자동 문장 생성

규칙 기반 생성은 자동 문장 생성의 초기 접근 방식이다. 이 방법은 사전에 정의된 문법 규칙, 템플릿, 그리고 단어 대체 규칙들을 사용하여 문장을 조합한다. 예를 들어, 특정 품사의 단어들을 미리 정해진 순서에 따라 배열하거나, 문장의 뼈대가 되는 템플릿에 적절한 단어를 채워 넣는 방식으로 작동한다. 이러한 시스템은 생성 결과가 매우 예측 가능하고 문법적으로 정확하다는 장점이 있지만, 유연성이 부족하고 새로운 표현이나 복잡한 문장 구조를 생성하는 데 한계가 있다.

주요 구성 요소로는 형태소 분석기, 구문 분석 규칙, 그리고 생성 규칙 엔진이 있다. 시스템은 입력받은 의미 표현이나 제한된 데이터를 이러한 규칙 집합에 따라 처리하여 표면적인 문장 형태로 변환한다. 이 방식은 특히 제한된 도메인, 예를 들어 날씨 예보나 항공편 안내와 같이 패턴이 명확한 분야에서 효과적으로 적용되었다.

규칙 기반 생성의 대표적인 한계는 규칙 집합을 구축하고 유지보수하는 데 많은 인력과 시간이 소요된다는 점이다. 모든 가능한 언어 현상에 대한 규칙을 작성하는 것은 실질적으로 불가능하며, 규칙이 커버하지 않는 경우에는 문장을 생성할 수 없다. 따라서 이 방법은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하는 통계적 또는 신경망 기반 방식이 등장하면서 그 활용도가 줄어들었다.

이 접근법은 현대의 생성적 사전 훈련 모델, 예를 들어 GPT-3의 개발[1]에 있어 중요한 역사적 초석이 되었다. 규칙 기반 시스템의 명확성과 통제 가능성은 여전히 특정 응용 분야에서 참고되는 가치가 있다.

통계적 언어 모델은 단어 시퀀스의 확률을 통계적으로 계산하여 다음에 올 단어를 예측하는 방식이다. 이 접근법은 규칙 기반 생성의 한계를 넘어, 대량의 텍스트 코퍼스에서 학습한 통계적 패턴을 바탕으로 더 유연한 문장 생성을 가능하게 한다. 핵심 아이디어는 n-gram 모델로, 이전에 등장한 n-1개의 단어(히스토리)를 고려하여 다음 단어의 출현 확률을 추정한다. 예를 들어, "날씨가" 다음에 "맑다"가 올 확률이 "흐리다"가 올 확률보다 높다고 통계를 통해 학습하는 것이다.

이 모델의 성능은 학습에 사용된 코퍼스의 규모와 품질, 그리고 n의 크기에 크게 의존한다. n이 클수록 더 긴 문맥을 고려할 수 있지만, 데이터 희소 문제가 심화되어 훈련 데이터에 존재하지 않는 단어 시퀀스에 대한 확률을 제대로 추정하기 어렵다. 이를 완화하기 위해 다양한 스무딩 기법이 개발되었다. 통계적 언어 모델은 1990년대부터 2010년대 초반까지 기계 번역, 음성 인식, 맞춤법 검사기 등 다양한 자연어 처리 작업의 핵심 구성 요소로 널리 사용되었다.

통계적 접근법의 주요 공헌은 언어 생성을 확률적 프레임워크로 공식화했다는 점이다. 이는 언어의 불확실성과 변동성을 체계적으로 모델링하는 기초를 제공했으며, 이후 등장하는 신경망 언어 모델의 발전에 중요한 토대가 되었다. 그러나 통계적 언어 모델은 본질적으로 국소적인 단어 패턴에 의존하기 때문에 장기적인 문맥 의존성을 포착하거나 추상적인 의미를 이해하는 데는 한계를 보인다.

신경망 언어 모델은 단어 시퀀스의 확률 분포를 신경망을 통해 모델링하는 접근 방식이다. 이전의 통계적 방법과 달리, 단어의 분산 표현인 단어 임베딩을 학습하여 단어 간의 의미적, 문법적 관계를 저차원 벡터 공간에 표현한다. 이를 통해 훈련 데이터에 명시적으로 등장하지 않은 단어 조합에 대한 일반화 능력을 크게 향상시켰다. 초기 모델은 피드포워드 신경망을 사용했으나, 이후 등장하는 순환 신경망(RNN)과 트랜스포머 아키텍처는 문장의 순차적 의존성을 더 효과적으로 처리할 수 있는 기반을 마련했다.

이 모델의 핵심 학습 목표는 주어진 단어 시퀀스(context)에 대해 다음에 올 단어를 예측하는 것이다. 예를 들어, "고양이가 방바닥에 앉아 ___"라는 문맥이 주어졌을 때, "있다", "놀고", "잔다"와 같은 적합한 후보 단어의 확률을 출력한다. 이렇게 다음 단어를 예측하는 과정을 반복하면 전체 문장을 생성할 수 있게 된다. 학습은 대량의 텍스트 코퍼스를 사용하여 모델의 출력 확률 분포와 실제 다음 단어(정답) 사이의 오차를 최소화하는 방식으로 진행된다.

