2024년, 주목해야 할 대규모 언어 모델(LLMs)은?

안녕하세요, AI와 자연어 처리(NLP)에 관심이 많은 여러분! 오늘은 2024년 현재 공개된 주요 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 좀 더 자세히 살펴보려고 합니다. 텍스트 생성부터 번역, 요약, 코딩, 이미지 분석 등에 이르기까지, LLM은 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있는 강력한 AI 도구로 자리 잡았습니다. 과연 어떤 모델들이 떠오르고 있고, 또 어떤 장점과 단점을 가지고 있을까요? 지금부터 하나씩 살펴봅시다.

1. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

1.1 특징 및 최신 버전: GPT-4o, GPT-4o mini

OpenAI에서 개발한 GPT 시리즈는 LLM 분야의 선두주자라 해도 과언이 아닙니다. 기존에 공개된 GPT-4에 이어, GPT-4o, GPT-4o mini라는 더욱 발전된 멀티모달 모델이 2024년 주목받고 있습니다.
Zapier의 보고에 따르면, GPT-4o는:

• 1750억 개 이상의 파라미터
• 128,000 토큰의 대규모 컨텍스트 윈도우
• 텍스트뿐 아니라 이미지·오디오까지 처리하는 멀티모달 기능
• API를 통한 접근 가능

ChatGPT를 비롯해 다양한 SaaS 서비스(Stripe, Dropbox, Zapier 등)에서 GPT 모델을 활용하고 있으며, 개인 개발자들도 GPT API를 통해 즉시 적용할 수 있습니다.

2. LLaMA (Large Language Model Meta AI)

2.1 오픈소스로서의 강점

Meta(구 페이스북)가 개발한 LLaMA는 최근 오픈소스 LLM 중 가장 주목받는 모델 중 하나입니다.
Shakudo의 분석에 따르면, LLaMA 3.2(2024년 9월 발표)는:

• 8억, 70억, 405억 파라미터 등 다양한 모델 크기
• 128,000 토큰의 대형 컨텍스트 윈도우
• 텍스트·이미지 동시 처리 가능한 멀티모달 기능

LLaMA의 최대 강점은 오픈소스 라이선스입니다. 사용자가 원하는 대로 모델을 수정, 재배포할 수 있고, 다양한 산업 분야(고객 서비스, 교육, 마케팅 등)에서 맞춤형 모델로 활용 가능하다는 점이 인기를 끄는 이유입니다.

3. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

3.1 여전히 강력한 NLP 스테디셀러

Google이 2018년에 발표한 BERT는 이미 5~6년이 지난 모델이지만, NLP 작업에서 여전히 강력한 성능을 보여주고 있습니다.
Xeven Solutions에 따르면, BERT의 특징은:

• 양방향 접근 방식을 사용, 문장의 앞뒤 맥락 모두 이해
• BERT-Base (1억 1천만 파라미터), BERT-Large (3억 4천만 파라미터) 두 가지 버전
• 요약, 질문 답변, 감정 분석 등 다양한 NLP 작업에 최적

BERT는 “문장 내 특정 단어의 앞뒤 맥락을 모두 고려”해 더 정확한 언어 이해가 가능하다는 점이 장점이며, 여전히 많은 오픈소스 프로젝트와 프레임워크(Transformers 라이브러리 등)에서 많이 사용하고 있습니다.

4. BLOOM (BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model)

4.1 다국어와 프로그래밍 언어 지원

BLOOM은 70개국 이상의 연구자들이 협력하여 만든 대규모 오픈소스 LLM으로,
Digitalogy 보고에 따르면:

• 1760억 개 파라미터
• 46개 자연어 + 13개 프로그래밍 언어 지원
• 번역, 정보 추출, 문서 분류 등 다양한 작업에서 탁월한 성능

BLOOM이 제공하는 다국어 지원은, 국제 시장을 겨냥하거나 다국어 처리가 필요한 연구·프로젝트에서 매우 유용합니다.

