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"GPT vs BERT: 어떤 언어 모델이 어떤 상황에서 더 적합한가?BERT, RoBERTa, LLaMA, BLOOM 등과 GPT 비교 총정리"

포근한테디 2025. 1. 6. 17:06
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"GPT vs BERT: 어떤 언어 모델이 어떤 상황에서 더 적합한가?BERT, RoBERTa, LLaMA, BLOOM 등과 GPT 비교 총정리"

"GPT vs BERT: 어떤 언어 모델이 어떤 상황에서 더 적합한가?
BERT, RoBERTa, LLaMA, BLOOM 등과 GPT 비교 총정리"

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목차

  1. 들어가며
  2. 함께 보면 좋은 글
  3. 서론
  4. 본문
  5. 결론
  6. 태그

들어가며

자연어 처리(NLP) 분야가 거듭 발전함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 혁신적인 기술로 자리잡았습니다. 특히 GPT 계열 모델이 등장한 이후, 문장 생성, 코딩 보조, 지식 응용 등 다양한 분야에서 이점을 누릴 수 있게 되었지요. 그런데 세상에는 GPT 말고도 BERT, RoBERTa, LLaMA, BLOOM 같은 모델들이 존재합니다. 어떤 모델은 문장 이해에 특화되어 있고, 또 어떤 모델은 특정 언어 지원이나 오픈소스 생태계에 강점을 갖고 있기도 합니다.

많은 분들이 "대형 언어 모델을 쓰고 싶긴 한데, 내 프로젝트에 어떤 모델이 적합할까?" 하는 고민을 합니다. GPT vs BERT의 가장 큰 차이는 무엇인지, RoBERTa는 BERT와 어떻게 다른지, LLaMA와 BLOOM 같은 모델들은 또 어떤 특징이 있는지 궁금해하시지요.

바로 그런 분들을 위해, 오늘 포스팅에서 사전 학습 방식, 인퍼런스 속도, 파인튜닝 난이도, 지원 언어 범위 등 네 가지 주요 관점을 중심으로 각 모델을 비교해보려고 합니다. 이 글을 끝까지 읽으시면 "아, 이 프로젝트에는 BERT 계열이 낫겠네." 또는 "여기는 확실히 GPT를 써야겠다."라는 식의 감이 잡히실 거라 믿습니다.

저는 GPT 강의를 오랫동안 해왔고, 여러 기업 프로젝트를 자문하며 다른 모델들도 폭넓게 다뤄왔습니다. 이 글에서는 제가 그간 경험한 노하우를 최대한 녹여내어, 여러분이 NLP 모델 선정에 도움을 얻도록 안내하고 싶습니다. 20000자 이상으로 자세하게 풀어가니, 커피 한 잔 준비하시고 천천히 즐겨주시면 감사하겠습니다.

함께 보면 좋은 글

서론

자연어 처리(NLP) 분야가 거듭 발전함에 따라, 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 혁신적인 기술로 자리잡았습니다. 특히 GPT 계열 모델이 등장한 이후, 문장 생성, 코딩 보조, 지식 응용 등 다양한 분야에서 이점을 누릴 수 있게 되었지요. 그런데 세상에는 GPT 말고도 BERT, RoBERTa, LLaMA, BLOOM 같은 모델들이 존재합니다. 어떤 모델은 문장 이해에 특화되어 있고, 또 어떤 모델은 특정 언어 지원이나 오픈소스 생태계에 강점을 갖고 있기도 합니다.

많은 분들이 "대형 언어 모델을 쓰고 싶긴 한데, 내 프로젝트에 어떤 모델이 적합할까?" 하는 고민을 합니다. GPT vs BERT의 가장 큰 차이는 무엇인지, RoBERTa는 BERT와 어떻게 다른지, LLaMA와 BLOOM 같은 모델들은 또 어떤 특징이 있는지 궁금해하시지요.

바로 그런 분들을 위해, 오늘 포스팅에서 사전 학습 방식, 인퍼런스 속도, 파인튜닝 난이도, 지원 언어 범위 등 네 가지 주요 관점을 중심으로 각 모델을 비교해보려고 합니다. 이 글을 끝까지 읽으시면 "아, 이 프로젝트에는 BERT 계열이 낫겠네." 또는 "여기는 확실히 GPT를 써야겠다."라는 식의 감이 잡히실 거라 믿습니다.