신경망 언어 모델의 발전은 생성적 사전 훈련 모델의 등장으로 이어졌다. 대표적인 예로 OpenAI가 개발한 GPT-3 모델이 있다.

이러한 대규모 모델은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하여, 방대한 텍스트 데이터에 대한 자기 지도 학습을 통해 세계 지식과 언어 패턴을 포괄적으로 습득한다. 이를 통해 특정 태스크에 대한 미세 조정 없이도 다양한 언어 생성 작업을 수행하는 능력을 보여주었다. 신경망 언어 모델은 현재 자동 문장 생성 분야의 사실상 표준 접근법이 되었다.

순환 신경망(RNN)은 시퀀스 데이터 처리를 위해 설계된 인공 신경망의 한 종류이다. 이전 단계의 출력이 현재 단계의 입력에 다시 순환되는 구조를 가지고 있어, 단어나 문장과 같은 순차적 데이터의 맥락을 기억하고 활용할 수 있다. 이 특성 덕분에 자연어 처리, 특히 문장 생성 분야에서 초기 핵심 모델로 널리 사용되었다.

RNN의 기본 구조는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며, 은닉층의 상태는 시간이 지남에 따라 업데이트된다. 예를 들어, "나는 학교에"라는 단어 시퀀스를 입력받으면, 네트워크는 각 단어를 순차적으로 처리하면서 '나는'과 '학교에' 사이의 관계를 은닉 상태에 저장한다. 이를 통해 다음에 올 단어(예: '간다')를 더 정확하게 예측할 수 있다.

그러나 기본 RNN 구조는 장기 의존성 문제를 겪는다. 시퀀스가 길어질수록 초반 정보가 점차 희미해져, 문장의 앞부분과 뒷부분 간의 장거리 관계를 학습하기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 더 정교한 변형 구조인 장단기 메모리(LSTM)와 게이트 순환 유닛(GRU)이 개발되었다. 이들은 게이트 메커니즘을 도입하여 정보의 흐름을 선택적으로 제어함으로써 장기 맥락을 더 효과적으로 보존한다.

순환 신경망은 GPT 시리즈와 같은 현대 생성 모델의 발전에 중요한 기반을 제공했다. 예를 들어, GPT-3의 전신인 GPT-2는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하지만, 시퀀스 데이터를 순차적으로 처리한다는 개념적 뿌리는 RNN에 있다. RNN은 이후 등장한 트랜스포머 모델에 비해 계산 효율성과 병렬 처리 능력에서 한계를 보이지만, 문장 생성 기술의 진화 과정에서 중요한 이정표로 남아 있다.

장단기 메모리(LSTM)와 게이트 순환 유닛(GRU)은 순환 신경망(RNN)의 변형으로, 기존 RNN이 장기 의존성 문제를 효과적으로 학습하지 못하는 한계를 해결하기 위해 고안되었다. 둘 다 네트워크 내에 게이트 메커니즘을 도입하여 정보의 흐름을 제어한다. LSTM은 입력 게이트, 삭제 게이트, 출력 게이트라는 세 개의 게이트와 하나의 셀 상태를 사용하여 장기간의 정보를 보존하거나 잊어버리는 것을 학습한다. 반면, GRU는 업데이트 게이트와 리셋 게이트라는 두 개의 게이트만을 사용하여 구조를 단순화했으며, 이는 LSTM과 유사한 성능을 보이면서도 계산 효율성이 더 높은 경우가 많다.

이러한 아키텍처는 텍스트 생성, 기계 번역, 음성 인식 등 시퀀스 데이터를 다루는 다양한 자동 문장 생성 과제에서 핵심 구성 요소로 널리 사용되었다. 특히, LSTM과 GRU는 트랜스포머 모델이 등장하기 전까지 문장 생성을 위한 신경망 언어 모델의 표준 백본으로 자리 잡았다. 이들은 문장 내의 단어 간 장거리 관계를 포착하는 데 기여하여 보다 일관성 있고 문맥을 고려한 문장 생성을 가능하게 했다.

후속 발전으로는 OpenAI가 2020년 6월 11일에 발표한 GPT-3와 같은 대규모 생성적 사전 훈련 모델이 등장했으며, 이는 GPT-2의 전신을 이어받고 GPT-4의 후속 모델로 이어지는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한다. 이러한 초대규모 모델들은 LSTM/GRU 기반 모델보다 훨씬 더 긴 범위의 문맥과 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 되었다.

트랜스포머는 2017년 구글 연구팀이 발표한 "Attention Is All You Need" 논문에서 제안된 신경망 아키텍처이다. 이 모델은 기존의 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)에 의존하지 않고, 오직 어텐션 메커니즘만을 핵심으로 사용하여 시퀀스 데이터를 처리한다. 트랜스포머의 등장은 자연어 처리 분야에 혁신을 가져왔으며, 특히 장기 의존성 문제를 효과적으로 해결하고 병렬 처리가 가능해져 학습 속도와 성능이 크게 향상되었다.

트랜스포머의 핵심 구성 요소는 인코더와 디코더 블록이다. 인코더는 입력 문장의 모든 단어를 동시에 처리하여 각 단어의 의미와 문맥을 포착하는 표현을 생성한다. 디코더는 인코더의 출력과 이전에 생성된 단어들을 바탕으로 다음에 올 단어를 순차적으로 예측한다. 이 과정의 중심에는 셀프 어텐션 메커니즘이 있으며, 이는 문장 내의 각 단어가 다른 모든 단어와의 관계를 계산하여 문맥을 이해하는 데 기여한다.

