LLM(Large Language Model) 기반 생성.합성데이터 기술의 발전 동향과 특징
LLM(Large Language Model)을 기반으로 한 생성형 데이터 및 합성데이터 기술의 발전 동향은 자연어처리(NLP)를 넘어서 코드, 이미지, 멀티모달, 헬스 등 다양한 분야로 확장되고 있습니다. 여기서는 핵심 발전 흐름과 최신 트렌드를 정리합니다.
1. 대형 언어모델 기반의 생성·합성 기술 초기 (2020~2022)
- GPT-2, GPT-3의 등장: 수십억~수조 파라미터 기반의 언어모델로 텍스트 생성, 요약, 번역, 질의응답, 데이터 증강 등에 활용.
- 기존 텍스트 생성 기술을 뛰어넘어, 진짜 사람 글과 구분 어려운 고품질 문장·토픽 생산 가능.
2. 범용(Foundation) 모델 및 멀티모달 전환 (2022~2023)
- GPT-4·Gemini·LLaMA 등: 상업·오픈소스 초대형 LLM의 등장, 자연어 외에도 코드, 이미지·표 등 비정형 데이터 합성 지원.
- 텍스트+이미지+음성+구조데이터 등 ‘멀티모달’ 생성 모델 확산(DALL·E, Stable Diffusion과 LLM 결합 등).
- 데이터 증강·합성 데이터 생성: 소수의 실제 데이터를 대규모로 확장, 희귀 케이스·민감 데이터 문제 완화를 위한 합성 데이터 자동화.
3. 고도화·산업 적용·신뢰성 및 품질강화 (2023~2025)
- RAG(Retrieval-Augmented Generation): 검색·외부 지식 참조 기능이 LLM에 결합, 최신·정확한 합성데이터 생성에 강점.
- RLHF(인간피드백강화학습), XAI(설명 가능 AI): 환각(Hallucination)·편향·품질·윤리 문제를 완화. 설명 가능한 합성 데이터 생성 및 평가 기술 도입.
- 프라이버시/적대방어 기술: 민감 정보 유출 방지(디퍼렌셜 프라이버시 등), 적대적 공격 및 방어 기술 실전 적용.
- 헬스, 의료, 산업 데이터 응용: 전문 도메인 소형 LLM, 산업별 맞춤형 합성 데이터 구축, 의료/헬스케어 신약개발, 실증 데이터 부족 극복.
4. 최신 트렌드 및 전망
- 온프레미스 소형 LLM: 내부 데이터 활용, 민감 정보·보안 강화(의료·금융 분야 등).
- 멀티모달 합성 플랫폼: 텍스트+이미지+센서+진단 등 다양한 형태 합성 자동화.
- 윤리·품질·설명성 중심 AI: 데이터 출처·합성 신뢰도·법적 문제 해결을 위한 품질관리, 설명성(XAI), 윤리표준 개발 활발.
요약
- LLM 기반 생성형/합성 데이터 기술은 텍스트에서 멀티모달까지 확장되며, 품질·신뢰성·윤리·설명성 등 데이터 혁신을 견인.
- 산업·의료·금융 등 실제 분야에서 자동화된 합성 데이터의 품질, 보안, 윤리성, 실증적 효과가 더욱 중요해지며, 이를 위해 RAG, XAI, 적대적방어, 프라이버시, 소형LLM 등 발전 기술이 동반되고 있습니다.
아래는 LLM 기반 생성(합성) 데이터 모델 분야에서 국내외 주요 논문 및 보고서를 시기별로 확대 조사·정리한 표입니다. 각 분류 항목 및 기술/응용에서 최신 연구자료를 다수 포함하고 있습니다.
