대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model)
대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간 언어의 패턴·의미·맥락을 이해하고 새로운 문장을 생성하는 언어 이해·생성 시스템이다. 딥러닝 기반의 트랜스포머(Transformer) 구조를 활용하여 문맥적 연관성과 추론 능력을 스스로 학습하며, 현대 인공지능(AI) 기술의 중심으로 자리 잡고 있다.
Ⅰ. 개념과 발전 배경
LLM은 2017년 구글이 발표한 트랜스포머 논문 「Attention is All You Need」에서 비롯되었다. 이후 거대한 데이터셋과 연산 자원을 활용한 언어 모델들이 등장하며, 단순한 문장 예측을 넘어 추론·요약·번역·대화 등 복합적 언어 작업을 수행할 수 있게 되었다. 대표적인 예로 GPT(Generative Pre-trained Transformer), BERT, Claude, Gemini 등이 있다.
Ⅱ. 작동 원리
LLM은 ‘사전 학습(Pre-training)’과 ‘미세 조정(Fine-tuning)’ 두 단계를 통해 작동한다.
- ① 사전 학습 (Pre-training) — 공개된 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 언어 구조를 학습한다.
- ② 미세 조정 (Fine-tuning) — 특정 목적(예: 요약, 번역, 대화)에 맞게 인간 피드백 또는 도메인 데이터를 추가로 학습시킨다.
이 과정에서 모델은 수십억~수조 개의 파라미터(Parameter)를 통해 언어의 통계적 규칙뿐 아니라 의미적 관계까지 포착하며, 인간의 지시나 질문에 자연스럽게 대응하는 언어 생성 능력을 얻게 된다.
Ⅲ. 주요 구조와 기술적 특징
- 트랜스포머 아키텍처 — 문맥 이해의 핵심인 어텐션(Attention) 메커니즘을 통해 단어 간 관계를 효율적으로 학습한다.
- 사전 학습 + 미세 조정 — 대규모 일반 텍스트 학습 후, 목적별 데이터로 정교하게 조정.
- 토큰화(Tokenization) — 언어를 수치 형태의 단위로 분해하여 모델이 처리할 수 있도록 변환.
- 확률 기반 생성 — 다음 단어의 출현 확률을 계산해 문장을 생성하며, 그 결과 인간과 유사한 문체·논리 전개를 구현한다.
Ⅳ. 대표 모델과 응용 사례
- GPT 시리즈 (OpenAI) — 범용 대화형 AI로, 텍스트 생성·코딩·요약·번역 등 폭넓은 작업 수행.
- BERT (Google) — 문맥 이해에 최적화된 모델로, 검색·질의응답 시스템에 활용.
- Claude, Gemini, LLaMA 등 — 각기 다른 학습 방식과 파라미터 규모를 기반으로 윤리·안정성·효율성을 강화한 최신 모델들.
LLM은 현재 검색 엔진, 생산성 도구, 콘텐츠 제작, 고객 상담, 의료 정보 분석 등 광범위한 산업 영역에서 핵심 기술로 사용되고 있다.
Ⅴ. 한계와 과제
LLM은 방대한 데이터와 연산 자원을 필요로 하며, 훈련 데이터의 편향으로 인해 AI 윤리 문제가 발생할 수 있다. 또한, 모델의 내부 추론 과정을 완전히 설명하기 어려운 ‘블랙박스 문제’와 할루시네이션 (Hallucination) 현상 — 즉, 그럴듯하지만 사실과 다른 정보를 생성하는 오류 — 도 존재한다. 이에 따라 ‘설명 가능한 AI(XAI)’, ‘윤리적 데이터 학습’, ‘지속가능한 AI 인프라’ 등이 주요 연구 방향으로 떠오르고 있다.