이 아키텍처는 이후 수많은 대규모 언어 모델의 기반이 되었다. 대표적인 예로 OpenAI가 개발한 GPT 시리즈가 있다. GPT-3는 트랜스포머의 디코더 구조를 기반으로 한 생성적 사전 훈련 모델로, 2020년 6월 11일에 공개되었다. 이 모델은 방대한 텍스트 데이터로 사전 훈련되어 다양한 언어 생성 작업에서 놀라운 성능을 보여주었다.

트랜스포머와 이를 기반으로 한 모델들은 기계 번역, 문서 요약, 대화 시스템, 코드 생성 등 다양한 자동 문장 생성 응용 분야에서 현재 사실상의 표준 아키텍처로 자리 잡았다. 그 유연성과 강력한 성능 덕분에 자연어 생성 분야의 발전을 주도하고 있다.

생성적 사전 훈련 모델은 방대한 텍스트 데이터를 사전 훈련하여 다양한 자연어 생성 작업을 수행할 수 있는 대규모 언어 모델이다. 이 모델들은 특정 작업에 맞춰 미세 조정하기 전에, 다음 단어 예측과 같은 자기 지도 학습 목표로 일반적인 언어 표현을 먼저 학습한다. 이 접근 방식은 모델이 광범위한 언어 지식과 생성 능력을 획득하도록 하여, 번역, 요약, 질문 답변, 창의적 글쓰기 등에 적용될 수 있다.

이 분야의 대표적인 예는 OpenAI가 개발한 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈이다. GPT-3는 2020년 6월 11일에 공개된 모델로, GPT-2를 전신으로 하며 GPT-4의 선행 모델이다. 이 모델들은 트랜스포머 아키텍처의 디코더만을 사용하여, 주어진 입력(프롬프트)에 대해 가장 그럴듯한 다음 단어를 순차적으로 생성하는 방식으로 작동한다. 사전 훈련 단계에서 웹 페이지, 책, 기사 등 수천억 개의 단어로 구성된 코퍼스를 학습하여 언어의 통계적 패턴을 내재화한다.

GPT와 같은 생성적 사전 훈련 모델의 등장은 자동 문장 생성 분야에 큰 변화를 가져왔다. 수백억 개의 매개변수를 가진 초대규모 모델은 몇 개의 예시만으로도 새로운 작업을 수행하는 프롬프트 엔지니어링을 가능하게 하였고, 이는 전통적인 지도 학습 방식과는 다른 패러다임이다. 이러한 모델들은 인간 수준에 가까운 유창한 문장을 생성할 수 있지만, 동시에 사실적 오류나 편향성과 같은 한계도 지니고 있어 지속적인 연구의 대상이 되고 있다.

지도 학습은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답 레이블(출력)이 쌍을 이루는 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련하는 방법이다. 자동 문장 생성 분야에서는 주로 병렬 코퍼스라고 불리는, 원문과 그에 대응하는 생성된 문장의 쌍으로 구성된 데이터가 사용된다. 예를 들어, 기계 번역 작업에서는 같은 의미의 영어 문장과 한국어 문장 쌍을, 텍스트 요약 작업에서는 원본 문서와 그 요약문 쌍을 학습 데이터로 활용한다.

이 접근법의 핵심은 모델이 입력 시퀀스를 받아들이고, 정답 출력 시퀀스를 예측하도록 하는 것이다. 학습 과정에서 모델은 자신이 생성한 출력과 정답 레이블 사이의 오차를 계산하고, 이 오차를 최소화하는 방향으로 모델의 매개변수(가중치)를 조정한다. 이때 교사 강요라는 기법이 흔히 사용되는데, 이는 훈련 시 모델의 이전 시간 스텝의 출력 대신 정답 레이블을 다음 입력으로 제공하여 오차가 누적되는 것을 방지하는 방법이다.

지도 학습을 통해 훈련된 대표적인 모델의 예로 GPT-3가 있다.

GPT-3는 방대한 양의 텍스트 데이터를 자기 지도 학습 방식으로 사전 훈련되었지만, 특정 작업(예: 질문 답변, 번역)에 맞춤화하는 파인튜닝 단계에서는 종종 지도 학습 방식이 사용된다. 이 경우 작업별로 준비된 입력-출력 예제 쌍을 소량 사용하여 모델의 성능을 조정한다.

지도 학습의 주요 장점은 명확한 목표가 주어져 모델이 특정 작업에 빠르게 적응할 수 있다는 점이다. 그러나 단점으로는 고품질의 레이블이 달린 대규모 병렬 데이터를 구축하는 데 많은 비용과 시간이 소요된다는 점을 들 수 있다. 또한, 훈련 데이터에 존재하지 않는 새로운 패턴이나 표현에 대해서는 생성 능력이 제한될 수 있다.