저는 GPT 강의를 오랫동안 해왔고, 여러 기업 프로젝트를 자문하며 다른 모델들도 폭넓게 다뤄왔습니다. 이 글에서는 제가 그간 경험한 노하우를 최대한 녹여내어, 여러분이 NLP 모델 선정에 도움을 얻도록 안내하고 싶습니다. 20000자 이상으로 자세하게 풀어가니, 커피 한 잔 준비하시고 천천히 즐겨주시면 감사하겠습니다.

본문

1 대규모 언어 모델(LLM)의 개념과 역사

1.1 대규모 언어 모델이란?

자연어 처리 분야에서 **언어 모델(Language Model)**은, 주어진 문맥(단어 시퀀스)을 바탕으로 다음에 올 단어를 예측하거나, 텍스트 전반의 확률적 구조를 학습하는 모델을 뜻합니다. 전통적으로는 n-그램, RNN, LSTM 등이 쓰였지만, Transformer가 등장하면서 대규모 데이터를 병렬적으로 학습하는 것이 가능해졌고, 이로써 초거대 언어 모델, 즉 LLM(Large Language Model)의 시대가 열렸습니다.

LLM은 보통 수십억~수천억 개 이상의 파라미터를 지니며, "사전 학습(Pre-training)"을 통해 방대한 범용 지식을 습득합니다. 이후 다양한 태스크에 맞춰 파인튜닝(Fine-tuning) 혹은 프롬프트 엔지니어링을 적용함으로써, 감정분석, 번역, 질의응답, 텍스트 생성, 코딩 보조, 문서 요약 등 광범위한 활용이 가능합니다.

1.2 LLM의 역사적 흐름

  • Transformer 아키텍처(2017년): "Attention Is All You Need" 논문에서 제시되어 NLP 판도를 바꿨습니다.
  • GPT-1(2018년): 사전 학습 + 미세조정(Pre-training + Fine-tuning)이라는 접근이 NLP를 한 단계 올렸습니다.
  • BERT(2018년 말): Masked Language Model(MLM)을 활용해, 문장 "이해"에 탁월한 성능을 보였고, 질의응답, 분류 등에서 SOTA 달성.
  • GPT-2(2019년): 15억 개 이상의 파라미터로 뛰어난 "생성" 능력 시연.
  • GPT-3(2020년): 1,750억 개 파라미터, Few-shot 학습 가능성.
  • LLaMA, BLOOM(2022~2023년 전후): 오픈소스 대형 모델의 탄생, 다국어/연구 목적.

이처럼 짧은 시간 안에 NLP 분야는 비약적으로 발전했으며, 대형 모델 간 경쟁은 지금도 치열하게 전개되고 있습니다.

2 GPT란 무엇인가?

2.1 GPT의 핵심 철학: Auto-regressive 생성

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 말 그대로 "Transformer 기반 사전 학습(Pre-trained)을 거친 생성(Generative) 모델"이라는 뜻입니다. 왼쪽에서 오른쪽(Left-to-Right)으로 단어를 하나씩 예측해가면서 텍스트를 생성하도록 학습되므로, 문장 생성 능력이 탁월합니다.

  • GPT-1: Transformer 디코더를 활용해 “다음 단어 맞히기” 중심으로 학습.
  • GPT-2: 파라미터 규모를 대폭 늘려, 실용적인 문장 생성, 장문 생성이 가능해짐.
  • GPT-3: 1,750억 개 이상의 파라미터로 초거대 모델 탄생.
  • GPT-3.5: ChatGPT, 코드 보조 등 대화형 응용에 특화된 형태로 진화.
  • GPT-4: 멀티모달 처리, 안전성 강화, 더 높은 추론 능력.

2.2 장점과 단점

  • 장점:
    1. 탁월한 생성 능력: 소설, 보고서, 광고 문구, 코드 등 생성 업무에 훌륭.
    2. Few-shot 학습: 별도 파인튜닝 없이도, 프롬프트에 몇 개 예시만 넣으면 다양한 태스크를 수행.
    3. 광범위한 지식 보유: 방대한 웹 텍스트로 학습하여 일반 상식, 전문 지식 등 폭넓은 응답 가능.
  • 단점:
    1. 자원 소모: GPT-3, GPT-4 급은 인퍼런스조차 GPU 다수 필요.
    2. 환각 문제: 모델이 사실이 아닌 정보를 실제처럼 "지어내는" 경향(허위정보 생성).
    3. 영어 중심 편중: 영어 텍스트 학습에 치우쳐, 다국어 지원은 추가 학습이 필요하거나 성능 편차 존재.

