트랜스포머 – NICELIFE

LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습해 문맥에 맞는 문장을 이해하고 생성하도록 만든 대규모 언어 모델입니다.

질문에 답하고, 긴 글을 요약하고, 번역하고, 이메일이나 문서의 초안을 만드는 생성형 AI 서비스의 핵심 기술 가운데 하나가 바로 LLM입니다.

하지만 LLM이 사람처럼 모든 내용을 완벽하게 이해하거나 모든 사실을 정확하게 알고 있는 것은 아닙니다. 학습한 언어 패턴과 사용자가 제공한 문맥을 바탕으로 적절한 답변을 생성하기 때문에 사실과 다른 내용을 자연스럽게 만들어낼 수도 있습니다.

이 글에서는 LLM이 무엇인지부터 토큰, 트랜스포머, 어텐션, 생성형 AI와의 관계, 실제 활용 방법과 한계까지 초보자도 이해하기 쉽게 정리합니다.

LLM 핵심 요약

LLM은 Large Language Model의 약자로 대규모 언어 모델을 뜻합니다.
많은 텍스트 데이터에서 언어의 구조와 패턴을 학습합니다.
입력된 문장을 작은 단위로 나누고 문맥을 분석해 답변을 생성합니다.
현대의 많은 LLM은 딥러닝과 트랜스포머 구조를 기반으로 합니다.
질문 답변, 요약, 번역, 글쓰기, 코딩 보조 등 다양한 작업에 활용할 수 있습니다.
자연스러운 답변을 만들 수 있지만 중요한 정보는 별도로 검증해야 합니다.

LLM이란 무엇인가?

LLM은 Large Language Model의 약자입니다. 우리말로는 대규모 언어 모델이라고 합니다.

쉽게 설명하면 매우 많은 텍스트를 학습하면서 사람들이 어떤 단어와 문장을 어떤 상황에서 사용하는지 패턴을 익힌 AI 모델입니다.

예를 들어 다음 문장을 생각해볼 수 있습니다.

겨울에는 날씨가 추우므로 외출할 때 두꺼운…

사람이라면 뒤에 ‘옷’, ‘외투’, ‘점퍼’ 같은 표현이 이어질 가능성이 높다고 예상할 수 있습니다.

LLM도 학습한 언어 패턴과 앞뒤 문맥을 바탕으로 다음에 어떤 표현이 나올 가능성이 높은지 계산합니다.

이 과정을 반복하면서 한 문장뿐 아니라 여러 문단으로 구성된 긴 답변도 생성할 수 있습니다.

LLM은 검색엔진과 무엇이 다를까?

LLM을 처음 사용하면 검색엔진과 비슷한 기술이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 두 기술의 기본적인 역할은 다릅니다.

구분	LLM	검색엔진
주요 목적	문맥에 맞는 답변 생성	관련 웹페이지와 정보 탐색
결과 형태	정리된 문장과 설명	검색 결과와 원문
강점	설명, 요약, 재구성	최신 정보와 원문 찾기
주의점	잘못된 내용을 생성할 수 있음	검색 결과의 신뢰성을 판단해야 함

LLM은 질문에 맞는 내용을 새롭게 구성하는 데 강점이 있습니다. 반면 검색엔진은 인터넷에 존재하는 원문을 찾는 데 강점이 있습니다.

따라서 중요한 정보를 확인해야 한다면 LLM으로 개념을 이해하고 검색을 통해 공식 원문을 확인하는 방식이 좋습니다.

LLM에서 토큰이란 무엇인가?

LLM이 텍스트를 처리할 때 자주 등장하는 용어가 토큰입니다.

토큰은 모델이 문장을 처리하기 위해 사용하는 기본 단위입니다.

토큰은 반드시 하나의 완전한 단어와 일치하는 것은 아닙니다. 하나의 단어가 하나의 토큰이 될 수도 있고, 긴 단어가 여러 토큰으로 나뉠 수도 있습니다. 숫자나 문장부호가 별도의 토큰으로 처리될 수도 있습니다.

실제 토큰 분리 방식은 사용하는 모델에 따라 다릅니다.