자기 지도 학습은 레이블이 없는 대량의 텍스트 데이터로부터 언어 모델을 훈련시키는 방법이다. 이 방식의 핵심은 입력 데이터 자체에서 학습할 레이블을 생성하는 데 있다. 예를 들어, 문장의 일부 단어를 가린 후 그 단어를 예측하거나, 주어진 문장의 다음 단어를 예측하는 방식으로 모델이 언어의 통계적 규칙과 패턴을 스스로 학습하도록 한다. 이를 통해 사람이 일일이 정답을 표시해 줄 필요 없이 웹이나 도서와 같은 방대한 텍스트 코퍼스를 활용할 수 있어, 대규모 언어 모델 개발의 실용적인 기반을 마련했다.

이 학습 방식은 GPT-3와 같은 생성적 사전 훈련 모델의 성공을 가능하게 한 주요 동력이다. GPT-3는 특정 작업에 대한 명시적 지도 없이, 다양한 인터넷 텍스트를 자기 지도 학습 방식으로 사전 훈련하여 다양한 언어 생성 과제를 수행할 수 있는 능력을 획득했다. 이 접근법은 모델이 광범위한 세계 지식과 언어적 유연성을 내재화하도록 돕는다.

자기 지도 학습의 장점은 레이블링 비용이 거의 들지 않아 방대한 데이터를 활용할 수 있다는 점이지만, 모델이 학습 데이터에 내재된 사회적 편향이나 오류까지 그대로 흡수할 수 있다는 한계도 동시에 지닌다. 따라서 생성된 문장의 공정성과 정확성을 보장하기 위해서는 사전 훈련 이후의 미세 조정이나 인간 피드백을 통한 강화 학습과 같은 추가적인 조치가 종종 필요하다.

자동 문장 생성에서 강화 학습은 모델이 생성한 문장의 품질을 개선하기 위해 피드백을 활용하는 학습 방법이다. 지도 학습이나 자기 지도 학습이 주로 다음 단어를 정확히 예측하는 데 초점을 맞춘다면, 강화 학습은 생성된 전체 문장이 특정 목표(예: 인간의 선호도, 정보성, 안전성)에 얼마나 잘 부합하는지를 평가하는 보상 신호를 통해 모델을 조정한다.

이 접근 방식의 핵심은 정책(Policy) 모델과 보상(Reward) 모델로 구성되는 경우가 많다. 정책 모델은 실제 문장을 생성하는 언어 모델이며, 보상 모델은 생성된 문장에 점수(보상)를 부여한다. 모델은 다양한 문장을 생성하고, 보상 모델로부터 높은 점수를 받는 방향으로 정책을 점진적으로 업데이트한다. 이 과정에서 정책 경사(Policy Gradient)나 근사 정책 최적화(PPO)와 같은 강화 학습 알고리즘이 사용된다.

대표적인 적용 사례는 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)이다. 이 방법은 다음과 같은 단계로 진행된다.

1. 사전 훈련된 언어 모델(예: GPT 시리즈)을 지도 학습으로 미세 조정한다.

2. 인간 평가자가 여러 모델 출력을 비교하여 선호도를 표시한 데이터로 보상 모델을 훈련한다.

3. 이 보상 모델의 피드백을 사용하여 강화 학습으로 원래 언어 모델을 추가로 최적화한다.

이 방법은 OpenAI의 GPT-3 모델을 개선하는 데 활용되었으며, 특히 모델이 더 유용하고, 정직하며, 해롭지 않은 출력을 생성하도록 조정하는 데 중요한 역할을 했다. GPT-3의 후속 모델 개발에도 이러한 방법론이 적용되었다.

BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)는 기계 번역 시스템의 출력 품질을 자동으로 평가하기 위해 2002년 제안된 지표이다. 주로 기계 번역 분야에서 널리 사용되며, 생성된 문장(후보 문장)이 하나 이상의 참조 번역(인간이 번역한 고품질 문장)과 얼마나 유사한지를 n-gram(연속된 n개의 단어) 일치도를 기반으로 측정한다.

BLEU 점수는 정밀도(Precision)에 기반한다. 즉, 시스템이 생성한 n-gram이 참조 번역에 등장하는 비율을 계산한다. 일반적으로 1-gram부터 4-gram까지의 정밀도를 종합적으로 고려하며, 각 n-gram 정밀도의 기하 평균을 계산한다. 또한, 생성된 문장이 지나치게 짧은 것을 패널티하기 위해 브리프 패널티(Brevity Penalty) 요소를 곱하여 최종 점수를 산출한다. 점수 범위는 0에서 1 사이이며, 1에 가까울수록 참조 번역과의 유사도가 높음을 의미한다.

이 지표는 빠르고 객관적인 평가가 가능하며, 인간 평가와의 상관관계가 비교적 높다는 장점이 있다. 그러나 의미적 유사성이나 문법적 정확성을 직접 측정하지는 않으며, 표면적인 단어의 중복만을 확인한다는 한계가 있다. 따라서 BLEU 점수만으로 생성 문장의 전반적인 품질을 판단하기는 어렵고, ROUGE나 인간 평가 등 다른 지표와 함께 사용되는 것이 일반적이다.

ROUGE는 자동 문장 생성 시스템, 특히 문서 요약 모델의 출력 품질을 평가하기 위해 널리 사용되는 지표 모음이다. ROUGE는 "Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation"의 약자로, 생성된 텍스트가 참조 텍스트(일반적으로 인간이 작성한 정답 요약문)와 얼마나 많은 단어나 구를 공유하는지에 초점을 맞춘다. 이는 요약문이 원본 문서의 핵심 정보를 얼마나 잘 회상(recall)해내는지를 측정하는 데 중점을 둔다.