2.3 활용 예시

  • 챗봇(ChatGPT): 사람과의 질의응답 및 자연스러운 대화.
  • 코딩 보조(GitHub Copilot): 프로그래머에게 자동 완성, 오류 수정 제안 등 제공.
  • 창작(소설, 시, 광고 카피): 다양한 문체와 주제로 텍스트 생성.
  • 문서 요약, 번역: 프롬프트를 통해 간단히 지시하면 즉시 결과 산출.

3 BERT와 RoBERTa: 이해 중심 언어 모델

3.1 BERT의 탄생 배경

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글이 2018년에 발표한 혁신적 모델로, 문장 이해 측면에서 새로운 지평을 열었습니다. GPT처럼 한쪽 방향이 아닌, 양방향(bidirectional) 정보를 동시에 보는 Masked Language Model(MLM) 방식을 도입했는데, 문장 중 일부 단어를 [MASK]로 가리고, 이를 예측하도록 학습함으로써 문맥 전반을 깊이 있게 파악합니다.

이 접근법 덕분에 BERT는 문장 분류, 질의응답, 감정 분석, 자연어 추론(NLI) 등에서 뛰어난 성능을 보여주었고, NLP 대회 리더보드를 휩쓸었습니다.

3.2 RoBERTa: BERT 최적화 버전

로버타(RoBERTa)는 페이스북 AI 리서치(FAIR)가 BERT를 더 개선하여 내놓은 모델로,

  1. 더 많은 데이터(BookCorpus, CC-News, OpenWebText 등),
  2. 동적 마스킹,
  3. 더 긴 학습 기간과 하이퍼파라미터 튜닝을 통해, 기존 BERT보다 더 높은 점수를 달성했습니다.

구조 자체가 확 달라진 것은 아니지만, 학습 세팅과 데이터 양의 차이로도 모델 성능이 크게 바뀔 수 있음을 입증한 사례입니다.

3.3 BERT 계열과 GPT 계열의 근본적 차이

  • Auto-regressive vs Masked
    • GPT: 문맥의 왼쪽부터 오른쪽으로 단어를 예측(생성)
    • BERT: 문장 중 랜덤 위치를 마스킹 후, 그 부분을 예측해 양방향 정보 습득
  • 응용 분야
    • GPT: 생성 분야(챗봇, 스토리텔링, 요약, 코드 작성)에서 돋보임.
    • BERT: 이해 분야(분류, 추론, QA, 감정분석, NER)에서 탁월함.

3.4 인퍼런스 속도와 파인튜닝

  • BERT 계열: 인코더 구조로 문장 전체를 한꺼번에 이해하는 데 뛰어남. 전통적으로 파인튜닝(다운스트림 태스크별로 마지막 레이어 추가)하여 목표 성능을 높이는 방식을 많이 씀.
  • GPT 계열: 디코더 구조로 하나씩 토큰을 생성하며, 프롬프트(입력) 길이가 길어지면 시간이 증가. 대신 In-context Learning 등 새로운 접근이 쉽다는 장점이 있음.

4 LLaMA: 메타(구 페이스북)의 오픈소스 대형 모델

4.1 LLaMA의 등장은 왜 주목받나?

LLaMA(Large Language Model Meta AI)는 2023년 초 메타(페이스북)에서 공개한 대규모 언어 모델로, 가중치 자체를 연구 목적으로 공개했다는 점이 핵심입니다. GPT-3, GPT-4는 API 사용만 가능하고 내부 구조나 가중치가 비공개인 반면, LLaMA는 연구·개발 커뮤니티가 직접 모델을 분석하고, 커스터마이징할 수 있게 되었지요.

4.2 LLaMA의 주요 특징

  1. 상대적 경량성: 비슷한 성능 대비 파라미터 수가 더 작다는 연구가 있음(7B, 13B, 30B, 65B 등 다양한 버전).
  2. 오픈소스 접근: 제한적 라이선스지만, 모델 파일이 공개되어 파생 모델(Alpaca, Vicuna 등)이 빠르게 쏟아짐.
  3. 대규모 데이터: 메타가 다채로운 웹 텍스트, 소셜 미디어, 책 등 방대한 코퍼스를 활용했다는 점에서 다양성 확보.

