LLM(Large Language Model)이란? - 생성형 AI 시대의 핵심 기술

요즘 인공지능(AI) 분야에서 가장 많이 언급되는 키워드 중 하나가 바로 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)이다.
ChatGPT, Claude, Gemini 등 우리가 접하는 생성형 AI 서비스들은 모두 이 기술을 기반으로 작동한다.
LLM은 단순한 기술이 아니라, 자연어 처리(NLP)의 패러다임을 완전히 바꾸고 있는 핵심 엔진이라 할 수 있다.

 

 

LLM이란 무엇인가?

LLM(Large Language Model)은 대규모 텍스트 데이터를 학습한 언어 모델로, 문장을 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 시스템이다.

수십억 개의 문장, 단어, 구문 패턴을 분석하고 학습하여, 마치 인간처럼 자연스러운 언어로 답변을 생성할 수 있다.

LLM이 활용되는 방식을 살펴보자.

 

• 질문 응답: 사용자의 질문에 문맥에 맞는 자연스러운 답변 생성
• 문서 요약: 긴 글을 핵심 위주로 정리
• 번역: 다양한 언어 간의 자연스러운 번역 제공
• 콘텐츠 생성: 블로그, 기사, 광고 문구, 코드 작성 등 창작 작업 보조
• 챗봇: 자연스럽고 인간다운 대화 응답

 

LLM 동작 원리

LLM은 트랜스포머(Transformer)라는 신경망 구조를 기반으로 하며, 그 핵심은 '자기 주의 메커니즘(self-attention)'이다. 이 구조 덕분에 단어 간 관계를 더 잘 파악하고, 문맥을 고려한 응답을 생성할 수 있다.

대표적인 LLM의 학습 방식을 살펴보자.

1. 사전학습(Pretraining): 방대한 데이터를 기반으로 문장 구조, 단어 의미, 문맥 등을 일반적으로 학습
2. 미세조정(Fine-tuning): 특정 분야나 태스크에 맞춰 모델을 추가 학습시켜 정밀도 향상
3. 지시어 학습(Instruct tuning): 인간의 명령어(프롬프트)에 더 잘 반응하도록 보정

이러한 과정을 통해 LLM은 매우 다양한 작업에 적용될 수 있는 범용 AI로 진화하게 된다.

 

대표적인 LLM 모델들

현재 다양한 기업과 연구 기관에서 LLM을 개발하고 있으며, 주요 모델을 살펴보자.

• OpenAI GPT 시리즈: GPT-3, GPT-4 등으로 대표되며 ChatGPT에 적용됨
• Anthropic Claude: AI 윤리성과 안정성을 강조한 대화형 모델
• Google Gemini (구 Bard): 검색 기반 정보를 통합하는 강점
• Meta LLaMA: 오픈소스 기반으로 AI 연구 및 응용에 활용됨
• Mistral, Cohere, xAI 등: 특화 목적이나 경량화 모델 등 다양한 시도 진행 중

그 외에도 중국에서도 DeepSeek 등 스타트업에서도 다양하고, 대기업 모델에 지지 않는 성능 좋은 모델들이 계속 발전되어 나오고 있다.

 

LLM 한계와 과제

아무리 뛰어난 모델이라도 완벽할 수는 없다. 현재 LLM이 가지는 대표적인 한계는 뭐가 있을까?

• 환각(Hallucination): 존재하지 않는 정보나 잘못된 내용을 사실처럼 생성
• 지식의 시점 제한: 학습 시점 이후의 최신 정보 반영 불가
• 모델 편향(Bias): 훈련 데이터의 편향이 모델 응답에 영향을 미침
• 계산 자원 소모: 학습과 추론에 막대한 하드웨어 비용 소요

따라서 LLM을 사용할 때는 그 한계를 이해하고, 보조 도구로서 활용하는 것이 가장 바람직한 접근이다.

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LLM은 인공지능 기술의 새로운 시대를 여는 핵심 요소다. 자연어를 이해하고 활용하는 능력은 단순한 기술이 아닌, 인간의 사고와 소통 방식에 근접해가는 진화의 과정이다. 앞으로도 LLM은 검색, 교육, 헬스케어, 금융, 콘텐츠 등 다양한 분야에 강력한 창의적 파트너로 활용될 것이다.

 

AI와 함께하는 시대, LLM을 올바르게 이해하고 활용하는 것이 디지털 리터러시의 중요한 축이 된다.

 

 

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