DLLM: 기존 LLM과의 차이점과 새로운 가능성
확산 모델의 원리를 텍스트에 적용한 DLLM의 개념과 기존 LLM과의 차이점을 살펴봅니다.
DLLM(Diffusion Language Model)은 확산 언어 모델로, 기존 대규모 언어 모델(LLM)과는 다른 방식으로 작동한다.
DLLM이란?
DLLM은 이미지 생성에서 성공을 거둔 확산 모델(Diffusion Model)의 원리를 텍스트 데이터에 적용한 언어 모델이다. Stable Diffusion, DALL-E 등에서 검증된 확산 모델의 아이디어를 텍스트에 맞게 변형했다.
확산 모델은 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하고 이를 제거하면서 데이터의 분포를 학습한다. DLLM은 텍스트를 왜곡한 후 원래 상태로 복원하면서 언어의 구조와 의미를 배운다.
쉽게 말해, DLLM은 텍스트에 노이즈를 더하고 복원하는 과정을 반복하며 언어를 이해하고 생성한다. 텍스트 전체의 문맥을 동시에 고려할 수 있다는 점이 큰 특징이다.
DLLM의 노이즈 추가 및 제거 과정
기존 LLM의 작동 방식
기존 대규모 언어 모델은 주로 두 가지 학습 방식으로 작동한다.
자기회귀 방식 (Autoregressive)
GPT가 대표적이다. 이전 단어들을 기반으로 다음 단어를 순차적으로 예측한다. “나는 학교에”가 주어지면 “갔다”를 예측하는 식이다.
마스크 언어 모델링 (Masked Language Modeling)
BERT가 사용하는 방식이다. 문장 내 일부 단어를 가리고 이를 예측한다. “나는 [MASK]에 갔다”에서 [MASK]가 “학교”임을 맞추는 식이다.
기존 LLM은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 방대한 텍스트 코퍼스로 학습하며, 뛰어난 언어 이해 및 생성 능력을 보여준다. 다만 순차적 예측이나 특정 단어에 초점을 맞춘 학습 방식 때문에 긴 문맥을 전체적으로 파악하는 데 한계가 있을 수 있다.
DLLM의 작동 방식
DLLM은 확산 모델의 원리를 텍스트에 적용하며, 두 가지 핵심 과정으로 작동한다.
전진 과정 (Forward Process)
원본 텍스트에 점진적으로 노이즈를 추가해 왜곡한다.
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원본: "인공지능은 미래 기술의 핵심입니다"
↓
약한 노이즈: "인공지능은 [NOISE] 기술의 핵심입니다"
↓
중간 노이즈: "[NOISE] [NOISE] 기술의 [NOISE]입니다"
↓
강한 노이즈: "[NOISE] [NOISE] [NOISE] [NOISE] [NOISE]"
역과정 (Reverse Process)
왜곡된 텍스트에서 시작해 학습된 신경망으로 노이즈를 제거하며 원본 텍스트를 복원한다.
기존 자기회귀 모델과 달리, DLLM은 텍스트 전체를 병렬적으로 처리할 수 있어 효율적이다. 전체 문맥을 동시에 학습할 수 있다는 장점도 있다.
기존 LLM과 DLLM의 차이점
학습 방식
기존 LLM은 단어 단위로 예측하며 학습한다. 순차적 단어 생성(자기회귀)이나 특정 단어 예측(마스크 모델) 방식을 쓴다.
DLLM은 텍스트 전체에 노이즈 추가/제거 방식을 사용한다. 병렬 처리로 전체 구조를 고려하며 점진적으로 복원하는 방식으로 학습한다.
문맥 처리
기존 LLM의 한계는 장기 의존성 문제다. 긴 문장에서 초반 문맥이 후반 예측에 미치는 영향이 감소할 수 있다.
DLLM은 텍스트 전체에 노이즈를 추가하고 제거하며 문맥을 동시에 파악하므로, 장기 의존성을 더 효과적으로 다룰 가능성이 있다.
생성 방식
기존 LLM은 Top-k Sampling, Nucleus Sampling, Beam Search 등의 기법으로 토큰 단위 순차 생성을 한다.
DLLM은 초기 노이즈에서 시작해 병렬적 노이즈 제거를 통해 전체 텍스트를 동시에 생성한다. Step 조절로 품질 관리가 가능하다.
종합 비교
| 측면 | 기존 LLM | DLLM |
|---|---|---|
| 학습 패러다임 | 예측 기반 | 복원 기반 |
| 처리 방식 | 순차적 | 병렬적 |
| 문맥 범위 | 제한적 (긴 문맥 어려움) | 전체적 (동시 고려) |
| 생성 속도 | 토큰 단위 순차 | 전체 병렬 가능 |
| 성숙도 | 매우 성숙 | 초기 연구 단계 |
| 적용 사례 | GPT, BERT, LLaMA 등 | 연구 프로토타입 |
결론
DLLM은 확산 모델의 원리를 텍스트에 적용해 기존과는 다른 접근을 시도한다. 텍스트 전체를 병렬적으로 처리하고 장기 의존성을 더 잘 다룰 수 있는 잠재력으로, 자연어 처리 분야에서 주목받고 있다.
아직 초기 단계에 있으며, 학습 효율성 개선, 대규모 벤치마크 검증, 실용적 응용 사례 발굴, 기존 LLM과의 하이브리드 접근, 컴퓨팅 비용 최적화 등의 과제가 남아있다.