지난번 글에서는 LAM이 무엇인지 다뤄보았습니다.

LAM을 설명할때 꼭 기억하여야할 단어는 ‘실행력’이 었습니다.

그렇다면 2023년 말 부터 가장 많이 언급 되었던 ChatGPT가 동작하게 하는 기술인 LLM(Large Language Model)과 지난글에서 설명 드린 LAM(Large Action Model)의 차이기 무엇인지 궁금해 하실 것 같은데요.

오늘은 LAM과 LAM 출시전에 가장 많은 관심을 받은 AI 기술인 LLM의 차이에 대해 설명해 드리고자 합니다.

혹시 LAM이 무엇인지 조금 더 알고 싶은 분이 계시다면 아래 링크에서 확인 가능합니다.

LAM이란? 대규모 행동 모델로 상상해보는 AI 그리고 사람의 미래

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‍LLM과 LAM의 차이는 무엇일까요?

LLM을 가장 쉽게 설명하는 방법은 무엇일까요?

예를 들어 LLM이 적용 된 ChatGPT는 주로 통계학적 기법을 사용하여 언어를 처리합니다.즉 LLM은 방대한 양의 정보를 기반으로 사용자가 제시한 문장에 가장 적합하다고 판단하는 응답을 생성합니다.다시 말해 LLM은 방대한 정보에 기반한 ’정보 생성’과 텍스트 기반의 질문과 응답에서 뛰어난 강점을 가지고 있지만, 실제 행동을 예측하거나 실시간으로 반응하는 데에는 부족한 부분이 있습니다.
이로 인해 사용자가 원하는 것 그 너머의 세밀한 대처나, 실제 세계의 변화에 빠르게 적응하는데 한계가 있습니다.

반면 LAM은 텍스트 외 다양한 입력(이미지, 비디오, 등) 정보를 기반으로 사용자의 행동을 예측하고, 실행까지 하는 능력을 갖추고 있습니다.즉 LAM은 단순히 정보의 생성에 그치지 않고, 사용자의 상황을 분석하고 그것에 맞는 실질적인 행동을 취함으로써 LLM의 부족함을 채워주는 역할을 수행합니다.

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LAM과 LLM의 차이를 간략히 요약하면 아래와 같습니다.

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LAM이 필요한 이유는 무엇일까요?

앞서 말씀드린 바와 같이 LAM은 LLM이 가지지 못한 ‘실행력’을 제공합니다. 이는 LLM이 주로 텍스트를 분석하고 결과를 도출하는 데 집중하는 반면, LAM은 그 정보를 바탕으로 ‘어떻게 행동할 것인가’를 결정하는 모델입니다.예를 들어, LLM은 특정 상황에 대한 정보를 제공할 수 있지만, 실제로 그 상황과 마주했을 때 실질적인 행동을 취할 수는 없습니다

반면 LAM은 어떤 상황이 주어졌을 때 그 상황에 맞는 전략을 실시간으로 판단, 분석하여 실행까지 수행 할 수 있습니다.

우리가 AI를 필요로 하는 이유는 단순히 정보에 기반한 답변을 제공하는 것 이상으로 제공된 정보로 현실에서 어떻게 행동하고 실행할지에 관한 것입니다. LAM은 사용자가 직면할 수 있는 다양한 문제를 해결하기 위한 실행력을 가지고 있기 때문에, 단순히 질문에 답하는 것을 넘어서, 즉각적인 행동이 필요로 하는 실제 상황에서 실제적인 도움을 제공할 수 있습니다.

즉 LAM은 LLM과 같이 텍스트를 분석하고 그에 적절한 답변을 제시하기도 하지만, LAM은 텍스트 외 이미지, 비디오, 등 다양한 입력을 분석하고 해결책을 찾는 것 복잡한 액션까지도 수행할 수 있기에 AI 발전에 중요한 기술로 간주 되고 있기에 인핸스를 비롯한 다양한 기업에서 앞다투어 기술 개발에 매진하고 있습니다.

LAM과 LLM 중 나에게 필요한(적합한) 모델은 어떻게 선택할까요?

앞서 LAM과 LLM의 차이를 설명한 표에서 구분한 바와 같이, 두 모델은 각기 다른 목적과 용도를 가지고 있기 때문에, 사용자의 필요에 따라 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

만약 여러분이 주로 정보 검색, 자연어 처리, 또는 대화형 시스템을 활용하고자 한다면, LLM이 적합합니다.예를 들어 복잡한 텍스트 분석이나 대규모 데이터에 대한 통찰이나 요점을 정리하고 싶을 때 LLM은 강력한 성능을 발휘합니다.

그러나 더 복잡한 사용 사례나, ‘실행’을 중시하는 경우라면 LAM이 더 적합합니다.예를 들어, 사용자의 행동을 미리 예측하고, 그에 맞는 행동을 자동으로 실행하는 시스템이 필요한 경우, LAM을 선택하는 것이 더 효과적입니다.

정리하면 LLM은 정보 제공 목적에 더 적합하고, LAM은 실행이 목적인 경우에 더 적합하다고 볼 수 있습니다.

마치며

오늘은 LLM과 LAM의 차이점에 대해 살펴보았습니다.

LAM을 효과적으로 활용하려면 다양한 모델, 즉 여러 에이전트(Agent)들이 함께 협력하며 동작해야만 우리가 꿈꾸는 이상적인 AI에 가까워질 수 있을 것으로 생각 됩니다.

다음 시간에는 LAM을 설명할 때 중요한 개념인 ‘에이전트’에 대한 내용을 다뤄보도록 하겠습니다.