5. Mistral

5.1 작은 모델로도 뛰어난 성능

프랑스 스타트업 Mistral AI가 개발한 Mistral은 적은 파라미터로도 우수한 성능을 발휘하는 모델로 화제를 모았습니다.
Explodingtopics 분석에 따르면, Mistral 7B:

• 73억 파라미터(7B)
• 32개 레이어, 32개 어텐션 헤드
• Apache 2.0 라이선스로 상업적 이용 가능

Mistral 7B는 파라미터가 적음에도 “MMLU, 독해력, 수학, 코딩 등 다양한 벤치마크에서 LLaMA 2를 능가”하는 모습을 보이며, 메모리나 인프라가 제한된 환경에서도 좋은 성능을 내는 것이 강점입니다.

6. Falcon

6.1 중동의 LLM 강자

아랍에미리트(UAE)의 Technology Innovation Institute(TII)에서 개발한 Falcon도 대규모 오픈소스 LLM 중 하나입니다.
Explodingtopics 보고에 따르면, Falcon 180B:

• 1800억 개 파라미터
• 약 3.5조 개 토큰으로 학습
• 추론, 질문 답변, 코딩 등 작업에서 GPT-3.5·LLaMA 2를 능가하는 성능

Falcon은 상업적 용도와 연구 목적 둘 다 허용되어 다양한 산업 분야에서 활용 가능성이 큽니다.

7. Gemini

7.1 구글의 야심작, GPT-4 능가 가능성?

Google이 2024년 출시한 Gemini는 현재 가장 주목받는 LLM 중 하나로 꼽힙니다.
TechTarget 설명에 따르면, Gemini:

• Ultra, Pro, Nano 세 가지 모델 크기 제공
• 텍스트·이미지·오디오·비디오 모두 처리 가능한 멀티모달 기능
• 대부분 벤치마크에서 GPT-4를 능가한다는 평가

Gemini는 구글의 내부 애플리케이션(검색·Gmail·Docs 등) 및 제품 라인과 자연스럽게 통합되어, 일상에서 더욱 쉽게 접할 수 있을 것으로 기대됩니다.

정리 및 결론

위에서 살펴본 2024년 최신 LLM들은 각자 고유한 강점과 사용 사례를 지니고 있습니다.

1. GPT 시리즈: 범용성과 성능이 뛰어나며, ChatGPT로 대중화
2. LLaMA: 오픈소스 + 다양한 규모 모델로 커스터마이징 용이
3. BERT: 양방향 언어 이해 강점, 스테디셀러 NLP 모델
4. BLOOM: 다국어·다중 프로그래밍 언어 지원으로 글로벌 적용성
5. Mistral: 파라미터 적음에도 벤치마크 성능 우수
6. Falcon: 중동발 LLM, GPT-3.5·LLaMA 2 능가 성능 보고
7. Gemini: 구글의 야심작, GPT-4 수준 혹은 그 이상을 목표

LLM은 텍스트 생성부터 요약, 번역, 코딩, 이미지 캡션까지 폭넓은 분야에서 활용되며, 오픈소스 모델과 API 제공 모델 사이에 각자의 장단점이 있습니다. 오픈소스는 커스터마이징에 자유롭지만, 설정과 리소스가 필요하고, API 모델은 접근이 쉽지만 비용과 제한이 존재한다는 점을 고려해야 합니다.

AI와 자연어 처리는 계속해서 빠르게 진화 중이며, 더 효율적이고 강력한 모델들이 앞으로도 속속 등장할 것으로 보입니다.
AI·NLP에 관심 있으신 분이라면, 이런 최신 LLM 발전 추세를 꾸준히 지켜보시면 좋을 듯합니다.

여러분은 어떤 LLM이 가장 흥미로우신가요?

• 혹시 직접 사용해본 모델이나 프로젝트가 있다면, 의견이나 경험을 댓글로 공유해 주세요!
• 다음에는 “실제 프로젝트에서 LLM을 어떻게 적용할지” 더 자세히 알아보도록 하겠습니다.

긴 글 읽어주셔서 감사합니다!

참고 자료 (Citations)

1. IntelligentHQ - 30 Leading Open Source LLMs in 2024
2. TechTarget - Best Large Language Models
3. Shakudo - Top 9 Large Language Models
4. Digitalogy - Top Open Source LLMs
5. Zapier - Best LLM
6. Revelo - Best Large Language Models
7. OpenDataScience - The Top Large Language Models Going into 2024
8. Explodingtopics - List of LLMs
9. 101Blockchains - Best LLMs
10. Xeven Solutions - Top Open Source LLMs