AI 기반 자동 학습 콘텐츠 생성 기술 소개

이 페이지는 뇌체크의 자동 학습 콘텐츠 생성 기능을 이해하기 위한 배경 기술을 소개합니다. 공개 대규모 언어 모델(LLM) 생태계를 중심으로 설명하며, 뇌체크가 특정 모델을 그대로 사용한다는 의미는 아닙니다.

여기서 '공개 LLM'은 모델 가중치(학습 결과물)가 공개된 경우를 포함하며, 소프트웨어 분야의 '오픈소스'와 동일한 의미는 아닙니다. 모델·코드·데이터셋은 각각 라이선스가 다를 수 있어, 실제 사용 전 원문 확인이 필요합니다.

대규모 언어 모델(LLM)이란?

대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델입니다.

LLM은 주어진 문맥에서 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로 훈련됩니다. 이 과정에서 문법, 사실 관계, 추론 패턴 등을 학습하며, 충분한 규모와 데이터가 주어지면 요약, 번역, 질의응답, 텍스트 변환 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

언어 학습 분야에서 LLM은 학습 자료 제작의 효율성을 높일 수 있는 도구로 주목받고 있습니다. 예를 들어, 원문 텍스트에서 핵심 내용을 추출하고, 이를 질문-답변 형태로 재구성하는 작업에 활용할 수 있습니다.

공개 LLM 생태계

초기 대규모 언어 모델은 대부분 비공개였습니다. 2023년 이후 상용 사용이 가능한 라이선스(Apache 2.0, MIT 등)로 가중치를 공개하는 모델이 빠르게 증가했습니다.

Eugene Yan이 관리하는 open-llms 저장소는 상용 가능한 공개 LLM 목록을 정리한 커뮤니티 자료입니다. 이 목록에는 Falcon, Mistral 7B, Llama 3 등 다양한 규모와 용도의 모델이 포함되어 있으며, 커뮤니티에 의해 지속적으로 업데이트됩니다.

라이선스 유형

공개 LLM의 라이선스는 모델마다 다릅니다. 주요 유형은 다음과 같습니다:

라이선스	상용 사용	비고
Apache 2.0	대체로 허용 (고지·면책 조건 존재)	OpenLLaMA, Falcon, Mistral 7B 등
MIT	대체로 허용 (고지 조건 존재)	Dolly, Phi-2 등
Custom (조건부)	MAU 임계치, 표기 의무, 사용 정책(AUP) 등 추가 조건	Llama 3, Qwen 등

※ 세부 조건은 모델별 라이선스 원문 기준이며, 버전에 따라 변경될 수 있습니다(작성일 기준).

OpenLLaMA: LLaMA의 공개 재현 (예시)

이 섹션은 공개 LLM의 구체적인 사례를 소개하기 위한 것이며, 뇌체크가 OpenLLaMA를 사용한다는 의미가 아닙니다.

OpenLLaMA는 Berkeley AI Research(UC Berkeley) 소속 연구진이 개발한 프로젝트로, Meta AI의 LLaMA와 유사한 구조를 따르되, OpenLLaMA 자체(코드와 가중치)는 Apache 2.0 조건으로 공개된 재학습 모델입니다.

재현(Reproduction)의 의미

Meta AI의 LLaMA(2023)는 공개 당시 모델 가중치를 연구 목적으로만 제공했고, 상용 라이선스가 아니었습니다. OpenLLaMA는 LLaMA와 유사한 모델 구조와 훈련 설정(하이퍼파라미터: 학습 속도, 배치 크기 등 학습 과정의 설정값)을 사용하되, 훈련 데이터를 공개 데이터셋으로 대체하여 처음부터 다시 훈련했습니다. 라이선스 관점에서 상용 사용에 비교적 우호적인 조건을 제공하는 것을 목표로 합니다(세부 조건은 라이선스 및 데이터셋 원문 확인 필요).

훈련 데이터

v1 모델: RedPajama 데이터셋으로 훈련. RedPajama는 Together Computer가 만든 공개 데이터셋으로, LLaMA의 훈련 데이터 구성(웹 문서, 위키피디아, 책, 학술 논문, 코드 등)을 재현한 것입니다.
v2 모델: Falcon refined-web 데이터셋, StarCoder 코드 데이터셋, RedPajama의 위키피디아·학술논문·도서·StackExchange를 혼합하여 훈련.

