대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 부상은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 및 그 하위 분야에 대한 접근 방식을 변화시켰다. 최근의 기술 발전은 이러한 변화를 촉진해 왔다. 본 연구는 LLM에 대한 상세한 개요를 제공하며, 이를 전통적인 규칙 기반 시스템, 통계 기법, 머신러닝, 신경망, 그리고 트랜스포머 기반 아키텍처의 부상과 비교한다. 더 넓은 관점에서 GPT, BERT, T5, PaLM, LLaMA와 같은 언어 모델은 높은 확장성 덕분에 의료와 비즈니스를 포함한 전반적인 산업 전환을 가능하게 했다. 다양한 응용 분야에도 불구하고 LLM은 출력 편향, 제한된 해석 가능성, 높은 연산 요구, 낮은 세분성, 그리고 무엇보다도 제한된 접근성 등 수많은 과제에 직면해 있다. 본 논문은 현대의 적응적 학습 과정, 도메인 특화 응용, 멀티모달 학습을 조명하는 한편, 공정성, 윤리적 배치, 지속가능성과 같은 핵심 쟁점들을 함께 다룬다. 보다 효과적인 규제의 필요성, 다국어 역량의 개발, 그리고 무엇보다도 포용성을 향상시키기 위한 범용 AI 시스템의 창출에 대한 요구가 커지고 있다. 본 연구는 고도화된 AI 시스템의 사회적 함의를 검토함으로써 윤리적 책임성을 강조한다. 또한, 연구 및 적용을 위한 명확한 의사결정 프레임워크 내에서 윤리적이고 효과적이며 사회적으로 책임 있는 AI 시스템을 개발하기 위해 학제 간 협력을 촉진한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.