대규모 언어 모델(LLM)은 책, 기사, 웹사이트 등 방대한 텍스트 데이터로 학습되어 인간 언어를 이해하고 생성하며 추론할 수 있도록 훈련된 인공지능의 한 종류입니다. 이름에 포함된 "large(대규모)"라는 단어는 학습 데이터의 크기와 훈련 중에 모델이 조정하는 내부 매개변수의 수(보통 수십억 개에서 수천억 개에 이르는)를 모두 가리킵니다. 현대의 LLM은 파운데이션 모델이라고 불리는, 처음부터 다시 만들 필요 없이 다양한 하위 언어 작업에 적용할 수 있는 범용 시스템입니다.
대규모 언어 모델의 작동 원리
대부분의 LLM은 2017년 발표된 논문 "Attention Is All You Need"에서 소개된 트랜스포머(transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 트랜스포머는 토큰(텍스트의 작은 조각) 시퀀스를 읽고, self-attention(자기 주의)이라는 메커니즘을 사용해 다음 토큰을 예측할 때 그 앞의 어떤 토큰이 가장 중요한지 가중치를 부여합니다. 훈련 과정에서 모델은 끊임없이 문장의 다음 토큰을 추측하고, 그 추측을 실제 토큰과 비교한 뒤 오차를 줄이도록 매개변수를 업데이트합니다. 충분한 사례를 접한 뒤에는 문법, 사실, 추론 방식, 심지어 프로그래밍 구문까지의 패턴을 내재화하게 됩니다.
추론 시점에서 LLM은 한 번에 한 토큰씩 텍스트를 생성하며, 프롬프트와 시스템 지침에 기반해 가장 가능성 높은 이어질 내용을 샘플링하거나 선택합니다. 간단한 예로, "The capital of France is"라는 프롬프트가 주어지면 모델은 "Paris"에 높은 확률을 할당해 출력합니다. 동일한 메커니즘을 확장하고 더 다양한 데이터로 학습시킴으로써, 단일 모델이 에세이를 쓰고, 언어를 번역하고, 코드를 설명하고, 대화를 나눌 수 있게 됩니다.
중요한 이유
LLM은 고객 지원 챗봇부터 코딩 어시스턴트, 검색 엔진에 이르기까지 현대의 대화형 AI 대부분을 떠받치는 엔진입니다. LLM은 소프트웨어가 자연어로 사람과 상호작용하도록 해주고, 초안 작성과 요약을 자동화하며, 비전문가 사용자도 이전에는 전문가가 필요로 했던 기능에 접근할 수 있게 합니다. 기업にとっては 텍스트 작성과 분석 비용을 줄여주고, 연구자에게는 언어와 추론을 연구할 수 있는 유연한 토대를 제공합니다. 또한 출력 결과가 모델이 학습한 데이터를 반영하기 때문에 정확성, 편향, 저작권, 에너지 사용에 대한 중요한 질문을 제기하기도 합니다.
주요 유형과 관련 개념
- 베이스(사전 학습) 모델: 광범위한 텍스트 코퍼스로 학습된 원시 모델로, 추가 미세 조정을 위한 출발점으로 유용합니다.
- 지시·대화 튜닝 모델: 사용자의 지시와 대화 예시로 추가 학습되어 사용자 요청을 더 안정적으로 따르는 베이스 모델입니다.
- 오픈 가중치 vs. 독점 LLM: 오픈 가중치 모델(예: Meta의 Llama 계열, Mistral)은 매개변수를 공개적으로 공개하고, 독점 모델(예: OpenAI의 GPT 시리즈, Anthropic의 Claude)은 API를 통해 접근합니다.
- 멀티모달 모델: 텍스트와 함께 이미지, 오디오, 비디오까지 처리할 수 있도록 확장된 LLM입니다.
- 소형 언어 모델(SLM): 기기에서 로컬로 또는 비용이 낮은 비공개 환경에서 실행되도록 설계된 compact 모델입니다.
궁극적으로 LLM은 언어에 대한 통계적 모델이지만, 수십억 개의 매개변수로 확장되고 공개 웹의 상당 부분으로 학습되었기 때문에 놀라울 정도로 다재다능한 어시스턴트처럼 동작합니다. LLM이 무엇이고, 무엇이 아닌지를 이해하는 것은 이러한 도구를 효과적이고 비판적으로 사용하는 첫 번째 단계입니다.
