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LLM(Large Language Model)
LLM(Large Language Model) 은 대량의 텍스트 데이터를 학습해 인간처럼 자연스럽게 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델입니다. "Large"라는 이름답게, 학습 데이터 규모와 모델 내부 파라미터 수가 엄청나게 크다는 특징이 있습니다.
쉽게 말해, LLM은 인터넷 수많은 글을 학습해서 문맥을 이해하고, 대답하고, 글을 쓸 수 있는 텍스트 생성기입니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 최신 AI 서비스들도 모두 LLM을 기반으로 동작합니다.
1. LLM 개념
LLM은 입력된 문맥을 분석하여 가장 자연스러운 다음 단어를 예측하는 방식으로 동작합니다. 이 과정을 반복해 문장, 답변, 요약, 번역 같은 다양한 언어 작업을 수행합니다.
주로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 제로샷(Zero-shot), 페이류샷(Few-shot) 학습 능력 덕분에 별도 추가 학습 없이도 새로운 작업을 수행할 수 있습니다.
2. LLM의 주요 특징
a. 초대규모 학습 데이터
- 수백 GB ~ 수 TB 단위의 텍스트(웹사이트, 책, 논문 등)를 학습합니다.
- 다양한 분야의 지식을 포괄적으로 담고 있습니다.
b. 막대한 파라미터 수
- GPT-3는 약 1750억 개 파라미터를 가집니다.
- GPT-4는 이보다 훨씬 많으며, 일부 공개된 모델은 수조 단위 파라미터를 갖기도 합니다.
c. 문맥 이해와 생성 능력
- 단순히 문장을 암기하는 것이 아니라, 문맥의 흐름과 의미 구조를 이해합니다.
- 질문 응답, 요약, 번역, 창작 등 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다.
d. 제로샷(Zero-shot)·페이류샷(Few-shot) 학습 능력
- 추가 학습 없이도 새로운 작업을 수행할 수 있습니다.
- 몇 가지 예시만 주면 새로운 작업 방식에 적응할 수 있습니다.
3. LLM의 간단한 동작 원리
LLM은 주로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 동작 과정은 대략 다음과 같습니다.
- 입력 문장을 토큰(token) 단위로 쪼갭니다.
- 각 토큰을 벡터로 변환하여 모델에 입력합니다.
- 모델은 문맥을 고려해 다음에 올 단어를 예측합니다.
- 예측을 반복하여 자연스러운 문장이나 답변을 생성합니다.
즉, "문맥을 보고 가장 자연스러운 다음 단어를 고르는 것"을 반복해서 텍스트를 만듭니다.
4. LLM의 주요 활용 사례
- 대화형 AI : ChatGPT, Claude, Gemini, Bing Chat 등
- 콘텐츠 생성 : 기사 작성, 스토리텔링, 마케팅 문구 생성
- 코드 자동 생성 : GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer
- 언어 번역 : DeepL, 구글 번역 (최신 버전 일부는 LLM 기반)
- 지식 검색 및 요약 : 복잡한 문서나 논문 요약
- 교육/학습 보조 : AI 튜터, 학습 질의응답 서비스
5. LLM 사용의 장단점
장점
- 높은 범용성 : 다양한 언어 작업에 한 모델로 대응할 수 있습니다.
- 자연스러운 언어 생성 : 사람이 작성한 것 같은 매끄러운 문장을 생성합니다.
- 적은 데이터로도 새로운 작업 수행 : Few-shot, Zero-shot 학습 덕분에 빠르게 적응합니다.
단점
- 할루시네이션(허위 생성) : 실제로 존재하지 않는 정보를 그럴듯하게 생성할 때가 있습니다.
- 대규모 컴퓨팅 자원 필요 : 훈련과 추론 모두 비용이 많이 듭니다.
- 편향성(Bias) 문제 : 학습 데이터에 포함된 편향이 결과에 영향을 줄 수 있습니다.
6. 대표적인 LLM 예시
| 모델 | 개발사 | 특징 |
| GPT-3 / GPT-4 | OpenAI | 대규모 범용 언어 모델, ChatGPT의 기반 |
| Claude | Anthropic | "헬퍼" 스타일의 대화 모델, 안전성 강조 |
| Gemini | Google DeepMind | 멀티모달(텍스트+이미지) 대응 가능 |
| LLaMA | Meta(구 Facebook) | 경량화된 오픈소스 모델 |
| PaLM 2 | 강력한 추론과 멀티언어 지원 |
7. 마무리
LLM은 인간처럼 언어를 이해하고 생성하는 능력을 갖춘 초대형 인공지능 모델입니다. 현재 AI 기술의 핵심 엔진 역할을 하고 있으며, 앞으로도 검색, 교육, 창작, 프로그래밍 등 다양한 분야에서 더 넓게 활용될 것으로 예상됩니다.
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