주요 ROUGE 점수는 다음과 같은 여러 변형으로 구성된다. 가장 기본적인 것은 ROUGE-N으로, 여기서 N은 n-gram의 크기를 의미한다. 예를 들어, ROUGE-1은 유니그램(단일 단어) 중첩을, ROUGE-2는 바이그램(두 단어 연속) 중첩을 측정한다. ROUGE-L은 가장 긴 공통 부분 수열(LCS)을 기반으로 하여 문장의 구조적 유사성을 고려한다. ROUGE-S는 스킵 바이그램을 사용해 단어 순서의 유연성을 반영한다.

ROUGE 점수는 일반적으로 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 점수의 형태로 보고된다. 재현율은 생성된 요약문이 참조 요약문의 정보를 얼마나 많이 포함하는지, 정밀도는 생성된 요약문의 내용이 얼마나 참조 요약문에 집중되어 있는지를 나타낸다. F1 점수는 이 둘의 조화 평균이다. 실제 평가에서는 여러 참조 요약문에 대한 평균 점수를 사용하기도 한다.

이 평가 방법은 완전히 자동화되어 있어 대규모 실험에서 효율적이지만, 단어 중첩에만 의존하기 때문에 의미적 유사성이나 응집성, 문법적 정확성까지는 측정하지 못하는 한계가 있다. 따라서 ROUGE 점수는 보통 인간 평가나 BLEU, 퍼플렉서티 같은 다른 지표와 함께 종합적으로 활용된다.

퍼플렉서티는 언어 모델의 성능을 평가하는 내부적 지표이다. 이는 모델이 테스트 데이터를 얼마나 잘 예측하는지를 정량화한다. 간단히 말해, 모델이 다음 단어를 예측할 때 얼마나 '당황'하는지를 수치로 나타낸다. 낮은 퍼플렉서티 값은 모델이 데이터를 잘 예측하고 있다는 것을 의미하며, 높은 값은 예측이 불확실하고 모델이 데이터에 적합하지 않음을 시사한다.

수학적으로 퍼플렉서티는 테스트 데이터에 대한 모델의 교차 엔트로피 지수승으로 정의된다. 이는 모델이 예측한 단어 시퀀스의 확률과 직접적으로 연관되어 있다. 모델이 테스트 세트의 각 단어를 높은 확신으로 정확하게 예측할수록 전체 시퀀스의 확률은 높아지고, 그 결과 퍼플렉서티 점수는 낮아진다.

퍼플렉서티는 모델 개발 과정에서 유용하게 활용된다. 예를 들어, 서로 다른 모델 아키텍처나 하이퍼파라미터를 비교할 때, 검증 데이터셋에서 더 낮은 퍼플렉서티를 보이는 모델이 일반적으로 더 나은 성능을 가진다. 또한 동일 모델의 학습 진행 상황을 모니터링하는 데도 사용되어, 퍼플렉서티가 감소하면 모델이 학습 데이터의 패턴을 효과적으로 습득하고 있음을 나타낸다.

그러나 퍼플렉서티에는 몇 가지 한계가 있다. 이는 주로 모델의 예측 불확실성을 측정하며, 생성된 문장의 유창성, 다양성, 사실적 정확성 같은 외부 품질을 직접 평가하지는 않는다. 따라서 BLEU나 ROUGE 같은 작업 기반 지표나 인간 평가와 함께 종합적으로 사용되어야 한다.

자동 문장 생성 시스템의 성능을 측정하는 가장 직접적이고 근본적인 방법은 인간 평가이다. 이는 기계 번역, 문서 요약, 챗봇 응답 생성 등 다양한 응용 분야에서 생성된 텍스트의 품질을 사람이 직접 판단하는 과정을 말한다. BLEU나 ROUGE 같은 자동 평가 지표는 계산이 빠르고 객관적이지만, 궁극적으로 텍스트의 자연스러움, 논리적 일관성, 유용성 등을 평가하는 데는 인간의 판단이 필수적이다.

인간 평가는 일반적으로 특정 평가 기준에 따라 수행된다. 주요 기준으로는 적절성(주어진 맥락이나 지시에 얼마나 잘 부합하는가), 유창성(문법적으로 정확하고 자연스러운가), 유용성(사용자에게 실제 도움이 되는 정보를 제공하는가), 일관성(전체적으로 모순이 없고 논리적인가) 등이 있다. 평가자들은 생성된 문장이나 텍스트를 이러한 기준에 따라 등급(예: 1-5점 리커트 척도)을 매기거나, 여러 시스템의 출력 결과를 비교하여 순위를 매기는 방식으로 평가를 진행한다.

예를 들어, OpenAI가 2020년 6월 11일에 발표한 대규모 언어 모델 GPT-3의 성능을 평가할 때, 인간 평가는 핵심 역할을 했다. 연구자들은 GPT-3가 생성한 글, 대화, 코드 등을 다양한 작업에 걸쳐 사람이 평가하여 그 능력을 종합적으로 측정했다. 이 평가는 전신 모델인 GPT-2나 후속 모델인 GPT-4와의 성능 비교를 위한 중요한 근거가 되기도 한다.

