생성형 AI를 사용하다 보면 LLM이라는 용어를 자주 접하게 됩니다. AI 관련 기사나 서비스 소개에서도 흔히 등장하지만, 처음 접하면 정확히 무엇을 뜻하는지 알기 어렵습니다.
LLM은 'Large Language Model'의 약자로, 우리말로는 대규모 언어 모델이라고 합니다. 이름만 보면 상당히 복잡한 기술처럼 느껴지지만 핵심은 언어의 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 다양한 텍스트 작업을 수행하는 AI 모델이라고 이해할 수 있습니다.
직접 생성형 AI를 사용해 보면 한 가지 흥미로운 점이 있습니다. 같은 입력창에서 질문에 답하게 할 수도 있고, 글을 요약하거나 문체를 바꾸거나 번역을 요청할 수도 있다는 것입니다. 서로 전혀 다른 기능처럼 보이는데 하나의 AI가 어떻게 이런 작업을 처리할 수 있을까요?
그 배경을 이해하는 데 필요한 개념이 바로 LLM입니다.
LLM에서 '언어 모델'은 무엇을 의미할까?
먼저 '언어 모델'이라는 표현부터 살펴볼 필요가 있습니다.
우리는 일상에서 문장을 읽을 때 다음에 어떤 말이 나올지 어느 정도 예상할 수 있습니다.
예를 들어,
"비가 많이 내리니 외출할 때 우산을…"
이라는 문장을 읽으면 뒤에 '챙기세요', '준비하세요' 같은 표현이 등장해도 자연스럽게 느껴집니다.
반대로 전혀 관계없는 단어가 갑자기 등장하면 문장이 어색하다고 느낍니다. 사람은 오랫동안 언어를 사용하면서 자연스럽게 문맥과 표현의 관계를 익혀왔기 때문입니다.
언어 모델도 텍스트에 존재하는 여러 관계와 패턴을 학습합니다. 주어진 맥락을 바탕으로 다음에 이어질 가능성이 있는 내용을 예측하는 것이 기본적인 원리 가운데 하나입니다.
이런 예측을 연속적으로 수행하면 짧은 문장뿐 아니라 긴 설명이나 이야기도 만들어낼 수 있습니다.
따라서 언어 모델을 단순히 '질문에 답하는 프로그램'이라고만 생각하면 실제 활용 범위를 이해하기 어렵습니다.
질문에 답하는 것은 언어 모델이 할 수 있는 여러 작업 가운데 하나라고 보는 편이 더 적절합니다.
그렇다면 왜 '대규모'라는 표현이 붙을까?
LLM의 첫 번째 L은 Large, 즉 '대규모'를 의미합니다.
현대의 대규모 언어 모델은 많은 양의 텍스트를 활용해 언어의 다양한 패턴을 학습하며, 모델 내부에는 학습된 관계를 표현하는 매우 많은 **매개변수(parameter)**가 존재합니다.
매개변수라는 단어도 어렵게 들릴 수 있습니다.
이를 아주 단순하게 표현하면 학습 과정에서 조정되는 내부의 수많은 값이라고 생각할 수 있습니다. 모델은 학습을 반복하면서 어떤 표현과 맥락이 서로 관련되어 있는지를 이러한 값에 반영합니다.
다만 모델의 규모가 크다는 사실만으로 무조건 좋은 AI가 된다고 단정할 수는 없습니다.
어떤 데이터와 방법으로 학습했는지, 모델 구조가 어떻게 설계되었는지, 이후 어떤 방식으로 추가 학습과 조정이 이루어졌는지 등 여러 요소가 실제 성능에 영향을 줍니다.
따라서 AI 서비스를 비교할 때 단순히 모델의 크기나 특정 숫자 하나만 보고 전체 성능을 판단하는 것은 조심할 필요가 있습니다.
하나의 LLM이 여러 작업을 할 수 있는 이유
LLM의 특징 가운데 일반 사용자가 가장 쉽게 체감할 수 있는 부분은 다양한 언어 작업을 하나의 모델에서 수행할 수 있다는 점입니다.
예를 들어 생성형 AI에게 다음과 같은 요청을 할 수 있습니다.
긴 글의 핵심 내용을 세 문장으로 요약해 달라고 할 수도 있고, 어려운 설명을 초등학생도 이해하기 쉽게 바꿔 달라고 요청할 수도 있습니다.
작성한 이메일을 조금 더 정중한 표현으로 수정하거나 한국어 문장을 다른 언어로 번역하도록 할 수도 있습니다.
처음 AI를 사용할 때는 이런 작업마다 서로 완전히 다른 기능이 작동한다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 LLM은 언어의 구조와 관계를 폭넓게 학습하기 때문에 주어진 지시와 맥락에 따라 다양한 형태의 텍스트 작업을 처리할 수 있습니다.
질문의 목적을 알려주면 결과가 달라진다
이 특징은 실제 사용 과정에서도 쉽게 확인할 수 있습니다.
예를 들어,
"커피에 대해 설명해 줘."
라고 요청하면 AI는 일반적인 설명을 제공할 가능성이 높습니다.
하지만,
"커피를 처음 공부하는 사람에게 원두와 로스팅의 차이를 설명하는 1,000자 정도의 입문 글을 작성해 줘."
라고 요청하면 범위와 독자, 글의 형식이 훨씬 구체적으로 정해집니다.
같은 AI를 사용하더라도 입력하는 맥락에 따라 결과가 크게 달라질 수 있는 이유입니다.
저도 AI를 활용해 내용을 정리할 때 단순히 주제 하나만 입력하기보다는 누구에게 보여줄 글인지, 무엇을 설명해야 하는지, 어떤 형식이 필요한지를 함께 정하는 방식이 훨씬 편리하다고 느낍니다.
