LLM 가이드: 생성형 AI의 기초와 대규모 언어 모델 이해

1.0 LLM이란 무엇인가?

LLM(대규모 언어 모델, Large Language Model)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신을 이끈 핵심 기술입니다. 방대한 텍스트 데이터셋을 기반으로 학습된 이 모델은 문맥을 이해하고, 사람처럼 자연스럽고 의미 있는 문장을 생성할 수 있습니다. 본 글에서는 LLM의 기본 개념, 역할, 그리고 전통적인 기계학습 모델과의 차이를 살펴봅니다.

1.1 정의와 개요

LLM은 수억에서 수조 개에 달하는 파라미터(parameter)를 가진 고도화된 언어 모델입니다. 방대한 텍스트 데이터를 학습하면서 문맥을 이해하고, 문법적으로 올바르며 일관성 있는 문장을 생성할 수 있습니다. 이러한 특성 덕분에 사람의 언어 이해를 흉내 내는 수준을 넘어, 다양한 NLP 응용 분야에서 활용됩니다.

1.2 자연어 처리에서의 역할

LLM은 번역, 요약, 질의응답, 텍스트 생성 등 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 문맥을 깊이 이해할 수 있기 때문에 기존의 규칙 기반 시스템이나 단순한 통계적 모델보다 훨씬 더 정확하고 유연하며 확장 가능한 결과를 제공합니다.

전통적인 기계학습 모델은 보통 하나의 작업에 특화되어 있으며, 새로운 과제를 수행하려면 다시 학습해야 합니다. 반면 LLM은 범용적으로 설계되어 초기 학습 후 전이학습(Transfer Learning) 등을 통해 다양한 작업에 적응할 수 있습니다. 이 유연성이 LLM을 차별화하는 요소이지만, 동시에 기존 모델보다 훨씬 더 많은 연산 자원과 비용을 요구한다는 점에서 도전 과제도 존재합니다.

다음 섹션인 "LLM의 정의와 개요"에서는 LLM의 구조와 확장성, 그리고 어떻게 고도화된 NLP 작업을 수행하도록 학습되는지 구체적으로 살펴봅니다.

< 생성형 AI의 기초 이해하기

대규모 언어 모델(LLM)의 정의, 학습, 확장성 이해 >

게시일: 2024-09-02

마지막 업데이트 날짜: 2025-09-12

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