| 생성 데이터 유형 | 비식별 수준 | 생성모델명 | 공격 취약점 | 취약점 방어/개선 기술 | 구현 기술 | 구현 기술 난이도 | 연구시기 | 연구 논문 및 주요 참고자료 | 발간연도 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 텍스트 | 높음 | GPT-2/GPT-3 | 환각, 프라이버시 | RLHF, 프롬프트엔지니어링, 품질 평가 | Deep Learning, Transformer, 차등 | 매우 높음 | 2020~2022 | "Language Models are Few-Shot Learners", LLM 합성 문서 품질 분석[1][2] | 2020~2022 |
| 텍스트, 코드, 단백질 | 높음~매우 높음 | BERT, Gemini, LLaMA, GPT-4 | 편향, 허위정보 | RAG, 클린 데이터, 인간 검증 | Nural Net, Deep Learning, Transformer, RAG, XAI | 매우 높음 | 2022~2024 | "Gemini 1.5", "BERT pre-training", "LLaMA foundation models"[3][4][5] | 2022~2024 |
| 텍스트, 멀티모달 | 매우 높음 | Foundation Model, PaLM, Chinchilla | 윤리, 편향, 프라이버시 | External Knowledge, 프라이버시, 품질 평가 | Deep Learning, Transformer, 암호화, RAG, XAI | 매우 높음 | 2023년 이후 | "On LLMs-Driven Synthetic Data Generation, Curation, and Evaluation: A Survey"[1][4] | 2023~2025 |
| 의료/산업·바이오·단백질 | 매우 높음 | ProteinGPT, BioNeMo, LMM | 편향, 환각, 정보 유출 | 온프레미스, RAG, 설명성 강화(XAI) | Foundation Model, 소형 LLM, Transformer, Deep Learning | 매우 높음 | 2023~2025 | "AI와 단백질 디자인 최신 동향", 의료 바이오 LLM 활용 사례[6][7][8] | 2023~2025 |
| 텍스트 | 매우 높음 | GPT-4, Gemini, LLaMA | 분포 차이, 레이블 편향 | KL-Divergence, Human Validation, 품질 평가 | Deep Learning, Transformer, XAI | 매우 높음 | 2024~2025 | "Under the Surface: Tracking the Artifactuality of LLM-generated Data"[9][10] | 2024~2025 |
| 텍스트 | 높음 | T5, Gopher, OPT | 장기문맥, 품질저하 | 품질보증, 레이블 검증, 내부 평가 | Transformer, Deep Learning | 매우 높음 | 2021~2023 | "T5: Text-to-Text Transfer Transformer", "Gopher", "OPT" 논문, NeurIPS 리뷰[4][1] | 2021~2023 |
| 텍스트, 코드, 멀티모달 | 매우 높음 | GPT-4o, Mistral, Claude 등 | 환각, 편향, 윤리 | 품질 평가, External Knowledge, 설명성(XAI) | Transformer, Deep Learning, Foundation Model | 매우 높음 | 2024~2025 | 2025년 주요 LLM Research 리뷰·합성 데이터 품질 진단 연구[1][11][9] | 2024~2025 |
주요 논문 요약 및 추가 자료
- GPT, Gemini, LLaMA, OPT, Gopher, Chinchilla 등: 초대형/소형 LLM 인프라의 발전, 텍스트·멀티모달·산업별 적용 논문.
- PaLM, T5, GPT-4o, Claude 등: 품질·설명성·검증 강화 모델, 산업·헬스·과학 응용 연구 활성.
- BioNeMo, ProteinGPT 등: 바이오·단백질 합성, 의료 응용 LLM 최신 연구 사례.
- 품질 평가·분포 차이·편향 분석: "Under the Surface", KL-Divergence, 자체·인간 검증 포함 품질/윤리 진단.
- 2024~2025년 NeurIPS/ICLR/ACL 등 최신 LLM 합성 데이터 관련 논문도 포함[4][11][9][10].
표는 LLM 기반 생성·합성 데이터 모델 분야 최신 논문과 실증/품질·윤리·설명성 등 다양한 기술적 주제를 망라하여, 논문 조사 및 기술 동향 연구에 체계적으로 활용할 수 있도록 구성하였습니다.
출처
[1] 대규모 언어 모델(LLM) 기반 합성 데이터(Synthetic Data)의 생성, 큐 ... https://discuss.pytorch.kr/t/llm-synthetic-data-survey/4764
[2] 검색증강생성(RAG) 기술의 등장과 발전 동향 https://www.nia.or.kr/common/board/Download.do?bcIdx=27539&cbIdx=82618&fileNo=1
[3] Gemini(제미나이) 사용법, AI 전문가는 '이렇게' 사용합니다. https://www.elancer.co.kr/blog/detail/806
[4] [NeurIPS 2023] Large Language Model (LLM) 분야 최신 ... https://www.lgresearch.ai/blog/view?seq=381
[5] 통합 LLM 서비스 개발을 통한 AI의 진화 및 활용 전략 https://seo.goover.ai/report/202503/go-public-report-ko-c95bff6d-ff20-4ed8-96b2-7a7eef72a1e1-0-0.html
[6] 생성형 AI를 이용한 단백질 구조 예측 및 단백질 디자인의 최신 동향 https://www.ibric.org/bric/trend/bio-report.do?mode=view&articleNo=9985721&srCategoryId=100
[7] [PDF] AI로 촉발된 헬스케어 산업의 대전환 https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/kr/pdf/2024/insight/kpmg-korea-ai-healthcare-20240625.pdf
[8] 논문목록 - 서강대학교-AI·SW대학원 https://gsinfo.sogang.ac.kr/gsinfo/gsinfo03_4_4.html
[9] [논문 리뷰] Under the Surface: Tracking the Artifactuality of ... https://www.themoonlight.io/ko/review/under-the-surface-tracking-the-artifactuality-of-llm-generated-data
[10] Large Language Model에서의 인종 및 성별 편향 측정 연구 https://www.manuscriptlink.com/society/kips/conference/ack2024/file/downloadSoConfManuscript/abs/KIPS_C2024B0425
[11] [2025/02/03 ~ 02/09] 이번 주의 주요 ML 논문 (Top ... https://discuss.pytorch.kr/t/2025-02-03-02-09-ml-top-ml-papers-of-the-week/6093