BGE M3 임베딩 모델: 왜 사용하며 Llama 3와 무엇이 다른가?

BGE M3 임베딩 모델: 왜 사용하며 Llama 3와 무엇이 다른가?

텍스트 데이터를 다루는 인공지능 애플리케이션에서 '임베딩 모델'은 매우 중요한 역할을 한다. 그중에서도 BGE M3 모델은 그 뛰어난 성능과 다양한 기능으로 주목받고 있다. 이 글에서는 BGE M3 임베딩 모델을 왜 사용하는지, 대규모 언어 모델인 Llama 3와는 어떤 차이가 있는지, 그리고 간단한 사용법은 어떻게 되는지 알아보는 시간을 갖는다.

1. BGE M3 임베딩 모델을 사용하는 이유

BGE M3 모델을 사용하는 데는 몇 가지 강력한 이유가 있다.

• 뛰어난 다국어 지원: 100개 이상의 언어를 지원하며, 한국어를 포함한 다양한 언어의 텍스트를 효율적으로 임베딩할 수 있다. 교차 언어 검색도 가능하다.
• 다기능 검색 능력: Dense, Sparse, Multi-Vector Retrieval 등 여러 검색 방식을 하나의 모델에서 통합 지원한다. 이를 통해 다양한 정보 검색 시나리오에 유연하게 대처하며 더 정확한 결과를 얻을 수 있다.
• 다양한 길이의 입력 처리: 짧은 문장부터 최대 8192 토큰 길이의 긴 문서까지 안정적으로 처리한다. 문장, 문단 등 다양한 단위에서 좋은 성능을 보인다.
• 높은 성능: 다국어 및 교차 언어 검색 벤치마크에서 최신 기술 수준(state-of-the-art)의 성능을 보여준다.

이러한 특징들 덕분에 BGE M3는 다양한 텍스트 데이터를 효과적으로 처리하고 검색하는 데 매우 유용하다.

2. Llama 3 모델과의 비교

BGE M3와 Llama 3는 인공지능 모델이지만 목적과 역할이 다르다.

• Llama 3: Meta에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)이다. 사람처럼 자연스러운 텍스트를 생성하고, 대화하며, 질문에 답변하거나 글을 요약하는 등 생성 및 이해 작업에 특화되어 있다.
• BGE M3: 임베딩 모델이다. 텍스트를 벡터라는 숫자의 나열로 변환하는 데 특화되어 있다. 이 벡터는 텍스트의 의미를 담고 있으며, 주로 검색 및 정보 검색(Retrieval) 작업을 효율적으로 수행하기 위해 사용된다.

간단히 말해, Llama 3는 "무엇을 말할까?" 또는 "이 글은 무슨 의미일까?"에 답하는 데 강점이 있고, BGE M3는 "이 질문과 가장 유사한 문서는 무엇일까?"에 답하기 위한 "텍스트를 어떻게 효율적으로 찾을까?"에 필요한 벡터를 만드는 데 강점이 있다.

이 둘은 서로 보완적인 관계이다. 예를 들어, 질의응답 시스템을 만들 때 BGE M3로 질문과 문서를 임베딩하여 관련 문서를 찾고(Retrieval), 찾은 문서를 Llama 3에 입력하여 최종 답변을 생성하는(Generation) RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조에서 함께 사용되기도 한다.

3. BGE M3, 그래서 벡터 임베딩이 주 목적이다

앞서의 논의를 통해 알 수 있듯이, BGE M3의 가장 핵심적인 역할은 바로 텍스트를 고품질의 벡터로 임베딩하는 것이다. 이 벡터 임베딩은 텍스트 데이터의 의미적 유사성을 포착하며, 이를 통해 효율적이고 정확한 정보 검색 및 다양한 의미 기반 분석 작업이 가능해진다. 다국어, 다기능, 다양한 길이 처리 능력 모두 이러한 벡터 임베딩의 유용성을 높이기 위한 기능이다.