4.3 LLaMA의 한계와 우려

  • 라이선스 문제: 연구 목적 외 상업적 사용은 제한되어 있고, 모델 유출 사건으로 혼선이 생김.
  • 안정성: 대형 모델이 가지는 편향성, 환각, 악용 가능성은 여전히 해결해야 할 과제.
  • 언어 확장: 영어 중심 데이터가 많을 것으로 추정되므로, 다른 언어를 위한 추가 학습이 필요할 수 있음.

5 BLOOM: 다국어 지원의 선두주자 모델

5.1 BLOOM 프로젝트 배경

BLOOM(BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model)은 2022년에 발표되었으며, 46개 이상의 인간 언어와 13개 프로그래밍 언어 지원을 목표로 삼았습니다. 국제 협업 프로젝트인 BigScience가 주도했고, 다국어 접근성에 초점을 맞춰 모델 가중치를 공개했습니다.

이로 인해, 특정 언어에 치우치지 않고 전 세계 다양한 언어 사용자들이 혜택을 받을 수 있게 되었으며, 개발자와 연구자들이 모델 내부를 들여다보고 각 언어별 맞춤형 개선을 시도할 수 있게 되었습니다.

5.2 BLOOM의 특장점

  1. 다국어 지원: 영어·유럽어뿐 아니라 아시아·중동 등 다양한 언어 데이터가 포함됨.
  2. 오픈 액세스: 허깅페이스(Hugging Face) 등 플랫폼을 통해 모델 가중치 공개, 누구나 연구 목적이나 개발 프로젝트에 활용 가능.
  3. 대규모: 최대 파라미터 규모가 약 1760억 개에 달해, 초거대 모델의 성능 레벨에 도달.

5.3 BLOOM 사용 시 고려사항

  • 언어별 성능 편차: 모든 언어가 같은 분량으로 학습된 것은 아니므로, 성능 편차 존재.
  • 대형 모델 인퍼런스 부담: 100GB 이상의 VRAM이 필요할 수도 있어, 저사양 환경에서는 어려울 수 있음.
  • 추가 학습: 특정 언어·분야에 특화하려면, LoRA 등 경량 파인튜닝 기법을 사용하거나 부분 양자화 등을 고려해야 함.

6 사전 학습 방식 비교 (Auto-regressive vs Masked LM)

6.1 GPT 계열: Auto-regressive(자기회귀)

GPT는 왼쪽에서 오른쪽으로 순차적으로 다음 단어를 예측하는 형태입니다. 한 단어를 예측하고, 그 단어를 입력에 포함한 다음 다시 다음 단어를 예측하는 과정을 반복해 텍스트를 생성합니다. 자연스럽게 창의적 문장 생성을 잘 하는 이유가 여기 있습니다.

6.2 BERT 계열: Masked Language Model(MLM)

BERT는 문장 중 일부(보통 15%)를 [MASK]로 가리고, 이 가려진 부분을 예측합니다. 이렇게 하면 양옆 단어의 문맥을 함께 사용할 수 있게 되어, 문장 이해에 강한 모델이 만들어집니다. 생성보다는 분류나 QA 등의 태스크에 탁월합니다.

6.3 LLaMA, BLOOM의 학습 방식

  • LLaMA: GPT와 유사한 auto-regressive 생성 방식.
  • BLOOM: 마찬가지로 auto-regressive. 다만 다국어 데이터를 활용해, 여러 언어에 걸친 생성·이해 태스크를 가능하게 함.

7 인퍼런스 속도 및 리소스 요구사항

7.1 대형 모델의 자원 소모

  • GPT-3/4: 모델이 너무 커서 로컬 GPU 한두 장으로는 추론도 어려울 수 있음.
  • BERT Large / RoBERTa Large: 수억 개 파라미터급으로, 여전히 무겁지만 GPT-3/4만큼은 아님.
  • BLOOM, LLaMA: 7B, 13B, 30B, 175B 등 버전에 따라 자원 요구량이 천차만별.

7.2 인퍼런스 최적화 전략

  1. Quantization(양자화): 16-bit, 8-bit, 4-bit 등으로 모델 가중치를 줄여서 VRAM 사용량 절감.
  2. LoRA(Low-Rank Adaptation): 전체 모델 파라미터가 아닌 일부 랭크 행렬만 업데이트해 파인튜닝·추론.
  3. 분산 처리: 여러 GPU 노드나 TPU를 사용해 추론 속도를 높이거나, 모델 파라미터를 나눠서 로딩.

