(합성데이터) 텍스트 기반 생성 모델의 종류와 발전

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(합성데이터) 텍스트 기반 생성 모델의 종류와 발전

IT오이시이 2025. 8. 24. 02:20

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텍스트 기반 생성 모델의 기술 발전은 2000년대 초반 간단한 시퀀스 모델에서 시작해, 딥러닝 기반 트랜스포머(Transformer)와 초대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)까지 혁신적으로 성장했습니다. 주요 발전 흐름은 다음과 같습니다.

1. 시퀀스 모델 (2000~2010년대 초반)

RNN(순환신경망)·LSTM(장기단기메모리): 시퀀스 데이터(문장 등) 처리와 예측에 특화. 그러나 장기 의존성(문장이 길 경우 정보 손실) 문제와 학습 속도 한계 존재.
Word Embedding: Word2Vec, GloVe 등 단어를 벡터로 변환해 의미(semantic)를 내포함. 단어 간의 유사성/관계 학습이 가능해짐.

2. Attention과 Transformer의 시대 (2017~)

Transformer (2017, Vaswani et al.): Encoder-Decoder Attention 구조를 통해 병렬 처리와 장기 의존성 문제를 해결함. 이후 거의 모든 텍스트 생성 모델의 표준이 됨.
BERT (2018): 마스킹(Masking)을 통한 사전학습(pre-training)으로 문맥 파악 능력이 향상됨. 텍스트 생성보다는 ‘이해’에 가까운 모델이지만, 프롬프트 기반 생성에도 응용.

3. 초대형 언어 모델 (LLM, 2020년대~)

GPT-2, GPT-3, GPT-4, ChatGPT 등: 수십억~수조 단어로 학습, 인공지능의 ‘창의력’ 향상. 문장 생성, 요약, 번역, 질의응답 등 광범위한 텍스트 작업 수행.
RLHF(인간 피드백 강화학습), Retrieval-Augmented Generation (RAG): 환각(잘못된 정보 생성) 문제를 완화하고, 최신성·정확성 개선.
Gemini, LLaMA, PaLM, Chinchilla 등: 오픈소스 및 효율화된 초대형 텍스트 생성 모델 등장, 응용 분야 확장(코드 생성, 데이터 요약, 전문지식 생성, 멀티모달).

4. 최신 기술 경향 (2023년 이후)

효율적 학습(QloRA, GPTQ 등): 대용량 언어모델을 저비용·저메모리로 학습/운영하는 기술.
윤리·보안 기술(워터마킹, 저작권 관리, 프라이버시 보호): 생성 텍스트의 진위 식별/암호화, 저작권 이슈 대응, data leakage 방지.
환각, 편향 문제 대응: RAG(외부 데이터 참조), 모델 디바이어싱(Debiasing), prompt engineering 등 보완책이 연구 중.

주요 발전 요약

2000~2010년대: RNN/LSTM, Word Embedding로 대표되는 기본 시퀀스 처리.
2017~2020년대: Transformer 도입, 병렬학습·문맥 이해력 극적인 향상.
2020년대~2025년: 초대형 언어모델과 인간-기계 협력(RLHF), 최신성 개선(RAG), 멀티모달 확장, 효율화 및 윤리/보안 기술.

텍스트 기반 생성 모델은 기술적 한계(장기 의존성, 과적합, 비용 등)를 점점 더 혁신적인 구조와 모델로 극복해왔고, 최근에는 효율·윤리·인터프리터블리티(설명 가능성)까지 폭넓게 고려되는 방향으로 발전하고 있습니다[1][2][3].

주요 연구 모델 및 방어 기술


생성 데이터 유형	비식별 수준	생성모델명	공격 취약점	취약점 방어/개선 기술	구현 기술	구현 기술 난이도	연구시기	연구 논문명	발간연도
텍스트	중	RNN, LSTM	시퀀스 길이 한계, 과적합, 정보손실	정규화, 드롭아웃, 순환적 구조 개선	순환신경망(RNN), LSTM, ML	중	2000년대	"Long Short-Term Memory" (Hochreiter & Schmidhuber)	1997, 2000년대
텍스트	중	Word2Vec, GloVe	단순 의미 표현 한계	차원축소, context window 조절	Word Embedding, ML	보통	2010년대	"Word2Vec: Distributed Representations of Words and Phrases" (Mikolov et al.)	2013
텍스트	높음	Transformer	정보량/병렬화, 환각, 편향	어텐션, 사후 보정 및 정규화	Neural Network, Deep Learning, Attention	높음	2017년	"Attention is All You Need" (Vaswani et al.)	2017
텍스트	높음	BERT	무의미 또는 환각 결과, 편향	마스킹, 프롬프트 엔지니어링, adversarial training	Transformer, Masking, DL	높음	2018년	"BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" (Devlin et al.)	2018
텍스트	매우 높음	GPT-3, GPT-4, ChatGPT, Gemini, LLaMA	환각, 편향, 최신성 부족, 데이터 유출	RAG, RLHF, 자기지도 강화, 워터마킹, 저작권관리	Transformer, Deep Learning, RLHF, RAG	매우 높음	2020~2025	"Language models are few-shot learners" (Brown et al.), GPT-4o 기술 보고서, "LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Model" (Touvron et al.), Gemini Whitepaper	2020~2025
텍스트	매우 높음	PaLM, Gopher, MT-NLG, Chinchilla	비용, 사이즈 부담, 환각	토큰 증대, 효율적 병렬화(QLoRA, GPTQ), 기술적 엔지니어링	Transformer, Quantization	최고	2021~2025	"PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways" (Chowdhery et al.)	2022

