생성형 AI가 바꾸는 빅데이터 분석의 미래: 전통 기법과의 차이점은?
최근 소셜 미디어 등 다양한 플랫폼에 막대한 양의 데이터가 쌓이면서 이를 효과적으로 분석하는 기술이 빠르게 발전하고 있다. 특히, 텍스트 데이터를 다루는 방식에도 큰 변화가 생겼다. 과거 10년간 LDA나 N-gram 같은 전통적인 기법들이 주로 사용됐지만, 이들 방식은 단어 빈도나 패턴을 파악하는 데는 유용해도 문맥의 깊은 이해에는 한계가 있었다. 그러나 이제는 ChatGPT, Llama, BERT 같은 생성형 AI모델 중 텍스트를 주로 다루는 대형 언어 모델(LLM)이 등장하면서 복잡한 문맥과 의미를 보다 정확히 파악할 수 있게 되었다. 이에 따라 빅데이터 연구와 프로젝트에서 LLM 기반의 기법이 활발히 활용되고 있다. 이 글에서는 기존 텍스트 분석 기법과 최근 LLM 기반 방법의 차이점 및 활용 방안에 대해 살펴보고자 한다.
전통적인 빅데이터 분석 기법
오랫동안 사용된 전통적인 빅데이터 분석 기법들은 그 단순성과 속도 덕분에 다양한 분야에서 유용하게 쓰이고 있다. 주요 기법들을 살펴보면 다음과 같다.
- TF(Term Frequency) 및 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency): 특정 단어가 문서에서 얼마나 자주 등장하는지를 파악하는 대표적인 기법이다. 특히 TF-IDF는 여러 문서에서 특정 단어의 상대적인 중요도를 파악하는 데 유용하다. 예를 들어, ‘빅데이터’라는 단어가 어떤 문서에서는 자주 나오지만 다른 문서에서는 거의 나오지 않는다면, 그 문서에서는 ‘빅데이터’가 중요한 주제라고 판단할 수 있다.
- LDA(잠재 디리클레 할당): 문서 내의 단어들을 분석해 숨겨진 주제를 찾아내는 기법이다. 각 단어가 특정 주제에 속할 가능성을 계산해 문서를 여러 주제로 분류한다. 예를 들어, 다양한 기사에서 ‘가격’, ‘할인’ 같은 단어가 자주 등장하면 이를 ‘경제’나 ‘쇼핑’ 주제로 분류할 수 있다.
- N-gram: N개의 연속된 단어가 함께 등장하는 패턴을 분석하는 방법으로, ‘빅데이터 분석’이나 ‘인공지능 기술’처럼 함께 쓰이는 연관 단어 조합을 찾아내는 데 사용된다.
- CONCOR(Convergence of Correlations): 미리 선택한 단어들 간의 상관관계를 바탕으로 단어들 간의 관련성을 분석하고 군집화하는 기법이다. 이를 네트워크 형태로 표현하여 군집을 형성하는데 특정 선택단어를 대상으로 했다는 점에서 LDA와 차이가 있다.
이러한 전통적인 기법들은 계산이 간단하고 작은 규모의 데이터나 단순한 텍스트 분석 작업에 효과적이다. 그러나 단어의 빈도와 패턴만을 고려하기 때문에 문맥적인 의미를 깊이 파악하는 데는 한계가 있다.
전통적 기법의 한계와 LLM의 등장
– 전통적 기법의 한계-
전통적인 텍스트 분석 기법은 여러 한계가 있지만, 그중에서도 가장 많이 지적되는 것이 단어의 다의성 문제다. 예를 들어, ‘은행’이라는 단어는 문맥에 따라 금융기관을 의미할 수도 있고, 강가를 뜻할 수도 있다. 그러나 TF나 TF-IDF같은 기법은 단어의 빈도만을 고려하기 때문에 문맥에 따른 차이를 구분하지 못한다. 물론 N-gram과 같은 연속된 단어 분석 기법을 병행하거나 도메인 지식을 활용해 문제를 어느 정도 완화할 수 있지만, 이 역시 문맥의 복잡한 관계를 완벽하게 이해하는 데에는 한계가 있다. LDA와 같은 주제 모델링 기법은 문서 내 단어 분포를 활용해 주제를 파악하지만, 단어 간의 복잡한 문맥적 관계와 다의성을 충분히 구분하지 못한다.이러한 이유로 전통적인 텍스트 마이닝 기법은 심층적인 인사이트를 도출하는 데 있어 한계가 있으며, 단순한 분석 도구에 그친다는 비판이 있었다.