7.3 GPT vs BERT 인퍼런스 속도 체감

  • GPT: 입력 토큰 길이에 비례해서, 토큰을 하나씩 생성. 긴 텍스트를 생성할 때 시간이 많이 걸림.
  • BERT: 전체 문장을 한 번에 인코딩하며, 생성보다는 빠른 "이해"가 가능. 분류나 태깅에는 유리.

8 파인튜닝(Fine-tuning) 난이도와 접근 방식

8.1 GPT 계열의 파인튜닝

In-context Learning(프롬프트 엔지니어링)

GPT-3 이후로 각광받는 방식입니다. Few-shot 혹은 Zero-shot 설정에서, 예시를 프롬프트에 넣어 모델이 스스로 태스크를 수행하도록 유도합니다. 별도의 학습 과정 없이도, 상당히 괜찮은 성능을 낼 수 있다는 점이 혁신적입니다.

정식 Fine-tuning

  • GPT-2: 오픈소스이므로 직접 가중치를 내려받아 로컬에서 파인튜닝 가능.
  • GPT-3/4: 가중치가 비공개이고, OpenAI API를 통해 유료 파인튜닝을 지원하지만, 굉장히 높은 비용과 자원 소모가 따를 수 있음.

8.2 BERT/RoBERTa 계열의 파인튜닝

BERT 계열은 전통적으로 Hugging Face Transformers 라이브러리를 통해 로컬에서 쉽게 파인튜닝할 수 있습니다.

  • 문장 분류, 질의응답, 개체명 인식 등 다운스트림 태스크에 맞춰, 마지막 레이어(분류 헤드 등)를 추가하고 학습.
  • 대형 모델(BERT Large, RoBERTa Large)도 있으나, 중소형(BERT Base 등)은 GPU 한두 대로도 학습 가능해 학계·업계에서 널리 쓰입니다.

8.3 LLaMA와 BLOOM의 파인튜닝

  • LLaMA: 연구 라이선스로 가중치가 공개되었으며, 다양한 파생 모델(Alpaca, Vicuna)들이 LoRA 방식으로 경량 파인튜닝을 시도.
  • BLOOM: 완전히 오픈된 형태로, Hugging Face에서 모델 파일을 다운로드 가능. 다국어 파인튜닝에 유리하며, 특정 언어·도메인에 맞게 세부 조정하기가 수월함.

8.4 파인튜닝 난이도 결정 요소

  1. 오픈소스 여부(가중치 공개 여부)
  2. 모델 규모: 수백억~수천억 파라미터는 로컬 환경에서 학습이 거의 불가능.
  3. 도큐먼테이션·커뮤니티: BERT/RoBERTa는 자료가 풍부하고, GPT-3/4는 공식 문서가 잘 갖춰졌지만 가중치는 비공개.
  4. 학습 프레임워크 최적화: TPU나 대형 GPU 클러스터가 있어야 효율적일 때도 많음.

9 지원 언어 범위와 멀티모달 확장성

9.1 다국어 지원 측면

  • GPT-3/4: 영어에 최적화되었으나, 일부 다국어도 지원. 특정 언어 성능 편차 발생 가능.
  • BERT/RoBERTa: mBERT, XLM-RoBERTa 등 다국어 버전 존재.
  • BLOOM: 처음부터 여러 언어를 대규모로 포함해 학습.
  • LLaMA: 영어 중심이지만, 파생 모델들이 다른 언어 지원을 강화할 수 있음.

9.2 멀티모달 확장

최근 GPT-4부터는 텍스트 외에 이미지까지 처리할 수 있다는 언급이 있었고, 다른 연구들(예: CLIP, ALIGN)은 텍스트+이미지 결합 모델을 보여줍니다. BERT 계열에서도 비전 트랜스포머(ViT)와 결합한 모델들이 제안되었으며, LLaMA나 BLOOM도 향후 멀티모달로 확장할 가능성이 열려 있습니다.

멀티모달이 가능해지면 언어 + 이미지, 언어 + 음성, 언어 + 비디오 같은 통합 응용이 가능해져, 챗봇이 사진을 분석해 설명해주는 등 더 풍부한 AI 서비스를 기대할 수 있습니다.

10 어떤 모델을 어떤 상황에서 선택할까?