( 해석 )

구현기술 분류: Masking(마스킹), 치환(substitution), 암호화, Neural Network, Deep Learning, 차등, 노이즈, GAN 등이 순차적으로 발전. 텍스트 분야는 최근 Transformer, RLHF, RAG, Quantization 등 초대형 모델에서 활용.
대표 논문 및 기술 동향: 위 논문들은 각 시기별로 텍스트 생성 모델 발전에 큰 영향을 미친 대표 연구.

이 표를 참고하면 2000년대부터 2025년까지 텍스트 생성 AI 분야에서 발전해온 주요 모델, 구현 기술, 취약점 및 방어책, 그리고 대표 논문들을 한눈에 비교할 수 있습니다[1][2].

출처
[1] 생성형 AI의 기술 진화 및 연구 동향: 언어 모델을 중심으로 https://www.kisdi.re.kr/report/fileView.do?key=m2101113025377&arrMasterId=4333446&id=1150337
[2] 생성형 AI 기반의 콘텐츠 제작 기술 동향과 안전성 이슈 https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/213/0905213004/030-039.%20%EC%9C%A0%EC%A0%95%EC%9E%AC_213%ED%98%B8%20%EC%B5%9C%EC%A2%85.pdf
[3] 기록관리 분야에서 한국어 자연어 처리 기술을 적용하기 위한 ... https://www.koreascience.kr/article/JAKO202206881742848.pdf
[4] 텍스트마이닝을 활용한 진로 탐색행동의 국내 연구 동향 분석 https://www.kais99.org/jkais/journal/Vol25no08/Vol25no08p60.pdf
[5] Generative AI: A Chronological Review 생성형 AI 연대기적 고찰 http://apjcriweb.org/content/vol10no7/6.pdf
[6] 데이터가 세상을 지배하는 시대 : 두 번의 대전환 | 개발자 Story https://www.sktenterprise.com/bizInsight/blogDetail/dev/14373
[7] 생성형 AI의 개요 https://www.dawnscapelab.com/an-overview-of-generative-ai/
[8] [논문 리뷰] Transformers for Secure Hardware Systems - Moonlight https://www.themoonlight.io/ko/review/transformers-for-secure-hardware-systems-applications-challenges-and-outlook
[9] 자연어 처리(NLP) 역사 및 동향 https://bommbom.tistory.com/entry/%EC%9E%90%EC%97%B0%EC%96%B4-%EC%B2%98%EB%A6%ACNLP-%EC%97%AD%EC%82%AC-%EB%B0%8F-%EB%8F%99%ED%96%A5
[10] 생성형 인공지능 기술의 최신 동향과 적용 사례 분석 https://www.koreascience.kr/article/JAKO202405259940319.page?lang=ko
[11] 생성형 AI 보안 위협과 대응방안 https://blog.cslee.co.kr/generative-ai-security-threats-and-countermeasures/
[12] AI·SW대학원 - 논문목록 https://scc.sogang.ac.kr/gsinfo/gsinfo03_4_4.html
[13] 챗GPT가 촉발한 생성형 AI 시대, 미래 모습과 대응 방안 https://www.bioin.or.kr/board.do?num=319964&cmd=view&bid=tech
[14] 생성형 AI 모델의 대규모 비밀번호 생성 및 추측공격 성능 검증 https://www.koreascience.kr/article/JAKO202404357603436.page
[15] 인공지능 시대의 사전과 데이터 https://cms.dankook.ac.kr/web/-oriental/-74?p_p_id=Bbs_WAR_bbsportlet&p_p_lifecycle=2&p_p_state=normal&p_p_mode=view&p_p_cacheability=cacheLevelPage&p_p_col_id=column-2&p_p_col_count=1&_Bbs_WAR_bbsportlet_extFileId=138734
[16] ChatGPT를 넘어 생성형(Generative) AI 시대로 : https://www.kca.kr/Media_Issue_Trend/vol55/pdf/Media_Issue_Trend(vol55)_22.pdf
[17] 적대적 공격 및 방어 기술의 성능 향상을 위한 역방향 적대적 데이터 ... https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11956133
[18] 챗GPT 등장 이후 인공지능 환각 연구의 문헌 검토: 아카이브 ... https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11828385
[19] [PDF] BERT를 이용한 딥러닝 기반 소스코드 취약점 탐지 방법 연구 https://koreascience.kr/article/JAKO202204663825029.pdf
[20] 한국정보보호학회 한국정보보호학회 하계학술대회 https://cisc.or.kr/custom/custom

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