LLM(대규모 언어모델)이란? 학습 방식과 활용, 한계 정리

핵심 메시지

• LLM은 딥러닝과 방대한 데이터에 기반해 콘텐츠를 이해·생성·예측하는 AI 알고리즘이다.
• 언어모델 자체는 1966년까지 거슬러 올라가지만, LLM은 훨씬 큰 데이터로 학습해 능력이 크게 향상됐다.
• 학습은 비지도 학습으로 단어와 개념의 관계를 익힌 뒤 지도 학습으로 미세조정하며, 트랜스포머의 자기어텐션이 관계 파악을 가능하게 한다.
• LLM은 빠르고 유연하지만 배포 비용, 편향, 환각, 글리치 토큰 같은 과제도 함께 안고 있다.

쉽게 이해하기

영상은 대규모 언어모델(LLM)을 딥러닝과 엄청난 양의 데이터에 기반해 콘텐츠를 이해하고 생성하며 새로운 내용을 예측하는 AI 알고리즘으로 정의한다. 언어모델 자체는 새롭지 않아 최초의 AI 언어모델은 1966년까지 거슬러 올라가지만, LLM은 훨씬 큰 데이터를 학습에 사용해 성능이 크게 뛰었다고 설명한다.

규모를 가늠하기 위한 비유도 제시된다. LLM의 학습 데이터 크기에는 보편적으로 합의된 수치가 없지만 보통 페타바이트 단위이며, 1페타바이트는 100만 기가바이트에 해당한다. 영상은 사람 뇌가 약 2.5페타바이트의 기억 데이터를 저장하는 것으로 여겨진다는 점과 비교한다.

학습 과정은 여러 단계로 이뤄진다. 대개 비지도 학습으로 시작해 모델이 단어와 개념 사이의 관계를 스스로 익히고, 이어 지도 학습으로 미세조정한다. 이때 데이터가 트랜스포머를 거치면서 자기어텐션(self-attention) 메커니즘을 통해 관계와 연결을 인식하게 된다고 소개한다.

학습을 마친 LLM은 여러 AI 용도의 토대가 된다. 텍스트 생성, 번역, 요약·재작성, 콘텐츠 정리, 유머나 어조 같은 감정 분석, 자연스러운 대화가 가능하다. 다만 영상은 배포·운영 비용, 학습 데이터에 따른 편향, 학습 데이터에 근거하지 않은 답을 내놓는 환각, 문제 해결의 복잡성, 그리고 오작동을 노린 글리치 토큰 같은 과제도 함께 짚는다.

주요 인사이트

• LLM의 도약은 새로운 아이디어라기보다, 기존 언어모델을 훨씬 큰 데이터로 학습시킨 규모의 차이에서 비롯됐다.
• 학습 데이터가 페타바이트 단위라는 점을 사람 뇌의 저장량과 비교하면 그 방대함을 직관적으로 이해할 수 있다.
• 비지도 학습으로 관계를 익히고 지도 학습으로 다듬는 2단계 흐름, 그리고 트랜스포머의 자기어텐션이 LLM 성능의 핵심이다.
• 빠르고 유연하다는 장점 뒤에는 편향과 환각처럼 사용자가 주의해야 할 위험이 함께 존재한다.

자주 묻는 질문

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