LLM
LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습되어 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 의미합니다. GPT, BERT, LLaMA, Claude, PaLM 등이 대표적인 예이며, 수십억에서 수천억 개의 파라미터를 기반으로 자연어 이해, 요약, 번역, 코드 생성, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
최근에는 산업 전반에서 LLM을 활용한 AI 비서, 문서 요약, 검색, 추천, 보안 분석, 운영 자동화 등의 수요가 급증하고 있으며, AI 인프라와의 연계성, 프라이버시 문제, 파인튜닝(미세조정), 추론 비용 등이 주요 논의 지점입니다.
주요 특징
- 대규모 파라미터 학습: 수십억~수천억 개의 파라미터를 활용해 복잡한 언어 패턴 이해 가능
- 범용성: 텍스트 생성, 요약, 번역, 질의응답, 코딩 등 다양한 자연어 처리 작업에 사용
- 사전학습 + 미세조정: 대규모 코퍼스 기반의 사전 학습 후, 특정 도메인에 맞게 추가 학습
- 지속 진화형 모델: 최신 모델은 훈련 데이터와 피드백을 반영해 계속 발전함
- 멀티모달 확장성: 텍스트 외에도 이미지, 음성, 코드 등 다양한 형식과 결합해 사용 가능
장점
- 고도화된 언어 이해력: 복잡한 문맥 이해와 자연스러운 대화 생성 가능
- 생산성 향상: 콘텐츠 생성, 문서 요약, 질의응답 등의 반복 작업 자동화
- 확장성: API 형태로 다양한 시스템에 연계 가능, 온프레미스/클라우드 환경 모두 지원
- 도메인 특화 모델링: 기업 내부 데이터로 파인튜닝하여 특정 분야의 전문 지식 강화
- 지속 학습 가능성: 지속적인 피드백과 학습을 통해 점점 더 정교해지는 응답 생성
관련 용어
- 파라미터(Parameter): 모델의 학습 결과로 생성된 가중치 값. 수치가 높을수록 복잡한 학습 가능
- Transformer: LLM의 핵심 구조로, 어텐션 메커니즘을 기반으로 함
- 파인튜닝(Fine-tuning): 사전학습된 모델을 특정 데이터셋으로 다시 학습시켜 전문성을 높이는 과정
- 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering): 모델이 원하는 출력을 하도록 입력 문장을 구성하는 기술
- 모델 서빙(Model Serving): 훈련된 LLM을 외부 서비스에서 사용 가능하도록 배포하는 과정
주요 솔루션 및 사용 사례
- 주요 솔루션
- OpenAI GPT: ChatGPT, Copilot 등 다양한 형태의 텍스트 기반 AI 서비스 제공
- Google PaLM / Gemini: 검색 기반 LLM, 멀티모달 기능 강화
- Meta LLaMA: 오픈소스 기반의 범용 LLM, 기업 내부 활용에 적합
- Naver HyperCLOVA X: 한국어 최적화 LLM, 금융·법률 특화 응용
- Hugging Face Transformers: 다양한 LLM 모델과 툴킷을 오픈소스로 제공하는 플랫폼
- 사용 사례
- AI 챗봇: 고객 문의 자동응답, 내부 FAQ 시스템 대체
- 문서 요약 및 분류: 정책 문서, 보고서 등을 요약하여 효율적 전달
- 코드 생성 및 리뷰: 개발자가 자연어로 명령 시 코드 자동 생성
- 보안 로그 분석: 수많은 로그 데이터를 자연어 기반으로 요약 및 이상탐지
- 검색/추천 시스템 강화: 기존 키워드 검색을 벗어나 문맥 기반 검색 구현