사용자가 AI에게 질문을 입력하면 모델은 먼저 입력된 내용을 토큰 단위로 처리하고, 토큰 사이의 관계와 앞뒤 문맥을 분석합니다.

LLM은 어떻게 답변을 만들까?

LLM의 내부 계산은 매우 복잡하지만 기본적인 흐름은 비교적 쉽게 이해할 수 있습니다.

사용자가 질문이나 문장을 입력합니다.
입력된 내용을 토큰 단위로 처리합니다.
앞뒤 문맥과 토큰 사이의 관계를 분석합니다.
다음에 올 가능성이 높은 토큰을 계산합니다.
새로운 토큰을 생성합니다.
생성된 내용을 바탕으로 다시 다음 토큰을 예측합니다.
이 과정을 반복해 답변을 완성합니다.

이 때문에 LLM은 데이터베이스에 저장된 완성 문장 하나를 그대로 꺼내는 방식과는 다릅니다.

사용자의 입력과 대화 문맥을 바탕으로 매번 새로운 결과를 생성할 수 있습니다.

트랜스포머란 무엇인가?

현대의 많은 LLM을 이해할 때 중요한 개념이 트랜스포머입니다.

트랜스포머는 문장 안에 있는 여러 단어와 표현이 서로 어떤 관계를 가지고 있는지 효과적으로 처리하도록 만들어진 신경망 구조입니다.

긴 문장을 이해하려면 바로 앞에 있는 단어만 봐서는 부족한 경우가 많습니다.

앞부분에 나온 사람의 이름, 장소, 조건, 사건 등을 함께 고려해야 문장의 의미를 제대로 파악할 수 있습니다.

트랜스포머는 이러한 문맥 관계를 처리하는 데 강점을 가지고 있으며 현대 대규모 언어 모델 발전에 중요한 역할을 했습니다.

어텐션이란 무엇인가?

트랜스포머와 함께 자주 언급되는 개념이 어텐션입니다.

어텐션은 현재 내용을 처리할 때 입력된 정보 가운데 어떤 부분을 더 중요하게 참고해야 하는지 계산하는 방법이라고 이해하면 쉽습니다.

예를 들어 다음과 같은 문장이 있다고 가정해보겠습니다.

민수는 우산을 가져왔고 영희는 모자를 가져왔다. 비가 올 때 필요한 물건을 가져온 사람은 누구인가?

이 질문에 답하려면 ‘비’, ‘우산’, ‘민수’의 관계가 중요합니다.

어텐션은 이처럼 문장 안에서 서로 관련성이 높은 요소의 관계를 계산하는 데 도움을 줍니다.

LLM은 어떻게 학습할까?

LLM은 일반적으로 많은 텍스트 데이터를 이용해 언어가 사용되는 패턴을 먼저 학습합니다.

다만 모든 LLM이 완전히 동일한 방식으로 학습되는 것은 아닙니다. 모델과 개발 방식에 따라 학습 과정에는 차이가 있을 수 있습니다.

사전 학습

대량의 텍스트 데이터를 이용해 단어와 문장의 관계, 언어 구조, 다양한 표현 방식 등을 학습하는 과정입니다.

이 단계에서 모델은 특정 질문의 답을 하나씩 외우기보다는 언어 전반에서 나타나는 수많은 패턴을 학습합니다.

추가 조정

기본 학습이 끝난 모델을 특정 작업이나 대화에 더 적합하도록 추가로 조정할 수 있습니다.

예를 들어 질문에 더 알맞은 형태로 답하거나 지시사항을 잘 따르도록 별도의 데이터로 학습할 수 있습니다.

사람의 피드백 활용

일부 AI 시스템은 사람이 여러 답변을 평가한 결과를 활용해 더 유용하고 안전한 답변을 만들도록 개선합니다.

중요한 점은 실제 학습 방법이 모델과 서비스마다 다를 수 있다는 것입니다.

LLM과 딥러닝의 관계

LLM과 딥러닝은 같은 뜻이 아닙니다.

딥러닝은 여러 층으로 구성된 인공신경망을 이용해 데이터를 학습하는 머신러닝 방법입니다.

LLM은 이러한 딥러닝 기술을 이용해 언어 처리에 특화되도록 만든 대규모 모델이라고 이해하면 쉽습니다.