– LLM기반 분석 기법의 등장-
이러한 한계를 극복할 수 있는 것이 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) 기반의 분석 기법이다. LLM은 문장 내 단어들 간의 관계와 문맥을 파악하여 더 복잡한 의미를 정확하게 분석할 수 있다. 이는 단어 임베딩 기술을 활용해 단어의 의미를 벡터 공간에 표현하고, 이를 기반으로 문장 전체의 맥락을 파악하기 때문이다. 특히, 최신 LLM은 여러 단계의 강화 학습과 대규모의 사전 학습(pre-training)을 통해 문맥적 의미를 깊이 이해한다. 예를 들어, ChatGPT나 Llama 같은 모델은 방대한 양의 데이터에서 학습된 다양한 문장 구조와 표현의 차이를 인식하며, 이를 통해 단어와 문장의 미묘한 의미 차이까지 이해할 수 있게 된다.
LLM 기반 빅데이터 분석 기법 소개
최근 LLM 기반 분석 기법의 부상은 텍스트의 문맥적 의미를 이해하고 복잡한 관계를 분석하는 능력을 크게 향상시켰다. 이는 전통적 기법이 해결하지 못했던 문맥 이해의 한계를 극복하며, 특히 자연어 처리 및 빅데이터 분석 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있다.
LLM 기반의 작업은 텍스트 생성, 문장 유사성 평가, 주제 분류 등 다양한 분석에 적용되며, 이러한 작업은 빅데이터 분석에까지 영향을 미치고 있다. LLM을 활용한 텍스트 분석에서는 모델 선택과 최적화가 중요한데, 대표적인 모델과 그 활용 방식은 다음과 같다:
LLM은 크게 Private LLM과 Closed LLM으로 나뉘며, 다양한 방식으로 활용된다. Private LLM은 기업이나 기관이 자체적으로 구축하여 내부 데이터와 도메인 지식을 활용해 최적화한 모델을 의미한다. 이러한 모델은 보안과 데이터 프라이버시 측면에서 강점을 가지며, 기업에 특화된 맞춤형 성능을 제공한다. 반면, Closed LLM은 OpenAI의 GPT-3나 Meta의 LLaMA처럼 특정 플랫폼에서만 접근 가능한 모델을 말한다. 이들은 최신 기술과 대규모 데이터로 학습되어 뛰어난 성능을 보이며, 일반 사용자와 개발자들이 손쉽게 활용할 수 있는 장점을 갖는다. 특히 API 방식을 통해 프로그래밍 환경에서 텍스트를 분석하고 이를 빅데이터 분석에 직접적으로 활용할 수 있다.
- ChatGPT : Close LLM의 대표모델로 단순한 텍스트 분석을 넘어 새로운 텍스트를 생성하고 질문에 답변하는 데 탁월하다. 문장 속 복잡한 문맥을 이해하고 추론하는 데 사용되며, 고객 지원, 콘텐츠 생성 등 빅데이터 분석의 다양한 부분에 응용된다.
- LLaMA: Meta에서 개발한 Open소스기반 LLM의 대표 모델로, 가볍고 빠른 성능을 제공하면서도 문맥을 정확히 분석하는 능력을 갖추고 있다. 효율적인 빅데이터 분석을 위해 다양한 환경에 적용될 수 있다.
- Sentence-BERT: 문장 간의 유사성을 정확히 파악하는 최신 임베딩 모델 중 하나로, 대규모 고객 피드백 분석이나 연구 논문 분류 등 빅데이터 분석에 활용된다.
- BERTopic: BERT 기반의 주제 모델링 기법으로, 기존의 LDA보다 세밀한 주제 분류가 가능하다. 이는 대량의 문서에서 핵심 주제를 파악하는 빅데이터 분석에 효과적이다.
