생성형 AI의 핵심, 대규모 언어 모델(LLM) 파헤치기

생성형 AI의 핵심, 대규모 언어 모델(LLM) 파헤치기

기업들이 앞다투어 자체 대규모 언어 모델을 공개하는 뉴스를 접하다 보면, 도대체 이게 얼마나 대단한 기술이길래 이렇게 많은 자원을 쏟아붓는지 궁금해집니다. 대규모 언어 모델은 단순히 크다는 뜻이 아니라, 특정한 방식으로 학습된 인공지능을 가리키는 용어입니다. 이 글에서 그 실체를 짚어보겠습니다.

LLM이란 무엇일까요

엘엘엠은 대규모 언어 모델을 뜻하는 영어 단어의 약자입니다. 이름 그대로 아주 큰 규모로 언어를 학습한 인공지능을 말합니다. 사람의 말과 글을 이해하고, 자연스러운 문장을 만들어 내는 것이 핵심입니다.

우리가 아는 챗GPT가 바로 이 대규모 언어 모델을 바탕으로 만들어졌습니다. 방대한 텍스트를 학습했기 때문에 다양한 질문에 사람처럼 답할 수 있습니다.

LLM은 어떻게 작동할까요

대규모 언어 모델의 기본 원리는 다음에 올 단어를 예측하는 것입니다. 문장을 입력하면, 지금까지 배운 내용을 바탕으로 가장 어울리는 다음 단어를 하나씩 이어 붙입니다.

엄청난 양의 글을 학습합니다

대규모 언어 모델은 인터넷의 수많은 문서와 책을 학습합니다. 이 과정에서 언어의 규칙과 세상의 지식을 함께 익힙니다. 학습한 데이터가 많을수록 더 똑똑하고 자연스러운 답변을 만들어 냅니다.

규모가 성능을 좌우합니다

대규모 언어 모델은 크기가 클수록 성능이 좋아지는 경향이 있습니다. 여기서 크기란 모델이 다루는 정보의 양과 복잡함을 뜻합니다. 그래서 기업들은 더 크고 강력한 모델을 만들기 위해 경쟁하고 있습니다. 실제로 모델 하나를 학습시키는 데 드는 컴퓨팅 비용이 수백억 원대에 이른다는 보도가 나올 정도로, 이 경쟁은 막대한 자본력을 요구합니다.

LLM은 어디에 쓰일까요

대규모 언어 모델은 활용 범위가 매우 넓습니다. 대화형 챗봇, 문서 요약, 번역, 코드 작성 등 언어와 관련된 거의 모든 일에 쓰입니다. 최근에는 기업의 고객 상담이나 검색 서비스에도 빠르게 도입되고 있습니다.

LLM의 한계도 알아야 합니다

대규모 언어 모델은 그럴듯한 거짓 정보를 만들어 낼 때가 있습니다. 또한 학습한 시점 이후의 최신 정보는 모를 수 있습니다. 그래서 중요한 내용은 사람이 반드시 확인해야 합니다. 편리한 도구이지만 완벽하지는 않다는 점을 기억해야 합니다.

LLM이 바꾸고 있는 것들

대규모 언어 모델은 우리가 일하는 방식을 빠르게 바꾸고 있습니다. 예전에는 오래 걸리던 문서 작업이 순식간에 처리됩니다. 자료 조사와 초안 작성에 드는 시간이 크게 줄어들었습니다.

교육 분야에서도 변화가 나타나고 있습니다. 개인의 수준에 맞춰 설명해 주는 학습 도우미로 쓰이기 때문입니다. 이처럼 대규모 언어 모델은 여러 분야에 폭넓게 스며들고 있습니다. 앞으로 이 기술이 우리 생활에 미칠 영향은 더욱 커질 것으로 보입니다.

마무리하며

대규모 언어 모델이 왜 오늘날 인공지능의 중심에 서 있는지 이제 감이 잡히실 것입니다. 방대한 텍스트를 학습해 언어의 규칙과 지식을 함께 익힌 결과물이며, 이 기반 위에 챗GPT를 비롯한 다양한 서비스가 만들어졌습니다. 규모의 경쟁이 계속되는 이유도 결국 이 학습량이 성능과 직결되기 때문입니다. 다음에 새로운 언어 모델 소식을 접하면 이 원리를 떠올려 보시기 바랍니다.