개념	간단한 의미
AI	컴퓨터가 지능적인 작업을 수행하도록 만드는 기술 전체
머신러닝	데이터에서 패턴을 학습하는 AI 방법
딥러닝	다층 인공신경망을 사용하는 머신러닝 방법
LLM	대량의 텍스트에서 언어 패턴을 학습한 모델

큰 흐름으로 보면 AI 안에 머신러닝이 있고, 머신러닝 안에 딥러닝이 있으며, 현대의 LLM은 딥러닝 기술을 기반으로 발전했다고 이해할 수 있습니다.

LLM과 생성형 AI는 같은 것인가?

LLM과 생성형 AI는 완전히 같은 개념은 아닙니다.

생성형 AI는 글, 이미지, 음성, 영상, 프로그램 코드처럼 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술을 넓게 의미합니다.

LLM은 그 가운데 주로 언어를 이해하고 생성하는 데 사용되는 모델입니다.

따라서 텍스트 기반 생성형 AI에는 LLM이 핵심적으로 활용될 수 있지만 모든 생성형 AI를 LLM이라고 부르는 것은 정확하지 않습니다.

LLM은 어디에 활용할 수 있을까?

긴 문서 요약

보고서나 자료를 입력한 뒤 핵심 내용을 짧게 정리하도록 요청할 수 있습니다.

다만 중요한 숫자나 조건이 빠질 수 있으므로 중요한 문서는 반드시 원문과 비교해야 합니다.

글쓰기 보조

글의 목차를 만들거나 아이디어를 정리하고, 이메일 초안이나 설명문을 작성하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

AI에게 글 전체를 맡기기보다 직접 조사한 정보와 자신의 판단을 넣은 뒤 편집 보조 도구로 활용하는 방법도 좋습니다.

번역과 문장 교정

문맥을 고려한 번역이나 어색한 표현 수정, 문체 변경 등의 작업에 활용할 수 있습니다.

공부와 학습 보조

어려운 개념을 자신의 수준에 맞춰 설명해달라고 요청할 수 있습니다.

예를 들어 전문적인 개념을 중학생도 이해할 수 있게 설명하거나 실제 사례를 추가해달라고 요청할 수 있습니다.

코딩 보조

프로그램 코드의 초안을 만들거나 기존 코드를 설명하고 오류 원인을 찾는 데 도움을 받을 수 있습니다.

다만 AI가 생성한 코드에는 오류나 보안 문제가 포함될 수 있으므로 실제 사용 전에 테스트와 검토가 필요합니다.

LLM의 장점

자연어로 사용할 수 있다

별도의 복잡한 프로그래밍 명령어 없이 평소 사용하는 문장으로 AI에게 작업을 요청할 수 있습니다.

여러 작업을 하나의 모델로 처리할 수 있다

질문 답변, 요약, 번역, 글쓰기, 아이디어 생성 등 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.

작업 시간을 줄일 수 있다

자료 정리, 초안 작성, 비교 항목 만들기처럼 시간이 오래 걸리는 반복 작업을 빠르게 처리하는 데 활용할 수 있습니다.

대화를 이어가며 수정할 수 있다

첫 번째 답변이 원하는 결과와 다르면 추가 조건을 입력해 결과를 계속 수정할 수 있습니다.

예를 들어 “더 쉽게 설명해줘”, “표로 정리해줘”, “예시를 추가해줘” 같은 후속 요청을 할 수 있습니다.

LLM의 한계

틀린 정보를 자연스럽게 만들 수 있다

LLM은 문맥에 적절한 언어를 생성하도록 만들어졌기 때문에 사실이 아닌 정보도 자연스럽게 표현할 수 있습니다.

존재하지 않는 논문, 잘못된 날짜, 틀린 숫자, 실제로 없는 출처 등을 만들어낼 수도 있습니다.

질문 방법에 따라 결과가 달라질 수 있다

질문이 너무 넓거나 모호하면 일반적이고 활용도가 낮은 답변이 나올 수 있습니다.

원하는 목적과 대상, 조건, 결과 형식을 구체적으로 알려주는 것이 좋습니다.

