LLM 이란 무엇인가?

LLM 이란 무엇인가?
LLM은 Large Language Model의 약자로, 수십억 개 이상의 매개변수(파라미터)를 가진 초대형 인공지능 언어 모델을 의미한다. 사람의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 이 모델은, 자연어 처리(NLP) 기술의 집약체로 간주한다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 PaLM, Meta의 LLaMA, Anthropic의 Claude 등이 있다.

LLM이 작동하는 방식은, 대규모 텍스트 데이터를 학습해 단어와 문장 간의 확률적 관계를 학습하는 데 있다. 간단히 말해, “주어진 문맥에서 다음에 올 단어는 무엇일까?”를 예측하는 방식이다. 이렇게 예측을 반복함으로써 문장 생성, 요약, 번역, 질의응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있다.
이러한 모델은 ‘트랜스포머(Transformer)’라는 신경망 구조를 기반으로 한다. 2017년 구글에서 발표한 이 구조는 대량의 문맥 정보를 병렬로 처리하고, 단어 간 관계를 잘 이해하는 데 최적화돼 있어 LLM 발전에 결정적인 역할을 했다.

● LLM의 특징
1) 방대한 학습량
LLM은 인터넷에 공개된 책, 뉴스, 웹사이트 등 수조 개의 단어를 학습한다. 이에 따라 광범위한 주제에 대한 이해도가 높다.
2) 멀티태스크 능력
별도 훈련 없이도 요약, 번역, 질문 응답, 코딩 등 다양한 작업을 수행할 수 있다.
3) 대화형 인터페이스
ChatGPT처럼 자연스러운 대화를 통해 정보를 주고받을 수 있다. 이는 사용자 경험을 혁신적으로 바꿨다.

● 활용 분야
1) 고객 서비스: AI 챗봇, 상담 지원 자동화
2) 콘텐츠 생성: 블로그 글, 광고 문안, 시나리오 작성
3) 코딩 보조: 코드 생성, 오류 수정, 문서화 지원
4) 교육: 학습 보조, 튜터링, 언어 학습
5) 의료/법률 분야: 전문 문서 요약, 문헌 검색, 지식 기반 질의응답

● 한계와 과제
1) 환각(Hallucination): 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 오류
2) 편향성(Bias): 학습 데이터의 편향이 그대로 반영될 수 있음
3) 책임 문제: 잘못된 정보로 인한 피해 발생 시 책임 소재 불분명
4) 자원 소모: 학습과 운영에 막대한 계산 자원과 에너지가 소요됨

현재, LLM은 검색 엔진, 앱, 디지털 비서, 생산성 도구 등 다양한 분야로 확장되고 있으며, 나아가 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 에이전트 AI와 결합해 더욱 실용적인 방향으로 진화 중이다. 앞으로는 각 산업 도메인에 특화된 전문형 LLM, 그리고 개인화된 ‘작은 언어 모델(SLM)’로의 분화도 활발할 것으로 전망된다.

LLM은 단순한 언어 생성기를 넘어, 디지털 사회의 새로운 지식 엔진이자 생산성 도구로 자리 잡고 있다. 다만, 정확성과 윤리 문제, 지속 가능성 등의 한계를 인식하고 균형 있게 활용하는 것이 중요하다. LLM은 우리 사회의 정보 활용 방식 자체를 바꾸고 있는 핵심 기술임은 분명하다.