그러나 인간 평가에는 비용과 시간이 많이 소요되며, 평가자 간 주관성이나 편향이 개입될 수 있다는 한계가 있다. 따라서 연구 및 개발 현장에서는 자동 평가 지표와 인간 평가를 상호 보완적으로 활용하여 모델의 성능을 다각도로 검증하는 것이 일반적이다.

기계 번역은 자동 문장 생성 기술의 대표적인 응용 분야이다. 이는 한 언어로 작성된 텍스트를 다른 언어로 자동 변환하는 작업을 의미한다. 초기에는 규칙 기반 방식과 통계적 방식이 주로 사용되었으나, 최근에는 신경망, 특히 트랜스포머 아키텍처 기반의 딥러닝 모델이 주류를 이루고 있다. 이러한 모델은 방대한 병렬 코퍼스(원문과 번역문 쌍)를 학습하여 두 언어 간의 복잡한 매핑과 문맥을 이해한다.

기계 번역 시스템의 핵심은 원문의 의미를 정확히 파악하고, 목표 언어의 자연스러운 표현 규칙에 따라 동등한 의미의 문장을 생성하는 것이다. 이를 위해 어휘 선택, 구문 구조 재배열, 문맥 고려 등 여러 수준의 처리가 동시에 이루어진다. 현대 신경망 기계 번역 모델은 전체 문장을 하나의 단위로 처리하여 이전의 통계적 방식보다 훨씬 유창하고 정확한 번역을 가능하게 했다.

GPT-3와 같은 대규모 생성적 사전 훈련 모델의 등장은 기계 번역 분야에도 영향을 미쳤다. 이러한 모델은 특정 번역 작업에 대해 미세 조정 없이도 제로샷 또는 퓨샷 학습을 통해 번역 능력을 보여준다. 이는 모델이 사전 훈련 과정에서 습득한 광범위한 언어 지식과 패턴 인식 능력 덕분이다. 그러나 전문적인 번역이나 난이도 높은 텍스트에서는 여전히 전용 번역 모델보다 성능이 떨어질 수 있다.

기계 번역 기술은 글로벌 커뮤니케이션, 콘텐츠 현지화, 실시간 통역 등 다양한 분야에서 활용되며 지속적으로 발전하고 있다. 주요 과제로는 관용구나 문화적 맥락의 정확한 번역, 저자원 언어 쌍에 대한 처리, 그리고 생성된 번역문의 자연스러움과 일관성을 높이는 일 등이 남아있다.

자동 문장 생성 기술의 주요 응용 분야 중 하나는 문서 요약이다. 이는 긴 원본 문서의 핵심 내용을 짧은 문장이나 문단으로 압축하여 생성하는 작업이다. 기존의 추출적 요약 방식은 원문에서 중요한 문장을 그대로 발췌하는 방식이었으나, 생성적 요약은 원문의 의미를 이해하고 새로운 문장으로 재구성하여 요약문을 만들어낸다. 이를 통해 더 간결하고 응집력 있는 요약을 생성할 수 있다.

생성적 요약을 구현하기 위해 트랜스포머 아키텍처 기반의 생성적 사전 훈련 모델이 널리 사용된다. 대표적인 모델로는 GPT-3가 있으며, 이는 2020년 6월 11일에 OpenAI가 발표한 대규모 언어 모델이다. GPT-3는 GPT-2의 후속 모델이자 GPT-4의 전신으로, 방대한 텍스트 데이터로 사전 훈련되어 요약, 번역, 질문 답변 등 다양한 생성 작업을 수행할 수 있다.

문서 요약 시스템은 일반적으로 원본 문서를 입력으로 받아 요약문을 출력하는 지도 학습 또는 자기 지도 학습 방식으로 훈련된다. 훈련 데이터는 원문과 인간이 작성한 참조 요약문의 쌍으로 구성된다. 생성된 요약문의 품질을 평가할 때는 ROUGE와 같은 자동 평가 지표가 흔히 사용되며, 최종적으로는 요약의 정확성과 유창성을 판단하기 위해 인간 평가가 병행되기도 한다.

대화 시스템, 흔히 챗듻이라고 불리는 응용 분야는 자동 문장 생성 기술의 대표적인 사례이다. 이는 사용자의 질문이나 발화에 대해 적절한 응답 문장을 생성하는 것을 목표로 한다. 초기 규칙 기반 챗듻은 미리 정의된 패턴과 응답을 매칭하는 방식으로 동작했으나, 유연성이 매우 제한적이었다. 통계적 언어 모델과 신경망 언어 모델의 발전으로, 대량의 대화 데이터를 학습하여 보다 자연스럽고 다양한 응답을 생성하는 데이터 기반 접근법이 주류가 되었다.

현대의 고성능 챗듻은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 구축된다. 이러한 모델은 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 방대한 텍스트 코퍼스를 자기 지도 학습 방식으로 사전 훈련한다. 이를 통해 언어의 구문, 의미, 그리고 일상적인 지식까지 포괄하는 일반적인 언어 이해 능력을 획득한다. 사전 훈련된 모델은 특정 대화 작업에 맞춰 추가로 미세 조정되거나, 프롬프트 엔지니어링을 통해 바로 대화 에이전트로 활용된다.