편향이 결과에 반영될 수 있다

LLM은 학습 데이터와 모델 설계의 영향을 받습니다.

따라서 데이터에 존재하는 편향이나 부족한 정보가 답변에 영향을 줄 가능성이 있습니다.

LLM의 답변은 어떻게 검증해야 할까?

LLM을 사용할 때 모든 문장을 하나씩 확인할 필요는 없습니다.

대신 틀렸을 때 실제 문제가 발생할 수 있는 정보부터 우선적으로 검증하는 것이 좋습니다.

정부 정책과 지원금
세금과 법률
의료와 건강
금융과 투자
제품 가격과 사양
신청 기간과 일정
통계와 연구 결과

정부 정책은 정부기관, 제품 사양은 제조사, 기업 실적은 공시 자료, 연구 결과는 실제 논문처럼 해당 정보와 가장 가까운 1차 자료를 확인하는 것이 좋습니다.

LLM을 잘 활용하는 방법

LLM을 효과적으로 사용하려면 사람이 해야 할 일과 AI에게 맡길 일을 구분하는 것이 좋습니다.

AI에게 맡기기 좋은 작업

아이디어 확장
초안 작성
긴 내용 요약
문장 정리
비교 항목 만들기
내용을 다른 형식으로 재구성하기

사람이 직접 해야 할 작업

중요한 사실 검증
출처 확인
최종 의사결정
개인정보와 기밀정보 관리
최종 결과물 검토

AI는 초안과 정리를 맡고, 사람은 검증과 판단을 담당하는 방식으로 활용하면 LLM의 장점을 살리면서 오류 위험을 줄일 수 있습니다.

LLM에 대해 자주 묻는 질문

LLM은 사람처럼 생각하나요?

사람과 같은 방식으로 생각한다고 보기는 어렵습니다. LLM은 학습한 데이터의 패턴과 입력된 문맥을 이용해 언어 형태의 결과를 생성합니다.

LLM은 인터넷에서 답을 찾아오는 것인가요?

항상 그렇지는 않습니다. 모델 자체의 학습 정보를 이용하는 경우도 있고, 서비스에 따라 웹 검색이나 외부 데이터베이스를 추가로 활용할 수도 있습니다.

LLM과 챗봇은 같은 것인가요?

같은 개념은 아닙니다. LLM은 언어를 처리하는 모델이고, 챗봇은 사용자가 대화 형태로 서비스를 이용할 수 있게 만든 인터페이스 또는 서비스 형태입니다.

LLM이 틀린 정보를 만드는 이유는 무엇인가요?

LLM은 정답 데이터베이스에서 답 하나를 찾아오는 방식이 아니라 학습한 패턴과 문맥을 바탕으로 문장을 생성합니다. 이 과정에서 사실과 다른 내용도 자연스럽게 만들어질 수 있습니다.

LLM을 사용하면 검색을 하지 않아도 되나요?

아닙니다. 개념 설명이나 요약에는 유용하지만 최신 정보와 중요한 사실은 검색을 통해 공식 자료와 원문을 확인하는 것이 필요합니다.

핵심 정리

LLM은 방대한 텍스트에서 언어의 패턴과 문맥 관계를 학습하고 사용자의 입력에 맞는 새로운 문장을 생성하는 대규모 언어 모델입니다.

토큰, 트랜스포머, 어텐션 같은 기술을 활용해 문장을 처리하며 질문 답변, 요약, 번역, 글쓰기, 코딩 등 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다.

하지만 자연스러운 답변이 항상 정확한 답변을 의미하지는 않습니다.

LLM은 잘못된 정보나 오래된 내용을 생성할 수 있기 때문에 중요한 날짜, 숫자, 정책, 법률, 건강, 금융 정보 등은 공식 자료를 통해 다시 확인해야 합니다.

결국 LLM을 가장 효과적으로 활용하는 방법은 빠른 초안 작성과 정보 정리는 AI에게 맡기고 사실 검증과 최종 판단은 사람이 직접 하는 것입니다.

[태그:] 트랜스포머

대규모 언어 모델 LLM이란? 원리부터 활용법과 한계까지 쉽게 정리