대규모 언어 모델
대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP) 인공지능 모델로, 문장 생성, 요약, 번역, 질의응답, 추론 등 다양한 언어 기반 작업을 수행할 수 있습니다. 수십억~수천억 개의 매개변수(parameter)를 포함하고 있으며, 사전 학습(Pretraining)과 미세 조정(Fine-tuning) 과정을 통해 일반 언어 이해와 특정 작업 능력을 동시에 갖추게 됩니다. GPT(Generative Pre-trained Transformer), BERT, Claude, LLaMA, KoGPT 등 다양한 LLM이 존재하며, 최근에는 다양한 산업에서 인간과 유사한 언어 처리 능력을 활용해 생산성 향상, 자동화, 창작 도구로 활발히 활용되고 있습니다.
주요 특징
- 초거대 파라미터: 수십억 개 이상의 파라미터로 사람 수준의 언어 이해와 생성 가능.
- 범용성: 하나의 모델로 문서 생성, 코드 작성, 요약, 번역 등 다양한 작업 수행 가능.
- 사전학습 기반: 대규모 공개 텍스트 데이터를 기반으로 일반 언어 구조와 맥락 학습.
- 프롬프트 기반 인터페이스: 사용자가 자연어로 요청하면 다양한 작업을 수행.
- 지식 응답 능력: 학습된 정보 기반으로 질문에 답하거나 설명 가능.
장점
- 생성 능력 탁월: 자연스럽고 논리적인 문장, 글, 코드 등 다양한 콘텐츠 생성 가능.
- 범용 활용성: 고객 응대, 보고서 작성, 요약, 자동 번역 등 광범위한 업무에 적용 가능.
- 자동화·효율화 기여: 반복적인 지식 노동을 줄여 조직의 생산성 향상.
- 지식 기반 확장 가능: 파인튜닝이나 RAG 등으로 특정 도메인에 특화된 활용도 가능.
- 대화형 인터페이스 제공: 프롬프트 기반으로 사용자와 자연스러운 인터랙션 가능.
관련 용어
- Transformer: LLM의 기반이 되는 딥러닝 아키텍처, Self-Attention 메커니즘을 활용.
- GPT / BERT / LLaMA: 대표적인 대규모 언어 모델 시리즈.
- 프롬프트 엔지니어링: 원하는 결과를 얻기 위해 입력 문장을 조정하는 기법.
- RAG(Retrieval-Augmented Generation): 외부 지식 기반을 활용해 더 정확한 응답 생성 방식.
- 파인튜닝(Fine-tuning): 특정 목적에 맞춰 사전학습된 모델을 추가 학습시키는 과정
주요 솔루션 및 사용 사례
- 주요 솔루션
- OpenAI GPT-4 / ChatGPT: 대화, 창작, 코드 생성 등 다양한 AI 서비스 제공.
- Meta LLaMA: 오픈소스로 공개된 대규모 언어 모델 시리즈.
- Google Gemini: 검색, 문서 작성, 코드 분석 등 구글 생태계 기반 LLM.
- NAVER HyperCLOVA / 카카오 KoGPT: 한국어 특화 대규모 언어 모델.
- Anthropic Claude: 윤리성과 안정성을 강조한 대화형 LLM.
- 사용 사례
- 지식 업무 자동화: 보고서 요약, 기획서 초안, 기술 문서 생성 등에 활용.
- 챗봇 및 고객응대: 자연어로 고객의 문의사항을 응답하고 서비스 제공.
- 코드 생성 및 디버깅: 개발자의 코드 작성 보조 및 오류 설명.
- 검색 및 문서 질의응답: 문서 내 정보에 대해 자연어로 질문하고 답변 제공.
- 콘텐츠 창작 지원: 소설 초안, 마케팅 문구, 이메일 작성 등 창작 영역 보조.
