[인공지능] LLM에서의 임베딩(Embedding) 개념

LLM에서의 임베딩(Embedding) 개념

임베딩(Embedding)은 고차원 데이터를 저차원의 연속적인 벡터 공간으로 변환하는 방법입니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)에서는 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환해 단어, 문장, 또는 문서의 의미와 문맥을 이해하고 처리할 수 있도록 도와줍니다. 이 벡터는 임베딩 공간에서 특정한 의미 구조를 가지며, 유사한 의미의 단어나 문장이 가까운 위치에 배치됩니다.

왜 임베딩이 중요한가?

LLM은 자연어를 수치로 변환해 계산을 수행하므로, 텍스트 데이터를 수치형 벡터로 변환하는 과정이 필수적입니다. 임베딩은 다음과 같은 장점 때문에 LLM에서 중요한 역할을 합니다.

• 의미 보존: 유사한 의미를 가진 단어들은 임베딩 공간에서 가까운 위치에 매핑되어, 의미적 관계를 보존합니다. 예를 들어, "왕"과 "여왕"은 "남성"과 "여성"의 차이로 나타낼 수 있습니다.
• 효율적인 계산: 텍스트 데이터를 고차원 공간이 아닌, 상대적으로 저차원인 임베딩 공간으로 변환함으로써 계산 효율성을 높입니다.
• 다양한 작업 적용: 임베딩 벡터는 분류, 검색, 유사도 측정, 추천 시스템 등 다양한 NLP 작업에 활용될 수 있습니다.

LLM에서 임베딩이 활용되는 방식

1. 단어 임베딩(Word Embedding):
   • 단어 수준에서 임베딩을 생성하는 방식으로, Word2Vec, GloVe, FastText 같은 기법이 있습니다. 각 단어를 고유한 벡터로 표현하며, 유사한 문맥에서 자주 등장하는 단어들이 유사한 벡터로 학습됩니다.
2. 문장 및 문서 임베딩(Sentence and Document Embedding):
   • 문장이나 문서 전체를 하나의 벡터로 표현하는 방식입니다. BERT, GPT 같은 LLM은 단어 간 문맥적 관계를 포함한 임베딩을 학습하므로 문장 수준의 의미를 더 잘 반영합니다.
   • 문장 임베딩은 질문-응답 시스템, 검색, 문서 유사도 비교 등에 활용됩니다.
3. 문맥적 임베딩(Contextual Embedding):
   • LLM에서는 문맥에 따라 단어의 의미가 달라지는 것을 반영한 문맥적 임베딩(Contextual Embedding)을 사용합니다. 예를 들어, "은행"이 "강가의 은행"인지 "금융기관 은행"인지 문맥에 따라 달라지는데, BERT나 GPT 같은 모델은 이 차이를 반영하여 벡터를 생성합니다.

임베딩의 활용 예시

• 검색 및 추천 시스템: 문서 임베딩을 활용해 사용자의 쿼리와 유사한 문서나 항목을 찾습니다.
• 유사도 측정: 두 문장의 임베딩 벡터 간 유사도를 계산하여, 질문-답변 페어링, 문장 유사도 등 다양한 작업에 활용됩니다.
• 의미 분석: 단어 간 관계(예: 왕-남자 + 여자 = 여왕)를 파악하여 단어 사이의 의미적 연관성을 분석하는 데 사용됩니다.

요약

임베딩은 고차원 텍스트 데이터를 저차원의 벡터로 변환해 의미와 문맥을 보존하고 효율적인 계산을 가능하게 하는 기법입니다. LLM에서 임베딩은 텍스트의 의미를 반영해 다양한 NLP 작업에서 핵심적인 역할을 합니다.