긴 프롬프트 자체가 중요한 것이 아니라 AI가 작업 방향을 판단할 수 있는 정보를 제공하는 것이 핵심입니다.
LLM은 사람처럼 내용을 이해하는 걸까?
여기에서 한 가지 주의해야 할 부분이 있습니다.
LLM이 매우 자연스러운 대화를 할 수 있다고 해서 사람이 세상을 이해하는 방식과 동일하게 정보를 이해한다고 단정해서는 안 됩니다.
사람에게는 직접 보고 듣고 경험하면서 형성되는 다양한 배경지식이 있습니다. 문장을 읽을 때도 단순히 단어의 관계만 보는 것이 아니라 실제 경험과 상황을 함께 떠올립니다.
반면 LLM의 작동 원리는 이러한 인간의 경험 방식과 다릅니다.
이 차이를 모르고 사용하면 AI가 자연스럽게 작성한 답변을 실제 사람의 판단이나 전문가의 검토와 동일하게 받아들이기 쉽습니다.
특히 존재하지 않는 정보를 만들어내거나 사실과 다른 내용을 자연스럽게 표현하는 경우도 있습니다.
그래서 AI를 사용할 때는 문장이 자연스럽다는 것과 내용이 사실이라는 것을 구분하는 습관이 중요합니다.
날짜, 통계, 인물, 논문, 제품 사양처럼 정확성이 필요한 정보라면 원자료나 신뢰할 수 있는 출처를 추가로 확인하는 것이 좋습니다.
LLM과 생성형 AI는 같은 말일까?
두 용어는 함께 등장하는 경우가 많지만 완전히 같은 뜻은 아닙니다.
LLM은 주로 언어를 처리하고 생성하는 대규모 언어 모델을 가리킵니다.
반면 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술을 보다 넓게 부르는 표현입니다. 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 음악, 영상 등을 생성하는 시스템도 생성형 AI의 범주에서 이야기할 수 있습니다.
즉, LLM은 생성형 AI를 이해할 때 매우 중요한 기술 가운데 하나지만 모든 생성형 AI가 곧 LLM이라는 의미는 아닙니다.
최근에는 텍스트만 처리하는 것을 넘어 이미지나 음성 등 여러 형태의 정보를 함께 다루는 멀티모달 AI도 널리 활용되고 있습니다.
예를 들어 사진을 보여주고 사진 속 내용을 질문하거나, 음성으로 질문한 뒤 자연스러운 음성 답변을 받는 방식입니다.
이 때문에 앞으로 AI 관련 내용을 접할 때는 '생성형 AI', 'LLM', '멀티모달'이 각각 어떤 범위를 의미하는지 구분해서 보는 것이 도움이 됩니다.
LLM을 알면 생성형 AI가 조금 다르게 보인다
처음 생성형 AI를 접하면 화면에 보이는 채팅창 자체가 AI의 전부인 것처럼 느껴질 수 있습니다.
하지만 채팅 화면은 사용자가 AI와 상호작용하기 위한 인터페이스이고, 그 뒤에서는 언어 모델을 비롯한 여러 기술이 작동합니다.
이 구조를 알고 나면 생성형 AI를 사용하는 방식도 조금 달라집니다.
AI에게 질문했는데 원하는 결과가 나오지 않았을 때 단순히 "AI가 못한다"고 판단하기보다 내가 충분한 맥락을 제공했는지 확인할 수 있습니다.
또한 AI가 자신 있게 답했다고 해서 곧바로 사실로 받아들이지 않고 검증이 필요한 정보인지 구분할 수 있게 됩니다.
LLM을 이해하기 위해 복잡한 수학 공식이나 프로그래밍 지식부터 공부할 필요는 없습니다. 많은 언어 패턴을 학습하고, 주어진 맥락을 이용해 결과를 생성하는 대규모 모델이라는 기본 개념부터 이해해도 생성형 AI를 바라보는 데 상당한 도움이 됩니다.
LLM이라는 개념을 이해했다면 다음으로 궁금해지는 것은 자연스럽습니다. 그렇다면 이런 AI는 처음부터 말을 잘했던 것일까요?
다음에는 AI가 수많은 텍스트에서 언어의 패턴을 배우는 학습 과정과 학습이 끝난 뒤 우리가 질문을 입력해 답변을 받는 과정의 차이를 살펴보겠습니다.
FAQ
LLM과 챗봇은 같은 것인가요?
같은 개념은 아닙니다. LLM은 언어를 처리하고 생성하는 모델을 뜻하고, 챗봇은 사용자가 대화 형태로 서비스를 이용하도록 만든 인터페이스나 시스템을 의미할 수 있습니다. 챗봇 안에서 LLM이 핵심 기술로 사용될 수 있습니다.
LLM은 인터넷의 모든 정보를 기억하고 있나요?
그렇게 이해하는 것은 정확하지 않습니다. 모델은 학습 과정에서 언어의 패턴과 관계를 학습하지만 인터넷 전체를 검색 가능한 데이터베이스처럼 그대로 저장해 두었다가 답을 꺼내는 방식은 아닙니다. 또한 실시간 웹 검색 기능의 유무는 서비스에 따라 다릅니다.
LLM이 크면 항상 성능도 더 좋은가요?
모델 규모는 중요한 요소 가운데 하나일 수 있지만 그것만으로 전체 성능을 판단하기는 어렵습니다. 학습 데이터, 모델 구조, 학습 방법, 추가적인 조정 등 다양한 요소가 결과에 영향을 미칩니다.
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