10.1 생성(Generation)이 중요한 경우

  • GPT 계열이 가장 유리합니다.
  • 소설, 시, 마케팅 카피 작성, 기사 요약, 코드 생성 등 자유로운 텍스트 생성 태스크에 탁월합니다.
  • BLOOM이나 LLaMA도 auto-regressive 구조로 생성 가능하나, 산업화된 API나 생태계는 GPT 쪽이 더 앞서 있음.

10.2 문장 이해(Understanding)이 중요한 경우

  • BERT/RoBERTa 계열이 주력입니다.
  • 감정분석, 문장 분류, 자연어 추론, 질의응답(Closed QA) 등에서 뛰어납니다.
  • GPT 계열로도 문장 이해를 할 수 있지만, BERT쪽이 파인튜닝 사례나 자료가 풍부하고 속도도 빠른 편.

10.3 다국어 지원이 핵심인 경우

  • BLOOM이 처음부터 다국어 코퍼스로 학습되어 있고, mBERT, XLM-RoBERTa도 다국어 지원이 꽤 좋습니다.
  • GPT-4도 다국어 능력을 상당히 개선했지만, 사용 비용이나 라이선스를 고려해야 할 수 있습니다.

10.4 연구 목적 또는 오픈소스 커스터마이징이 필요한 경우

  • LLaMA(연구 라이선스), BLOOM(오픈 라이선스)은 가중치를 직접 받아 다양한 실험이 가능합니다.
  • GPT-3/4는 API 접근만 가능하므로, 내부 구조 수정이나 세밀한 컨트롤이 어렵습니다.

10.5 자원 제약 환경(로컬 GPU 한두 대)에서 개발하는 경우

  • BERT Base, GPT-2 소형 등의 상대적으로 작은 모델을 활용할 수 있습니다.
  • LLaMA-7B 같은 경량 버전을 Quantization, LoRA 방식으로 파인튜닝해볼 수도 있습니다.
  • 초거대 모델은 클라우드 서비스(API)를 쓰는 쪽이 현실적.

결론

"GPT vs BERT: 어떤 언어 모델이 어떤 상황에서 더 적합한가?"라는 질문에 대해, 이제 여러분은 꽤 명확한 기준을 가지게 되셨을 겁니다. 크게 보면, GPT 계열은 생성 능력이 뛰어나고, BERT 계열은 문장 이해에 특화되어 있습니다. 최근에는 LLaMA, BLOOM 등 오픈소스 대형 모델들이 등장해, 연구자와 개발자에게 더 폭넓은 선택지를 제공하고 있습니다.

  • 생성 중심 → GPT 계열(특히 GPT-3.5, GPT-4)
  • 이해 중심 → BERT/RoBERTa 계열
  • 다국어 지원 → BLOOM, mBERT, XLM-RoBERTa
  • 오픈소스 연구 → LLaMA, BLOOM
  • 소규모 자원 → 모델 크기가 작은 변형(7B, Base 버전 등), 양자화, LoRA 기법 활용

궁극적으로는 "어떤 문제를 해결하고 싶은가?"가 핵심입니다. 만약 길고 창의적인 텍스트를 생성하거나, 사용자와 자연스러운 대화를 구현하고 싶다면 GPT 계열이 최적일 것입니다. 반면 잘 정의된 태스크(분류, QA, 감정분석 등)에서 높은 정확도를 원하고, 파인튜닝 과정을 거칠 수 있다면, BERT 계열 모델이 빠르고 정확한 결과를 내줄 가능성이 큽니다.

또한 LLaMA나 BLOOM처럼 가중치를 공개한 모델은, 대규모 언어 모델이 기업의 독점적 재산이 아닌, 연구 커뮤니티와 협력해 발전해나가는 방향을 보여준다는 점에서 의미가 깊습니다. 아울러 다국어 환경, 윤리적 문제, 멀티모달 확장성 등도 모델 선택 시 고려해야 하는 부분입니다.

이 거대한 AI 혁신 시대에, 여러분이 하고자 하는 프로젝트나 연구가 어떤 모델과 가장 잘 맞아떨어질지를 고민해보시기 바랍니다. 레퍼런스 자료와 예제들을 충분히 살펴보고, 필요한 경우 경량화나 파인튜닝 전략을 세워보면 좋겠습니다. 이 글이 여러분의 모델 선택에 조금이나마 도움이 되었다면 더할 나위 없이 기쁘겠습니다.

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