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대규모 언어 모델 성능 향상을 위한 연구동향

· 약 5분

LLM 모델 성능 개요

  • LLM 기술은 언어 이해, 번역, 생성에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 인간 전문가 수준의 문제 해결 능력을 가짐
  • 논리적 추론 능력, 정보 정확성 부족, 모델의 단일 작업 최적화의 한계점 존재

LLM 모델 성능 향상 방안

LLM 논리적 사고 능력 향상 방안

접근 방식설명주요 기술/모델
CoT (Chain of Thought)LLM이 복잡한 문제를 단계별로 풀이하도록 유도하여 논리적 추론을 강화하는 방법GPT-4, PaLM
수학 문제, 법적 논증 등 단계적 사고가 필요한 작업에서 성능 대폭 개선
ToT (Tree of Thought)문제를 계층적으로 분해하고 각 경로의 결과를 비교해 최적의 답을 찾는 기법Anthropic Claude
다양한 결과를 시뮬레이션하여 복잡한 의사결정 문제를 해결할 때 유리
Meta-ReasoningLLM이 자신의 추론 과정을 평가하고 잘못된 부분을 스스로 교정하는 기법Self-Reflection, ReAct
자기반성과 재구성(ReAct)을 통해 고난도 문제에서 정밀도 향상
Mutual Reasoning두 개 이상의 모델이 협력하여 상호 검증과 보완을 통해 오류를 줄이는 방식rStar
각 모델이 상대방의 결과를 비판적으로 평가함으로써 신뢰성을 강화

LLM 정확도 향상 방안

접근 방식설명주요 기술
RAG (Retrieval-Augmented Generation)모델이 외부 데이터베이스에서 정보를 검색한 후 해당 데이터를 응답 생성에 통합하는 기법Bing GPT, OpenAI ChatGPT
고정된 훈련 데이터의 한계를 극복하며 최신성과 신뢰성을 강화
RIG (Retrieval-Integrated Generation)모델이 실시간으로 검색 엔진과 통합되어 정보를 검색한 후 이를 즉시 응답에 반영하는 기술Google Gemini
최신 정보 활용이 필요한 실시간 데이터 환경에 적합
맥락 검색 (Context Retrieval)문서와 질문 간의 연관성을 높이기 위해 추가적인 맥락 정보 제공Anthropic Contextual BM25
유사도 기반 검색과 고정밀 검색 알고리즘을 결합하여 정확도 극대화

LLM 기능 확장 방안

접근 방식설명주요 기술
모델 병합 (Model Merging)서로 다른 LLM을 결합하여 다양한 작업을 동시에 수행할 수 있도록 하는 방법DARE, Evolutionary Merging
하나의 모델은 자연어 처리에, 다른 모델은 이미지 분석에 최적화
모델 결합 (Model Combination)LLM과 다른 파운데이션 모델(예: 이미지, 음성 모델)을 통합하여 멀티모달 작업을 지원Whisper+GPT, SeamlessM4T
음성 텍스트 변환(Whisper)과 자연어 응답(GPT)을 결합하여 음성 비서, 다중언어 번역 등에 활용
어댑터 기반 결합모델이 다양한 작업과 모달리티를 지원할 수 있도록 가볍고 모듈화된 어댑터를 추가하는 방식Conv-based 어댑터
어댑터를 통해 특정 작업에 맞춘 빠른 조정이 가능하며, 대규모 재훈련 불필요

참조