LLM이란? 요즘 AI가 똑똑한 이유

 

LLM이란? 요즘 AI가 똑똑한 이유

ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA... 이름은 익숙한데 도대체 뭘로 돌아가는 걸까요? 요즘 AI가 이렇게 사람처럼 말을 잘하는 이유, 바로 그 중심에 있는 기술이 LLM (Large Language Model)이에요. 오늘은 LLM이 뭔지, 왜 중요한지, 어떻게 활용되고 있는지 초보자 눈높이에서 풀어볼게요.

LLM이란?

LLM은 Large Language Model의 줄임말로, 말 그대로 거대한 언어 모델이에요. 텍스트를 이해하고, 요약하고, 번역하고, 질문에 답하고, 심지어 코딩까지 하는 이런 모델은 수많은 문장을 학습해서 언어의 패턴을 스스로 익힌 존재예요.

쉽게 말하면, 수십억 개의 문서를 읽고 "언어 감각"을 배운 인공지능이라고 볼 수 있어요.

LLM은 어떻게 작동할까?

LLM은 Transformer라는 딥러닝 아키텍처를 기반으로 작동해요. 아래는 간단한 흐름이에요:

1. 입력 문장이 들어오면
2. 모델은 그 앞뒤 맥락을 계산하고
3. 가장 자연스럽게 이어질 단어를 예측해서 출력해요

예를 들어, "나는 오늘"이라고 입력하면, LLM은 "기분이 좋아요" 또는 "영화를 봤어요" 같은 자연스러운 문장을 만들어낼 수 있어요.

실제로 어떤 구조일까?

구성 요소	설명
Token	문장을 쪼갠 최소 단위 (단어, 어절 등)
Embedding	Token을 숫자 벡터로 바꾸는 단계
Transformer	문맥을 계산하는 뇌 역할
Decoder	출력값을 자연어로 만들어줌

왜 "Large"한가요?

LLM의 "Large"는 단순히 크기만 말하는 게 아니에요. 모델이 학습한 데이터의 양, 파라미터 수, 처리할 수 있는 문맥의 길이 등 모든 게 초거대 규모</strong라는 뜻이에요.

대표적인 모델의 크기를 보면 감이 올 거예요:

모델	파라미터 수	비고
GPT-3	175억	OpenAI의 전설적인 모델
LLaMA 2	70억 ~ 130억	Meta의 공개형 모델
Claude	미공개	Anthropic 개발

어디에 쓰일 수 있을까?

LLM은 단순 채팅을 넘어서 아래와 같이 다양한 분야에 활용되고 있어요:

• 자동 요약
• 자동 번역
• 코드 작성 보조 (예: GitHub Copilot)
• 의료 문서 분석
• 계약서 검토, 법률 요약
• 맞춤형 학습 튜터

정리하며

LLM은 이제 단순한 기술을 넘어서 우리 일상과 산업 전반에 스며들고 있어요. 처음엔 어렵게 느껴질 수 있지만, 결국 "단어 사이의 관계를 수학적으로 계산해서 예측하는 시스템"이라고 보면 돼요.

앞으로도 LLM은 더 똑똑해지고, 더 다양하게 쓰일 거예요. 이제는 그냥 쓰기만 할 게 아니라, 어떻게 작동하는지도 알고 써보면 더 재미있고 응용도 쉬워질 거예요.