LLM을 활용한 빅데이터 분석에서는 프롬프트 엔지니어링과 파라미터 튜닝 등이 중요한 역할을 한다. 파라미터 튜닝을 통해 모델의 성능을 최적화할 수 있으며, 프롬프트 엔지니어링은 모델이 더 정확한 결과를 도출하도록 돕는다. 주요 프롬프트 엔지니어링 기법은 다음과 같다:
- Chain of Thought(CoT): 복잡한 문제를 단계별로 해결하는 방식으로, 빅데이터 분석 과정에서 복잡한 문맥을 추론할 때 유용하다.
- Few-shot 프롬프팅: 몇 가지 예시를 제공해 LLM이 특정 작업을 수행하는 방식을 학습시킨다. 이는 새로운 분석 과제나 특정 도메인에 빠르게 적용할 때 효과적이다.
- Active Prompting: 사용자의 피드백을 반영하여 프롬프트를 개선하는 기법으로, 반복적인 데이터 분석 작업에서 점진적인 성능 향상을 이끌어낸다.
- Least-to-Most 전략: 간단한 질문부터 시작해 점진적으로 복잡한 질문으로 발전시켜, LLM이 더 나은 분석 결과를 도출하도록 돕는다.
이 외에도 빅데이터 분석에 적합한 다양한 프롬프트 설계와 기법들이 등장하고 있으며, 이를 통해 LLM은 점차 복잡하고 방대한 데이터를 이해하고 활용하는 데 있어 핵심적인 역할을 수행하고 있다.
무조건 LLM을 쓰는게 좋을까?
– LLM과 전통적 기법의 장단점비교-
LLM 기반 텍스트 분석은 강력하지만, 모든 작업에 적합한 것은 아니다. 분석 목적과 데이터 특성에 따라 LLM과 전통적인 기법을 적절히 선택하는 것이 중요하다.
LLM을 사용해야 할 때
- 복잡한 문맥 이해 및 토픽 추출: 문맥에 따라 단어의 의미가 달라지거나, 주제 파악을 위해 문장 간의 관계를 분석해야 하는 경우.
- 특정 형태의 데이터 분석 결과 생성: 방대한 분석 결과를 요약하거나 정리할 때, LLM의 문맥 이해 능력이 필요할 때.
- 문장 간 유사성 평가: 의미적 유사성을 파악해야 하는 경우, LLM이 문장이나 문단 간의 의미적 차이를 정교하게 분석할 수 있다.
LDA등 전통적 기법을 사용해야 할 때
- 간단한 키워드 추출 및 빈도 분석: 특정 키워드의 빈도 파악이나 간단한 키워드 추출 시.
- 문맥 이해가 간단한 경우: 문서를 주제별로 간단히 분류하거나 특정 키워드에 기반해 분석할 때.
요약하자면, LLM은 복잡한 문맥과 의미를 파악해야 하는 상황에 강점을 가지며, 전통적 기법은 간단한 키워드 추출 및 주제 분류 등에서 효율적이다. 분석의 목적과 데이터의 복잡성에 따라 LLM과 전통적 기법을 적절히 선택하는 것이 최선의 접근법이다
LLM 기반 빅데이터 분석의 미래
LLM은 텍스트 분석과 마이닝에 있어 새로운 트렌드이자 혁신적인 도구로 자리 잡아가고 있지만, 모든 상황에서 최적의 선택은 아니다. 전문적인 텍스트 분석에서는 LLM과 전통적 기법을 조화롭게 활용하는 것이 최선의 결과를 가져올 수 있다. 예를 들어, LDA나 TF-IDF로 데이터의 주요 키워드나 주제를 추출한 후, LLM을 통해 문맥을 파악하고 심층적인 분석을 진행하는 방식이다.
앞으로도 LLM이 빅데이터 분석 분야를 주도하겠지만, 전통적 방법의 가치는 여전히 유효하다. 특히, 특수한 도메인 지식을 필요로 하거나 간단한 분석을 빠르게 수행할 때는 전통적인 기법이 더욱 유용할 수 있다. LLM과 전통적 기법의 조화로운 활용이 텍스트 마이닝 분야에서 더 깊은 통찰과 혁신을 가져올 것이다.