KBLaM: 대형 언어 모델(LLM)에 외부 지식을 효율적으로 통합하는 혁신적인 접근법

대형 언어 모델(LLM)은 자연어 이해, 논리적 추론, 창작 등의 영역에서 놀라운 성과를 보이고 있습니다. 그러나 여전히 해결해야 할 중요한 문제가 있습니다. 바로 외부 지식을 효율적으로 통합하는 방법입니다.

기존의 방법들, 예를 들어 **파인 튜닝(fine-tuning)**과 **검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)**은 각각의 한계를 가지고 있습니다. 파인 튜닝은 모델을 다시 학습해야 하므로 비용이 많이 들고, RAG는 별도의 검색 모듈이 필요해 시스템이 복잡해집니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 **KBLaM(Knowledge Base-Augmented Language Model)**이 등장했습니다. KBLaM은 기존 방법들과는 다른 **"지식 베이스 기반 LLM"**이라는 새로운 패러다임을 제시하며, 지식을 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 독창적인 접근 방식을 제공합니다.

이 블로그에서는 KBLaM이 어떤 방식으로 외부 지식을 통합하는지, 기존 방법들과 어떤 차별점을 가지는지, 그리고 이 기술이 AI 분야에서 어떤 가능성을 열어주는지 살펴보겠습니다.

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1. 기존 방법들의 한계

외부 지식을 LLM에 통합하기 위한 기존 접근법에는 대표적으로 다음과 같은 방법이 있습니다.

✅ 1) 파인 튜닝(Fine-tuning)

• 사전에 훈련된 모델을 특정 도메인의 데이터로 추가 학습하는 방법
• 단점: 학습 비용이 많이 들고, 새로운 정보를 추가하려면 다시 학습해야 함

✅ 2) 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)

• 모델이 외부 문서를 검색한 후, 해당 내용을 컨텍스트로 추가하여 답변 생성
• 단점: 검색 모듈과 LLM이 분리되어 있어 시스템이 복잡하고, 최적의 검색 결과를 찾는 과정에서 오류 가능성 존재

✅ 3) 인-컨텍스트 학습(In-context Learning)

• 필요한 정보를 직접 프롬프트에 포함하는 방식
• 단점: 지식이 많아질수록 연산 비용이 기하급수적으로 증가(메모리 사용량이 너무 많아짐)

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2. KBLaM: 새로운 지식 통합 방식

KBLaM은 기존 방식의 단점을 극복하기 위해 **새로운 개념의 "지식 베이스 기반 언어 모델"**을 도입했습니다.

🔹 KBLaM의 핵심 개념

1. **지식 베이스(Structured Knowledge Base)**를 활용하여 정보를 정리
2. 정리된 정보를 키-값 벡터(key-value vector) 쌍으로 변환하여 LLM에 직접 통합
3. **"직사각형 어텐션(Rectangular Attention)"**을 적용해 효율적인 검색 수행

즉, KBLaM은 검색 과정 없이 외부 지식을 모델 내부에 효율적으로 통합하여, 빠르고 정확한 답변을 생성할 수 있도록 설계되었습니다.

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3. KBLaM의 주요 기술 요소

✅ 1) 지식 인코딩(Knowledge Encoding)

• 외부 지식을 키(key)-값(value) 벡터 쌍으로 변환
• 키(Key): 엔터티(예: "마이크로소프트")와 속성(예: "설립 연도")
• 값(Value): 해당 속성의 실제 값(예: "1975년")
• 이러한 벡터 쌍을 모델 내부에 저장하여 빠른 검색 및 추론 가능

✅ 2) 직사각형 어텐션(Rectangular Attention) 적용

• 기존 Transformer 모델의 쿼드러틱(quadratic) 어텐션 비용 문제를 해결
• 기존에는 모든 토큰이 서로 상호작용했지만, KBLaM은 사용자의 질문이 지식 베이스의 정보에만 주목하도록 설계
• 덕분에 메모리 사용량이 선형(linear) 증가하여 대량의 지식을 효율적으로 처리 가능

✅ 3) 효율적인 지식 검색(Efficient Knowledge Retrieval)

• KBLaM은 검색 모듈 없이도 LLM 내부에서 필요한 지식을 자동으로 검색
• 동적으로 지식을 가져오기 때문에 지식을 업데이트할 때 재학습이 필요 없음

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4. KBLaM vs. 기존 접근법 비교

방법 지식 업데이트 용이성 검색 속도 학습 비용 메모리 효율성

파인 튜닝(Fine-tuning)	❌ 재학습 필요	✅ 빠름	❌ 매우 높음	✅ 상대적으로 효율적
검색 증강 생성(RAG)	✅ 즉시 업데이트 가능	❌ 검색 단계 필요	✅ 낮음	❌ 검색 과정에서 추가 메모리 필요
인-컨텍스트 학습	✅ 즉시 업데이트 가능	✅ 빠름	❌ 비용 증가(지식량이 많아질수록 비효율적)	❌ 메모리 사용량 급증
KBLaM	✅ 즉시 업데이트 가능	✅ 검색 단계 없음 (LLM 내부에서 바로 검색)	✅ 낮음 (추가 학습 불필요)	✅ 선형 메모리 사용량

KBLaM은 기존 방법들과 비교했을 때 지식 업데이트가 쉽고, 검색 과정이 없으며, 메모리 효율이 뛰어나다는 점에서 차별화됩니다.

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5. KBLaM의 기대 효과 및 활용 분야

🚀 1) LLM의 신뢰성과 정확성 향상

• KBLaM은 LLM이 **잘못된 정보를 생성하는 문제(할루시네이션, Hallucination)**를 줄이는 데 도움을 줌
• 필요한 정보가 지식 베이스에 없을 경우, "모르겠다"는 답변을 하도록 학습 가능

🏥 2) 의료, 금융, 법률 등 전문 분야 적용 가능

• 전문적인 정보가 필요한 분야에서도 신뢰성 높은 답변 제공 가능
• 예: 최신 법률 정보를 자동으로 업데이트하여 변호사 지원 AI 개발

📚 3) 기업 내부 데이터 활용 AI 시스템 구축

• 기업 내부 문서, 매뉴얼 등을 기반으로 AI 챗봇을 구축하여 고객 지원 자동화

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6.  KBLaM이 가져올 AI의 미래

KBLaM은 외부 지식을 LLM에 통합하는 새로운 접근법으로, 기존의 파인 튜닝, RAG, 인-컨텍스트 학습 방식이 가지는 한계를 극복했습니다.

이 기술을 통해 LLM은 더 많은 정보를 효율적으로 저장하고 활용할 수 있으며, 신뢰성 높은 답변을 제공할 수 있는 AI 시스템으로 발전할 것입니다.

향후 KBLaM이 더 발전하면, 더욱 정확하고 실시간으로 업데이트되는 AI 비서, 전문가용 AI, 기업 맞춤형 AI 솔루션이 등장할 가능성이 높습니다.

https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-kblam-bringing-plug-and-play-external-knowledge-to-llms/?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR0WSWMT3VBSivMWHD87VpumIzEZzlboz8_c9xDuCyvH9jLx8VSo5tROZVo_aem_8-aJxr0eqzi5dIr5fg5tQA

A more efficient path to add knowledge to LLMs