Challenges and Applications of Large Language Models

논문 요약: "Challenges and Applications of Large Language Models"

저자:

Jean Kaddour, Joshua Harris, Maximilian Mozes, Herbie Bradley, Roberta Raileanu, Robert McHardy

연구 배경 및 목적:

대형 언어 모델(LLMs)은 몇 년 만에 비존재에서 전방위로 확산되었습니다. 이 논문은 LLMs가 직면한 남아 있는 도전과 이미 성과를 거둔 응용 분야를 체계적으로 정리하여, ML 연구자들이 현재의 상태를 신속하게 이해하고 생산성을 높일 수 있도록 돕고자 합니다.

주요 내용:

1. 도전 과제
   • 방대한 데이터셋: 사전 학습 데이터의 규모가 너무 커서 데이터 품질을 수동으로 확인하는 것이 불가능합니다.
   • 토크나이저 의존성: 언어 모델은 토크나이저에 의존하며, 이는 언어별로 다른 토큰 수를 필요로 하게 하여 공정성 문제를 야기할 수 있습니다.
   • 높은 사전 학습 비용: LLMs를 사전 학습하는 데 많은 컴퓨팅 자원과 비용이 소요됩니다.
   • 미세 조정 오버헤드: 특정 작업에 맞게 LLM을 미세 조정하는 데 많은 메모리와 시간 자원이 필요합니다.
   • 높은 추론 지연 시간: LLM의 추론 과정은 병렬 처리하기 어려워 높은 지연 시간을 초래합니다.
   • 제한된 문맥 길이: LLM이 긴 문맥을 처리하는 데 어려움을 겪습니다.
   • 프롬프트 취약성: 프롬프트의 작은 변화가 LLM의 출력을 크게 바꿀 수 있습니다.
   • 할루시네이션: 모델이 실제로 존재하지 않는 정보를 생성할 수 있습니다.
   • 잘못 정렬된 행동: 모델이 사용자 의도와 맞지 않는 출력을 생성할 수 있습니다.
   • 구식 지식: 사전 학습 데이터가 최신 정보를 포함하지 않을 수 있습니다.
   • 취약한 평가: 평가 방법이 모델의 실제 성능을 충분히 반영하지 못할 수 있습니다.
   • 생성된 텍스트와 인간이 작성한 텍스트의 구분 어려움: LLM이 생성한 텍스트와 인간이 작성한 텍스트를 구분하기 어려울 수 있습니다.
   • 규모로 해결할 수 없는 작업: 모델 크기만으로 해결할 수 없는 작업이 존재합니다.
   • 실험 설계의 부족: 많은 실험이 잘못 설계되었거나 충분히 재현되지 않습니다.
2. 응용 분야
   • 챗봇: LLM은 자연스러운 대화를 가능하게 하여 고객 서비스와 사용자 지원을 개선합니다.
   • 계산 생물학: 유전자 데이터 분석, 단백질 구조 예측 등 다양한 생물학적 연구에 활용됩니다.
   • 컴퓨터 프로그래밍: 코드 작성 및 디버깅을 자동화하여 개발자 생산성을 향상시킵니다.
   • 창작 작업: 시, 소설, 음악 작곡 등 창작 활동에서 영감을 제공합니다.
   • 지식 작업: 보고서 작성, 데이터 분석, 연구 지원 등 지식 기반 작업을 돕습니다.
   • 법률: 법률 문서 작성, 계약서 검토 등 법률 작업을 지원합니다.
   • 의학: 진단 지원, 의료 데이터 분석 등 의료 분야에서 활용됩니다.
   • 추론: 논리적 추론과 문제 해결에 도움을 줍니다.
   • 로봇 공학 및 구현 에이전트: 로봇의 자연어 이해와 상호작용을 개선합니다.
   • 사회 과학 및 심리학: 설문 조사 분석, 사회적 행동 연구 등에서 사용됩니다.
   • 합성 데이터 생성: 연구와 개발을 위한 다양한 합성 데이터를 생성합니다.

결론:

이 논문은 LLMs가 직면한 다양한 도전 과제와 응용 분야를 체계적으로 정리하여, 연구자들이 현재의 상태를 신속하게 이해하고 생산성을 높일 수 있도록 돕습니다. LLMs는 다양한 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있지만, 해결해야 할 여러 도전 과제가 여전히 남아 있습니다.