모델 크기

OpenLLaMA는 3B, 7B, 13B 파라미터(모델 크기를 나타내는 값) 모델을 제공합니다. 주요 공개 모델은 1조(1T) 토큰(문장을 잘게 나눈 단위) 학습을 목표로 했으며, 일부 모델은 단계적(프리뷰 → 최종) 공개가 있었습니다. v2는 3B와 7B 중심으로 공개되었습니다.

모델	파라미터 수	컨텍스트 길이	라이선스
OpenLLaMA 3B (v1, v2)	30억	2,048 토큰	Apache 2.0
OpenLLaMA 7B (v1, v2)	70억	2,048 토큰	Apache 2.0
OpenLLaMA 13B (v1)	130억	2,048 토큰	Apache 2.0

컨텍스트 길이: 한 번에 참고할 수 있는 글의 길이.

벤치마크 참고

프로젝트의 벤치마크 결과에 따르면, OpenLLaMA는 원본 LLaMA와 대부분의 평가 항목(영어 객관식·상식 문제 등)에서 비슷한 수준의 성능을 보이며, 일부 항목에서는 더 높은 점수를 기록했습니다.

이 수치는 연구용 벤치마크의 참고값이며, 실제 서비스 품질(특히 한국어나 교육 콘텐츠)은 입력 자료·후처리·평가 기준에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 자세한 수치는 OpenLLaMA GitHub 페이지에서 확인할 수 있습니다.

※ 수치는 OpenLLaMA GitHub의 lm-evaluation-harness 벤치마크 결과 기준. 평가 프로토콜에 따라 수치가 달라질 수 있으며, 프로젝트 측도 원본 LLaMA 논문과 약간의 차이가 있음을 보고합니다.

공개 LLM의 실제 활용

공개 LLM은 범용 텍스트 생성이 가능하지만, 특정 작업에 잘 맞도록 추가 훈련(fine-tuning: 미세 조정)하는 것이 일반적입니다.

미세 조정(Fine-Tuning)

사전 훈련된 LLM을 특정 작업에 맞게 추가 훈련하는 과정입니다. 예를 들어:

지시 따르기(Instruction Following): 사용자의 요청에 적절히 응답하도록 훈련
특정 도메인 적응: 의료, 법률, 교육 등 특정 분야의 텍스트에 맞춰 성능 향상
출력 형식 제어: JSON, 마크다운, 문제-정답 쌍 등 원하는 형식으로 출력하도록 훈련

미세 조정에는 도메인에 맞는 학습 데이터와 평가 체계가 필요하며, 모델 크기에 따라 상당한 연산 자원이 요구될 수 있습니다.

한계와 주의점

LLM 기반 자동 생성에는 다음과 같은 한계가 있습니다:

환각(Hallucination): 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 생성할 수 있습니다
편향 반영: 입력 텍스트의 표현이나 편향이 결과에 그대로 반영될 수 있습니다
개인정보: 개인정보나 민감정보는 입력에 포함하지 않는 것을 권장합니다

이러한 이유로, 자동 생성된 학습 콘텐츠는 사용자가 확인한 후 사용하는 것을 권장합니다.

뇌체크에서의 적용

뇌체크는 텍스트 자료(문서, 기사, 음성 전사 텍스트 등)를 바탕으로 플래시카드 형태의 학습 카드 초안을 생성하고, 사용자가 검토·수정할 수 있도록 돕는 기능을 제공합니다.

텍스트 추출: 입력 자료에서 학습에 적합한 핵심 내용을 추출합니다
학습 카드 초안 생성: 추출된 내용을 질문-답변, 빈칸 채우기 등 플래시카드 형태로 변환합니다
사용자 검토 및 편집: 자동 생성된 카드를 사용자가 확인하고 수정할 수 있는 편집 도구를 제공합니다

자동 생성된 학습 자료의 품질은 입력 자료의 특성, 모델의 능력, 후처리 과정에 따라 달라질 수 있으며, 최종 학습 콘텐츠는 사용자가 확인 후 사용하는 것을 권장합니다.

※ 라이선스는 버전별로 변경될 수 있습니다. 아래 출처는 작성일(2025년) 기준입니다.

출처: OpenLLaMA GitHub · Open LLMs · LLaMA 논문 · RedPajama-Data · Falcon refined-web · StarCoder dataset