LLM이란

1) LLM의 정의

• Large Language Model = 대규모 언어 모델
• "Large"는 수십억~수천억 개의 파라미터를 가진다는 의미
• 사람처럼 자연스러운 언어 이해와 생성 가능

2) 작동 원리

LLM은 딥러닝(특히 Transformer 구조) 기반으로 동작합니다. 기본 원리는 간단히 말해 다음에 올 단어를 확률적으로 예측하는 것입니다.

예시:

• 입력: "오늘 날씨가"
• 출력: "맑습니다" (가장 확률 높은 단어 선택)

즉, 문맥(Context)을 이해하고 가장 적절한 단어와 문장을 이어 나가는 방식입니다.

 

3) 대표적인 LLM 사례

• GPT 시리즈 (OpenAI) → GPT-3.5, GPT-4, GPT-5
• LLaMA (Meta)
• Gemini (Google DeepMind)
• Claude (Anthropic)
• Mistral, Falcon (오픈소스 모델들)

4) LLM의 한계

• 환각(Hallucination): 사실처럼 보이지만 틀린 답변 생성
• 비용 문제: 훈련과 운영에 GPU 자원 많이 필요
• 편향성: 학습 데이터에 따라 특정 의견이나 시각 편중 가능
• 보안/윤리 문제: 개인정보 노출, 저작권 이슈