[Backend][Basic] 대규모 언어 모델(LLM) 완벽 가이드

 

 

 

 

 

최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 눈부시게 발전했습니다. 특히 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있는 **대규모 언어 모델(Large Language Models, 이하 LLM)**은 산업과 사회 전반에서 커다란 변화를 이끌고 있습니다.

단순한 문장 이해를 넘어, 텍스트 생성, 자동 번역, 코드 작성까지 해내는 이 모델은 초거대 AI 시대의 핵심 기술입니다.

이 글에서는 LLM의 기본 개념부터 작동 원리, 모델 구조, 주요 사례, 최신 트렌드, 장단점까지 초보자도 이해할 수 있도록 정리했습니다.

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1. LLM이란 무엇인가?

LLM은 “대규모 언어 모델”의 약자로, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능입니다. 이 모델은 두 가지 요소를 기반으로 작동합니다:

• 수십억 개 이상의 파라미터(parameter): 모델의 학습 용량
• 방대한 텍스트 데이터: 책, 웹 문서, 뉴스, 대화 등

 

예시:

사용자가 “오늘 날씨 어때?”라고 입력하면,

과거 학습한 문장 패턴을 바탕으로 “오늘 서울은 흐리고 비가 올 가능성이 있습니다” 같은 문장을 생성할 수 있습니다.

 

이처럼 LLM은 단순히 단어를 외우는 것이 아니라, 언어의 구조와 의미를 통계적으로 예측하고 생성하는 능력을 가집니다.

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2. LLM의 구조: 세 가지 모델 유형

LLM은 기본적으로 Transformer라는 신경망 구조를 기반으로 합니다. Transformer는 입력 텍스트의 문맥을 고려해 단어 간 관계를 파악하는 데 탁월합니다. 이 구조는 다음과 같이 세 가지 유형으로 나뉩니다:

🔹 1. 인코더-only 모델

• 역할: 텍스트 이해에 특화
• 작동 방식: 문맥을 양방향으로 분석
• 대표 모델: BERT, RoBERTa
• 활용: 감정 분석, 개체명 인식, 검색 엔진 강화

# 예: 이 문장이 긍정일까 부정일까?
"이 영화 진짜 재미없었어." → [부정]

 

 

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🔹 2. 디코더-only 모델

• 역할: 텍스트 생성에 특화
• 작동 방식: 이전 단어를 기준으로 다음 단어 예측
• 대표 모델: GPT, LLaMA
• 활용: 챗봇, 스토리 생성, 코드 자동 완성

# 예: "Once upon a time," → "there was a little girl who lived in the forest..."

 

 

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🔹 3. 인코더-디코더 모델

• 역할: 텍스트를 다른 형태로 변환
• 작동 방식: 입력을 인코딩하고, 새로운 형태로 디코딩
• 대표 모델: T5, BART
• 활용: 번역, 요약, 질의응답
•  

# 예: "Translate: How are you?" → "어떻게 지내?"

 

출처: Jay Alammar

 

 

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3. 트랜스포머 작동 원리

LLM의 근간이 되는 Transformer 아키텍처는 ‘Self-Attention’이라는 메커니즘으로 동작합니다.

Self-Attention이란?

문장 내에서 각 단어가 서로 어떤 관계에 있는지를 계산하는 구조입니다.

# PyTorch 예시: 단어 간 관계를 계산하는 self-attention의 핵심
query = torch.rand(1, 4)
key = torch.rand(1, 4)
value = torch.rand(1, 4)

attention_scores = torch.matmul(query, key.T)
attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=-1)
output = torch.matmul(attention_weights, value)

 

“그는 책을 읽고 그것을 좋아했다” → Self-Attention은 ‘그것’이 ‘책’을 의미하는 걸 파악합니다.

 

작동 단계 요약:

1. Pretraining (사전 학습)
2. 다양한 문서로 언어 패턴 학습
3. Fine-tuning (미세 조정)
4. 특정 작업에 맞춰 추가 학습 (예: 의학 텍스트, 법률 문서)
5. Inference (추론)
6. 사용자의 입력에 대한 응답 생성

 

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4. 활용 분야

LLM은 단순한 챗봇을 넘어서 실무와 창작 전반에서 널리 사용됩니다:

 

분야 구체적 활용

자연어 처리	감정 분석, 문서 분류, 정보 추출
콘텐츠 생성	기사 작성, SNS 카피라이팅
대화형 시스템	고객센터 챗봇, AI 비서
코딩 지원	코드 자동 생성, 에러 탐지
언어 번역	실시간 다국어 번역, 자막 생성
교육	자동 문제 생성, AI 튜터링 시스템

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5. 장점과 한계

✅ 장점

• 인간 수준에 가까운 언어 생성 능력
• 다양한 작업을 단일 모델로 수행 가능
• 소량의 예시만으로 새로운 작업 가능 (Few-shot, Zero-shot)

❌ 한계

• 막대한 연산 자원 소모 (학습·추론 비용)
• 학습 데이터 편향에 따른 차별 위험
• 생성 결과에 대한 신뢰성 부족

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6. 최신 트렌드

트렌드 설명 대표 예시

모델 경량화	작고 빠른 모델 지향	DistilBERT, TinyGPT
멀티모달 학습	텍스트 + 이미지/음성 통합	GPT-4 with Vision
윤리적 AI	편향 제거, 책임감 있는 AI	RLHF, AI Safety
도메인 특화 모델	의료, 법률 등 특정 분야 전용	BioGPT, LegalBERT
오픈소스 모델 공개	누구나 사용 가능한 AI 모델	LLaMA, Mistral, BLOOM

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7. 마무리

LLM은 단순한 기술을 넘어, 인간과 기계가 언어로 상호작용하는 방식 자체를 바꾸고 있습니다.

앞으로의 LLM은 더 작고 효율적이며, 도메인 특화와 윤리성까지 갖춘 방향으로 발전해 나갈 것입니다.

이 기술을 제대로 이해하고 활용할 수 있는 사람은, AI 시대의 언어를 읽고 쓰는 새로운 디지털 리터러시를 갖추는 셈입니다.