개입 임계값을 정의해야 합니다. 의료, 법률 또는 금융 분야의 중요한 생성형 AI 출력은 항상 인간의 승인을 받아야 합니다.

실용적인 다음 단계 및 리소스

3단계 파일럿 체크리스트:

생성형 AI 도구를 선택하기 전에 하나의 특정 워크플로, 측정 가능한 성공 지표 및 고정 예산을 정의하십시오. 실제 볼륨의 실제 데이터로 파일럿을 실행하고 모델 평가를 위해 모든 생성형 AI 출력을 로깅하십시오. 생성형 AI라는 범주에 대한 열정이 아니라 증거를 기반으로 확장, 미세 조정 또는 중단을 결정하십시오.

Databricks는 무료 생성형 AI 교육, 트랜스포머 모델 튜토리얼, 그리고 도메인별 데이터셋으로 대규모 언어 모델 LLM을 미세 조정하는 가이드를 제공합니다. 이러한 리소스는 프롬프트 엔지니어링부터 배포까지 프로덕션 환경에서 생성형 AI 모델을 사용하는 방법을 다룹니다.

텍스트를 읽고, 쓰고, 요약하는 데 상당한 시간을 소모하는 워크플로 하나를 식별하십시오. 이는 엔터프라이즈 AI 개발의 일반적인 시작점입니다. 생성형 AI 도구가 팀이 다듬을 수 있는 검토된 초안 출력을 생성할 수 있는지 평가하십시오. 생성형 AI의 속도와 인간의 판단을 결합하는 것이 대부분의 성공적인 엔터프라이즈 배포가 시작되는 방식입니다.

자주 묻는 질문

생성형 AI와 LLM의 주요 차이점은 무엇입니까?

생성형 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 모든 AI 시스템을 포함하는 광범위한 범주입니다. 대규모 언어 모델은 언어 관련 작업에 중점을 둔 특정 유형의 생성형 AI입니다. 모든 LLM은 생성형 AI의 한 형태이지만, 모든 생성형 AI 시스템이 LLM인 것은 아닙니다. 생성형 AI는 이미지나 오디오도 생성할 수 있지만, LLM은 주로 자연어 처리를 통해 텍스트를 생성하도록 설계되었습니다.

대규모 언어 모델 대신 기존 머신러닝을 언제 사용해야 합니까?

출력이 구조화된 레이블 또는 숫자 예측일 때는 기존 머신러닝 모델을 사용하고, 출력이 자연어여야 할 때는 대규모 언어 모델을 사용하십시오. 머신러닝과 딥러닝의 구분은 중요합니다. 모든 머신러닝이 동일한 기술을 사용하는 것은 아니며, 모든 모델이 LLM인 것도 아닙니다.

에이전트 AI는 무엇이며, LLM과 어떤 관련이 있습니까?

에이전트 AI는 대규모 언어 모델이 외부 도구와 메모리에 접근하여 다단계 작업을 자율적으로 계획하고 실행할 수 있도록 하는 시스템을 말합니다. 이러한 시스템을 효과적으로 미세 조정하려면 팀은 복합 AI 시스템 아키텍처를 이해하고 배포 전에 평가 벤치마크를 포함한 적절한 안전 장치를 설정해야 합니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)