이 분야의 대표적인 예로 OpenAI가 개발한 GPT-3 모델이 있다. GPT-3는 대화를 포함한 다양한 텍스트 생성 작업에서 놀라운 성능을 보여주며, 챗듻 개발의 새로운 지평을 열었다.

챗듻 시스템은 고객 서비스, 개인 비서, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에 적용된다. 그러나 맥락을 장기간 유지하기 어렵거나, 사실적으로 부정확한 정보를 생성할 수 있으며, 학습 데이터에 내재된 사회적 편향을 반복할 수 있는 한계도 함께 고려되어야 한다.

자동 문장 생성 기술은 다양한 콘텐츠 생성 분야에 활용된다. 뉴스 기사, 마케팅 문구, 시나리오, 시 및 소설 창작 등 창의적인 텍스트를 생성하는 데 적용할 수 있다. 또한, 프로그래밍 코드나 기술 문서 초안 작성과 같은 특수 분야에서도 생산성을 높이는 도구로 사용된다. 이러한 시스템은 방대한 데이터를 학습하여 특정 주제나 스타일에 맞는 새로운 텍스트를 만들어낸다.

이 분야의 대표적인 사례는 GPT-3이다. GPT-3는 OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델로, 2020년 6월 11일에 공개되었다. GPT-2를 전신으로 하며, 후속 모델로 GPT-4가 있다. 이 모델은 간단한 프롬프트만으로도 에세이, 시, 대본 등 다양한 형식의 길고 일관된 글을 생성하는 능력을 보여주었다.

콘텐츠 생성 도구는 작가의 아이디어 구상이나 초고 작성 속도를 높이는 보조 도구로 주로 사용된다. 그러나 생성된 콘텐츠는 사실 오류, 논리적 비일관성, 또는 훈련 데이터에 내재된 편향을 반복할 수 있어, 최종 결과물은 반드시 인간이 검토하고 수정해야 한다. 이는 기술이 창의성의 본질을 대체하기보다는 인간의 창작 과정을 지원하는 도구임을 보여준다.

자동 문장 생성 시스템, 특히 대규모 언어 모델은 단어 수준에서 매우 유창한 텍스트를 생성할 수 있지만, 생성된 텍스트의 장기적인 일관성과 논리성을 유지하는 것은 여전히 주요 과제이다. 모델은 문장 내에서의 문법적 정확성은 높일 수 있으나, 여러 문단에 걸친 이야기나 논증에서 등장인물의 특성, 사건의 전후 관계, 주장의 근거 등이 처음부터 끝까지 일관되게 이어지도록 하는 데는 한계를 보인다. 이는 모델이 생성 과정에서 전체적인 맥락 구조를 계획하기보다는, 단순히 바로 앞의 몇 개 토큰(단어)에 기반해 다음에 올 확률이 높은 단어를 순차적으로 선택하는 방식에 기인한다.

예를 들어, 생성형 사전 훈련 모델인 GPT-3는 2020년 6월 11일 OpenAI가 발표한 GPT-2의 후속 모델로, 대규모 언어 모델의 유형에 속한다. 이러한 모델은 방대한 데이터로 훈련되어 표면적인 패턴을 매우 잘 학습하지만, 생성 중에 명시적인 세계 지식이나 사건의 인과 관계를 지속적으로 추적하고 적용하는 능력은 제한적이다. 따라서 긴 글을 생성할 때 앞부분에서 설정한 정보가 뒷부분에서 무시되거나 모순되는 경우가 발생할 수 있다.

이러한 일관성 문제를 해결하기 위한 연구 접근법은 다양하다. 하나는 생성 과정에 명시적인 계획 단계를 도입하거나, 핵심 사실을 메모리 형태로 유지하며 생성하는 아키텍처를 설계하는 것이다. 또 다른 방법은 생성된 텍스트를 사후에 검증하고 수정하는 리비전 메커니즘을 적용하거나, 특정 도메인의 지식 그래프를 활용하여 생성의 논리성을 보조하는 것이다.

궁극적으로, 생성된 텍스트의 깊은 의미 이해와 엄격한 논리 추론을 바탕으로 한 일관성 유지는 인공 지능 연구의 근본적인 난제 중 하나로 남아 있으며, 이 문제를 해결하는 것은 자동 문장 생성 기술의 신뢰성과 실용성을 크게 높이는 핵심이 될 것이다.

편향성 문제는 자동 문장 생성 모델, 특히 대규모 언어 모델이 훈련 데이터에 내재된 사회적, 문화적, 인종적 편향을 학습하고 이를 생성 결과에 재현함으로써 발생한다. 모델은 인터넷과 같은 방대한 텍스트 데이터를 학습하므로, 데이터에 포함된 편향적 표현이나 고정관념이 모델의 출력에 반영될 수 있다. 이는 모델이 특정 성별, 인종, 종교, 문화 집단에 대해 부정적이거나 고정관념적인 문장을 생성할 위험을 내포한다.

예를 들어, 특정 직업군을 언급할 때 성별 편향이 나타나거나, 특정 지역이나 문화에 대한 일반화된 부정적 서술이 생성될 수 있다. 이러한 편향은 모델이 단순히 통계적 패턴을 재현하는 과정에서 발생하며, 모델 개발자나 사용자의 의도와는 무관하게 나타난다. 문제는 이러한 출력이 객관적인 사실이 아닌 편향된 관점을 강화하고 확산시킬 수 있다는 점이다.

