Agent의 두뇌, LLM에 대해서 알아보자

Agent의 두뇌, LLM에 대해서 알아보자

AI 에이전트의 핵심 구성 요소 중 하나는 AI 모델이며, 가장 일반적으로 사용되는 것이 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이다. 이번 글에서는 LLM이 무엇인지, 그리고 어떻게 에이전트를 구동하는지 간단히 살펴보도록 하자.

 

LLM이란 무엇인가?

LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델이다. 이 모델들은 수백만에서 수십억 개의 매개변수(parameters)를 가지며, 텍스트의 패턴과 구조를 학습하여 자연스러운 언어 출력을 생성한다. 현대의 LLM은 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 이 구조는 "Attention" 메커니즘을 활용하여 텍스트의 문맥을 효과적으로 이해하고 활용할 수 있다.

 

Transformer 모델은 여러 층의 신경망을 사용하여 입력된 문장을 분석하고, 문맥적 관계를 평가하여 가장 적절한 다음 단어를 생성한다. 이러한 과정은 방대한 양의 데이터에서 언어 패턴을 학습하여 이루어지며, 특정한 작업(예: 번역, 문서 요약, 질문 답변 등)에 최적화될 수 있다.

 

최근에는 Mixture of Experts(MoE) 같은 기술이 도입되어, 모델의 일부 파라미터만 활성화하여 연산을 효율적으로 수행하는 방식이 연구되고 있다. MoE는 여러 개의 전문가 모델(Experts) 중 일부만 활성화하여 최적의 출력을 생성하는 방식으로, 연산 비용을 절감하면서도 대규모 모델의 성능을 유지할 수 있도록 한다. MoE를 적용한 대표적인 모델 중 하나가 최근 큰 관심을 받고 있는 DeepSeek-R1이다. DeepSeek-R1은 MoE 구조를 기반으로 하여 보다 효율적인 계산 자원 활용을 목표로 하고 있으며, 높은 정확도를 유지하면서도 비용을 최적화하는 것이 특징이다.

 

 

DeepSeek-R1은 기존 MoE 기반 모델과 차별화된 최적화된 아키텍처를 적용하고 있다. 주요 특징은 다음과 같다:

• 첫 3개의 레이어는 완전 밀집(Dense) 구조: 초기 단계에서 모델이 안정적으로 기본적인 언어 패턴을 학습하도록 설계되어 있다.
• MoE 레이어 적용: 이후의 레이어에서는 MoE를 활용하여 일부 전문가 모델만 활성화하여 연산량을 줄인다. 이를 통해 모델의 규모를 확장하면서도 연산 비용을 최적화할 수 있다.
• 4-bit 및 6-bit 동적 양자화(Dynamic Quantization) 기법 적용: 가중치를 최적화하여 모델 크기를 줄이면서도 성능 저하를 최소화한다.
• MoE 라우터 및 레이어 정규화는 32-bit 유지: 주요 계산 요소의 정확도를 유지하면서도 최적화된 성능을 제공한다.
• Down Projection(Down_Proj) 고정 유지: SwiGLU 구조에서 발생하는 수치적 불안정을 방지하기 위해 초반 3~6개의 MoE Down Projection 행렬을 높은 정밀도로 유지한다.

DeepSeek-R1은 이러한 최적화 기법을 통해 모델 성능을 유지하면서도 연산량을 절감하는 것을 목표로 하고 있으며, 이를 통해 대규모 LLM의 확장 가능성을 더욱 높이고 있다.

 

LLM의 작동 원리

LLM은 오토리그레시브(Autoregressive) 모델로 동작하며, 입력된 시퀀스를 기반으로 가장 가능성 높은 다음 토큰을 예측하여 문장을 생성한다. 이를 위해 토큰(Token)이라는 단위를 사용하며, 단어보다 작은 단위(예: 어근, 접미사 등)로 텍스트를 처리하여 보다 효율적인 문장 생성을 가능하게 한다.

 

각 LLM은 특정한 특수 토큰(Special Tokens)을 사용하여 문맥을 유지한다. 예를 들어, 문장의 끝을 나타내는 EOS(End of Sequence) 토큰을 사용하여 생성이 멈추도록 설계된다. 또한, 다양한 디코딩 전략을 적용하여 보다 자연스럽고 정확한 출력을 생성할 수 있다.

• Greedy Decoding: 가장 높은 확률의 단어를 선택하여 문장을 생성하는 방식으로, 예측이 단순하지만 반복적인 결과를 초래할 수 있다.
• Beam Search: 여러 개의 가능성 있는 시퀀스를 평가하여 최적의 출력을 선택하는 방식으로, 보다 정교한 문장 생성을 가능하게 한다.
• Top-K Sampling & Nucleus Sampling: 확률적 요소를 추가하여 보다 다양하고 자연스러운 문장을 생성하는 방법으로, 창의적인 응답이 필요한 경우 유용하다.

 

최근에는 LLM의 성능을 높이기 위해 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기술이 도입되고 있다. 이는 사전 학습된 모델이 특정한 외부 지식(예: 데이터베이스, 검색 엔진)과 결합하여 보다 정확하고 최신 정보를 포함한 답변을 생성할 수 있도록 한다.

 

LLM과 AI 에이전트

LLM은 AI 에이전트의 두뇌 역할을 한다. AI 에이전트는 LLM을 활용하여 다양한 기능을 수행하며, 인간과의 자연스러운 상호작용을 가능하게 한다. 주요 역할은 다음과 같다.

• 자연어 이해: 사용자의 입력을 해석하고, 문맥을 고려하여 의미를 파악한다.
• 상황 유지: 대화가 진행될수록 과거 정보를 기억하고 활용하여 일관된 응답을 제공한다.
• 계획 및 추론: 사용자의 요청을 분석하고, 문제 해결을 위한 최적의 접근 방식을 결정한다.
• 도구 활용: 외부 API 또는 시스템과 연동하여 정보를 검색하거나 특정 작업을 실행할 수 있다.
• 멀티모달 처리: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 입력을 처리할 수 있도록 확장되고 있다.

 

LLM이 에이전트의 두뇌 역할을 하면서도, 실제로 작업을 수행하는 것은 다양한 외부 도구이다. 예를 들어, 이메일을 보내거나 데이터를 검색하는 등의 작업은 에이전트가 LLM과 함께 다양한 기능을 통합하여 수행하는 방식으로 이루어진다.

 

이처럼 LLM은 AI 에이전트의 핵심 구성 요소로, 자연어 이해 및 생성에서 중요한 역할을 한다. 최신 모델들은 더욱 정교한 문맥 이해와 응답 생성이 가능해지면서, 인간과 보다 자연스러운 상호작용을 실현하고 있다. 향후 LLM이 발전함에 따라 온디맨드 학습(On-Demand Learning)과 적응형 AI(Adaptive AI) 같은 기술이 발전하여 AI 에이전트의 활용 가능성은 더욱 확대될 것이다. 이를 통해 다양한 산업과 일상에서 혁신적인 변화를 이끌어갈 것으로 기대된다.