언어 모델 (LLM)은 인간 언어를 이해, 생성 및 조작할 수 있는 인공지능의 한 유형입니다. 이들은 방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련을 받아 언어의 패턴과 관계를 학습합니다. 최근 몇 년간 LLM은 점점 더 정교해지며 자연어 처리 및 생성 분야에서의 첨단 기술을 실현하고 있습니다.
고객 서비스 챗봇 및 가상 에이전트
자동화된 콘텐츠 모더레이션 및 필터링
지능형 검색 엔진 및 추천 시스템
언어 번역 플랫폼
콘텐츠 작성을 위한 AI 글쓰기 보조
개인화된 교육 및 지도 시스템
사용자 및 개발자들은 다양한 상황에서 언어 모델을 칭찬하고 일관된, 맥락에 맞는 언어 출력을 생성하는 능력에 대해 호평했습니다. 많은 사람들은 쓰기 작업을 자동화하고 대화형 AI를 구축하며 비정형 텍스트에서 통찰을 얻기 위해 그들을 가치 있는 도구로 보고 있습니다. 그러나 일부 비평가들은 LLM에 지나친 의존에 대해 주의를 기울이며, 적절하게 제한되지 않은 경우 편견을 유지하고 오차정보를 생성할 수 있는 잠재적 위험성에 주의를 기울입니다.
사용자가 LLM으로 구동된 챗봇에 질문하고 유익하고 대화식으로 답변을 받는 경우
학생이 에세이 개선을 위한 LLM 기반의 글쓰기 보조를 사용하는 경우
비 원어민이 언어 기술 및 이해 능력을 연습하기 위해 LLM과 대화하는 경우
LLM을 사용하려면 일반적으로 텍스트 프롬프트 또는 쿼리를 제공합니다. 그럼 LLM은 이 입력을 처리하고 훈련에 기반하여 적절한 언어 출력을 생성합니다. 많은 LLM은 API를 통해 접근할 수 있어 개발자가 응용 프로그램에 통합할 수 있습니다. 인기 있는 GPT-3와 같은 일부 LLM은 라이브러리 및 SDK를 제공하여 구현을 용이하게 합니다.
보다 자연스러운 인간-컴퓨터 상호작용 가능
규모에 맞는 언어 관련 작업 자동화
검색 및 정보 검색 강화
다국어 의사소통 용이
글 쓰기 지원 및 콘텐츠 생성 제공