편향성을 완화하기 위한 접근법으로는 편향이 적은 데이터로 재학습하기, 생성 시 편향을 감지하고 필터링하는 보호 장치 도입, 모델의 의사결정 과정을 해석 가능하게 만드는 방법 등이 연구되고 있다. 그러나 훈련 데이터의 규모와 복잡성 때문에 편향을 완전히 제거하는 것은 기술적으로 어려운 과제로 남아있다. 이는 자동 문장 생성 기술의 신뢰성과 공정성을 확보하는 데 있어 지속적으로 해결해야 할 핵심 문제이다.

자동 문장 생성 시스템, 특히 대규모 언어 모델이 생성하는 정보의 정확성은 핵심적인 평가 요소이자 주요 과제이다. 이러한 시스템은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 통계적 패턴을 기반으로 텍스트를 생성하지만, 학습 데이터에 포함된 사실적 오류나 모순된 정보를 그대로 재생산할 위험이 있다. 모델은 본질적으로 정보의 진위를 판단하거나 새로운 사실을 검증하는 능력이 없으며, 단지 학습된 언어 패턴에 따라 그럴듯한 다음 단어를 예측할 뿐이다. 이로 인해 생성된 문장이 문법적으로나 맥락상으로는 자연스러워 보이더라도 사실과는 다른 내용을 포함할 수 있다.

정보의 정확성 문제는 특히 요약, 설명, 사실 기반 질의응답과 같은 응용 분야에서 심각한 결과를 초래할 수 있다. 예를 들어, 역사적 사건에 대한 날짜나 인과 관계를 잘못 서술하거나, 과학적 개념을 오해의 소지가 있는 방식으로 설명할 수 있다. 이는 시스템이 제공하는 정보에 의존하는 최종 사용자에게 오정보를 전파하는 결과를 낳는다.

이 문제를 완화하기 위해 다양한 접근법이 연구되고 적용된다. 한 가지 방법은 생성 모델의 출력을 검증하는 별도의 사실 확인 시스템을 구축하는 것이다. 또 다른 방법은 모델이 정보를 생성할 때 신뢰할 수 있는 외부 지식 베이스나 검색 시스템을 참조하도록 하는 검색 증강 생성 방식을 도입하는 것이다. 또한, 인간의 피드백을 활용한 강화 학습을 통해 보다 정확하고 유용한 응답을 생성하도록 모델을 미세 조정하는 방법도 있다.

대표적인 사례로 OpenAI의 GPT-3는 2020년 6월 11일에 발표된 대규모 언어 모델로, 사실성과 관련된 한계가 지속적으로 지적되어 왔다. 이 모델은 GPT-2를 전신으로 하며, 후속 모델인 GPT-4에서는 정보의 정확성과 신뢰성을 개선하기 위한 노력이 더욱 강화되었다. 그러나 근본적으로 생성형 언어 모델의 정확성 문제를 완전히 해결하는 것은 여전히 남아 있는 중요한 연구 과제이다.

장문의 텍스트를 생성하는 작업은 자동 문장 생성 시스템이 직면하는 주요 과제 중 하나이다. 짧은 문장이나 단락 수준에서는 비교적 양호한 결과를 얻을 수 있지만, 에세이, 긴 보고서, 소설 장편과 같은 일관된 구조를 가진 긴 글을 생성할 때는 여러 근본적인 어려움이 발생한다.

첫째, 생성된 텍스트의 전체적인 일관성과 논리적 흐름을 유지하기 어렵다. 모델은 일반적으로 앞서 생성한 몇 개의 토큰(단어)에 기반해 다음 토큰을 예측하는 방식으로 작동한다. 이 방식은 장문의 맥락에서 주제 이탈, 정보의 반복 또는 모순, 이야기 흐름의 단절을 초래할 수 있다. 모델이 장기적인 의존 관계와 문서 전체의 구조를 파악하고 유지하는 능력은 여전히 제한적이다.

둘째, 사실적 정확성과 정보의 신뢰성을 장문에 걸쳐 유지하는 것이 어렵다. 생성 과정에서 모델은 훈련 데이터에 내재된 지식을 바탕으로 사실을 '구성'할 수 있지만, 이는 종종 사실 오류나 존재하지 않는 정보의 생성으로 이어진다. 특히 전문 지식이 요구되는 분야나 구체적인 숫자, 날짜, 인용과 같은 세부 사항에서 이러한 문제가 두드러진다.

이러한 한계를 극복하기 위한 연구가 진행되고 있으며, 대규모 언어 모델의 발전이 일부 진전을 가져왔다. 예를 들어, OpenAI가 2020년 6월 11일에 발표한 GPT-3는 GPT-2의 후속 모델로, 방대한 매개변수 규모와 더 다양한 데이터로 훈련되어 장문 생성 능력에서 상당한 향상을 보였다. 그러나 여전히 인간이 작성한 장문의 깊이, 창의성, 견고한 논리 구조에는 미치지 못하며, 이는 후속 모델인 GPT-4를 포함한 현재 모델들도 계속해서 해결해야 할 과제로 남아 있다.