LLM – LLM의 구조와 역할

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LLM(대규모 언어 모델, Large Language Model)은 자연어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델로, 주로 딥러닝과 트랜스포머(Transformer) 구조를 기반으로 동작한다. LLM의 핵심 개념과 역할을 간단히 정리하면 다음과 같다.

1. LLM의 구조

LLM은 주로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 핵심 구성 요소는 다음과 같다.

(1) 트랜스포머 구조

트랜스포머는 2017년 Google의 논문 *”Attention Is All You Need”*에서 처음 소개된 모델로, LLM의 기본 구조가 된다. 주요 요소는 다음과 같다.

  • 입력 임베딩(Input Embedding): 단어나 문장을 벡터로 변환
  • 인코더(Encoder) / 디코더(Decoder): 자연어 처리(NLP) 작업에 따라 다르게 구성됨
  • 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism): 문장에서 중요한 단어를 집중적으로 처리
  • 포지셔널 인코딩(Positional Encoding): 단어의 순서 정보를 추가하여 문맥을 유지

(2) LLM의 학습 과정

LLM은 대량의 텍스트 데이터를 학습하며, 주로 비지도 학습(unsupervised learning) 방식으로 동작한다. 대표적인 학습 방식은 다음과 같다.

  • 자기지도 학습(Self-Supervised Learning): 입력 문장에서 일부 단어를 가리고, 이를 예측하도록 학습
  • 사전 학습(Pre-training)과 미세 조정(Fine-tuning):
    • 사전 학습: 대규모 데이터로 일반적인 언어 능력을 학습
    • 미세 조정: 특정 분야(예: 금융, 의료, 법률)에 맞춰 추가 학습

2. LLM의 역할

LLM은 다양한 용도로 활용될 수 있으며, 주요 역할은 다음과 같다.

(1) 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)

  • 문장의 의미를 분석하고 문맥을 이해
  • 질의응답 시스템(Q&A), 챗봇 등에 활용할 수 있음.

(2) 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG)

  • 문장 생성, 문서 요약, 번역 등의 작업 수행
  • 예: ChatGPT, Gemini, Claude 같은 챗봇

(3) 코드 생성 및 분석

  • 프로그래밍 코드 작성 및 오류 분석
  • 예: GitHub Copilot, OpenAI Codex

(4) 데이터 분석 및 요약

  • 대규모 데이터에서 핵심 정보를 추출하고 요약
  • 예: 뉴스 요약, 논문 정리

(5) 창작 및 생산성 향상

  • 광고 카피 작성, 소설 및 시 창작
  • 업무 자동화(이메일 작성, 보고서 요약 등)

3. 대표적인 LLM 모델

현재 가장 널리 사용되는 LLM 모델들은 다음과 같다.

  • GPT 시리즈 (OpenAI): GPT-4 (대화형 AI), GPT-4o, GPT-4.5, o3-mini (추론)
  • LLaMA (Meta): 경량화된 LLM
  • Claude (Anthropic): 윤리적 AI 중심 모델
  • Gemini (Google DeepMind): 멀티모달 AI (텍스트, 이미지, 영상 등)

이 글도 대부분 gpt의도움을 받아 간략히 정리한 것입니다 🙂

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