LLM이 뭐길래 이렇게 핫할까? 대형 언어 모델(LLM)의 모든 것!
안녕하세요, AI 연구도 하고 스타트업에서도 일했던 블로거입니다! 요즘 LLM(대형 언어 모델) 이야기가 엄청 많이 나오죠?
GPT, Gemini, Claude 같은 모델들이 나오면서, 이제 AI가 사람처럼 자연스럽게 대화하고, 글을 쓰고, 코딩까지 합니다.
하지만!
📌 LLM이 정확히 뭔지?
📌 기존 NLP와 뭐가 다른지?
📌 어떻게 언어를 처리하는지?
📌 그리고 아직 해결해야 할 문제는 뭔지?
이 네 가지를 쉽지만 깊이 있게! 설명해 드릴게요.
1. LLM(대형 언어 모델)이란?
LLM(Large Language Model)은 이름 그대로 엄청나게 큰 규모의 데이터로 학습한 언어 모델입니다.
단순한 문장 예측을 넘어서, 맥락을 이해하고, 논리적으로 답을 생성하며, 창의적인 문장을 만들어내는 AI 모델이죠.
LLM의 특징
- 수십~수백억 개의 파라미터를 사용해 언어를 모델링
- 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습해 문법, 문맥, 패턴을 이해
- 단순한 단어 예측이 아니라, 문맥 기반으로 창의적인 답변 생성 가능
대표적인 LLM 모델
- GPT-4 (OpenAI)
- Gemini 1.5 (Google DeepMind)
- Claude 3 (Anthropic)
- Llama 3 (Meta)
LLM은 텍스트뿐만 아니라, 코드 생성, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있어서 정말 핫한 기술로 떠오르고 있습니다.
2. LLM과 기존 NLP의 차이점
많은 분들이 헷갈리는 게 "LLM도 결국 NLP 아닌가?" 하는 점인데요,
맞습니다! LLM도 **자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)**의 한 분야예요. 하지만 중요한 차이점이 있습니다.
구분전통적인 NLPLLM
| 학습 방식 | 규칙 기반 or 지도학습 | 대규모 비지도 학습 (Self-Supervised) |
| 언어 처리 | 특정 태스크(번역, 감성 분석 등) 최적화 | 범용적인 언어 이해 및 생성 가능 |
| 맥락 이해 | 문장 단위로 이해 | 긴 문맥도 이해하고 논리적인 답 생성 |
| 파라미터 수 | 적게는 수천~수백만 개 | 수십~수백억 개 |
| 응용 범위 | 특정 기능 수행 | 텍스트 생성, 코딩, 분석 등 다양한 작업 수행 |
기존 NLP 모델들은 주어진 태스크(예: 감성 분석, 문서 요약)에 특화된 방식으로 훈련되었지만,
LLM은 한 가지 태스크가 아니라 "텍스트를 다루는 거의 모든 작업"을 수행할 수 있는 범용 모델입니다.
이게 바로 NLP의 진화된 형태가 LLM이라고 할 수 있는 이유죠!
3. LLM의 언어 처리 과정
그럼 LLM은 어떻게 문장을 이해하고 생성할까요?
한 문장을 입력했을 때 LLM이 답변을 생성하는 과정은 크게 3단계로 나뉩니다.
Step 1: 입력된 텍스트를 토큰화(Tokenization)
- AI는 문장을 바로 이해하지 못해요.
- 텍스트를 숫자로 변환하는 과정이 필요합니다.
- 예: "AI는 똑똑해!" → ["AI", "는", "똑", "똑", "해", "!"]
- 이렇게 토큰 단위로 나누고, 숫자로 변환한 뒤 학습합니다.
Step 2: 문맥을 이해하고 확률 계산(Context Understanding)
- LLM은 Transformer 구조를 사용해, 문맥을 고려하면서 단어 간의 관계를 분석합니다.
- **"강아지는 귀엽다"**라는 문장이 들어오면, "강아지"와 "귀엽다"가 얼마나 관련 있는지 확률을 계산하는 거죠.
- 즉, 단어가 앞뒤 문맥에서 어떤 의미로 쓰이는지를 학습합니다.
Step 3: 다음 단어 예측 & 문장 생성
- 문장을 보고 가장 자연스러운 다음 단어를 예측하는 방식으로 텍스트를 생성합니다.
- 예: "오늘 날씨가" → ["좋다", "나쁘다", "덥다", "춥다"] 중 가장 확률이 높은 단어를 선택
- 이렇게 단어 하나하나를 예측하면서 문장을 만들어냅니다.
즉, LLM은 단순한 단어 예측이 아니라, 문맥을 고려하면서 자연스럽고 논리적인 문장을 생성하는 능력을 갖고 있는 거죠!
4. LLM이 해결해야 할 문제
아직 LLM이 완벽한 건 아닙니다. 몇 가지 해결해야 할 중요한 문제가 있어요.
1) 환각(Hallucination) 문제
- 가짜 정보를 사실처럼 생성하는 문제가 있음
- 실제 데이터가 없더라도 그럴싸한 답변을 만들어냄
- 예: "이 인물은 1950년에 태어났습니다." → 사실 확인 불가
2) 긴 문맥 유지 어려움
- Transformer 모델은 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 길이에 제한이 있음
- 예: 긴 논문 요약 시 앞뒤 내용이 매끄럽지 않을 수 있음
3) 데이터 편향(Bias) 문제
- LLM이 학습한 데이터가 편향되어 있으면 차별적인 응답을 할 가능성이 있음
- 예: 특정 인종, 성별, 정치적 이슈에 대해 왜곡된 답변 생성 가능
4) 실시간 정보 부족
- 대부분 LLM은 학습된 데이터까지만 알고 있음
- 실시간 뉴스, 최신 기술 트렌드 반영이 어려움
- 예: "최신 아이폰 모델이 뭐야?" → 과거 데이터만 반영할 수도 있음
이런 문제를 해결하기 위해,
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
지식 그래프(Knowledge Graph) 연동
모델의 지속적인 업데이트
같은 다양한 방법들이 연구되고 있습니다.
LLM은 어디까지 발전할까?
기존 NLP보다 훨씬 문맥을 잘 이해하고 자연스럽게 문장을 생성하는 LLM
하지만 여전히 환각 문제, 데이터 편향, 최신 정보 반영 어려움 등의 해결 과제 존재
앞으로는 LLM이 더욱 실시간 학습, 정확도 개선, 인간과 협업하는 방향으로 발전할 것!
LLM이 더 발전하면 완전히 새로운 AI 시대가 올 거라고 확신합니다.
여러분은 LLM의 미래에 대해 어떻게 생각하시나요?
💬 댓글로 의견 남겨주세요!