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최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 실로 눈부시며, 이제는 우리 삶의 거의 모든 영역에서 AI가 활약하고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 그중에서도 특히 주목받고 있는 분야는, AI가 사람처럼 자연스럽게 대화할 수 있도록 만드는 LLM 기술, 즉 대규모 언어 모델입니다.

이 기술을 세상에 널리 알리는 데 결정적인 역할을 한 것이 바로 ChatGPT입니다.
ChatGPT의 등장은, AI가 단지 연구실 안의 기술이 아니라 ‘현실에서 바로 사용할 수 있는 기술’이라는 점을 전 세계에 처음으로 실감하게 해준 사건이었고, 이를 계기로 AI는 연구실을 벗어나 일상과 산업 전반으로 급속히 확산되기 시작했습니다. 그야말로 AI 시대의 ‘게임 체인저’였다고 할 수 있죠.

그렇다면 LLM과 ChatGPT는 어떤 관계일까요? 아주 쉽게 설명드리자면, LLM은 뇌(頭腦)에 해당하고, ChatGPT는 그 뇌를 바탕으로 실제 사람처럼 말할 수 있도록 만들어진 서비스입니다.

예를 들어 LLM은 수많은 책과 문서를 읽고 언어의 구조와 의미를 깊이 있게 학습한 천재적인 뇌라고 할 수 있습니다. 하지만 그 뇌만으로는 우리가 직접 소통하긴 어렵습니다. 그래서 여기에 입과 귀, 그리고 얼굴을 붙여 사람처럼 대화할 수 있도록 만든 것이 ChatGPT입니다. 다시 말해, LLM이라는 기반 모델에 사람과 자연스럽게 대화할 수 있도록 추가 학습을 시키고, 사용자 친화적인 웹이나 앱 형태의 인터페이스로 포장한 것이 바로 ChatGPT인 것이죠.

LLM이 인간처럼 자연스럽게 말하고 대화할 수 있는 이유는 단순히 많은 텍스트 데이터를 학습했기 때문만은 아닙니다. 오히려 그보다는 언어의 구조, 맥락, 문맥에 담긴 의도, 그리고 사람 특유의 표현 방식까지 섬세하게 모사할 수 있는 방식으로 학습되었기 때문입니다. 이런 능력을 바탕으로 LLM은 주어진 질문이나 지시에 대해 마치 사람처럼 자연스럽고 논리적인 응답을 만들어낼 수 있습니다. 단순한 문장 생성은 물론이고, 질문 응답, 요약, 글쓰기, 프로그래밍, 데이터 분석 등 매우 다양한 작업도 수행할 수 있습니다.

그런데 놀랍게도, 이렇게 강력한 성능을 가진 LLM이 어떻게 동작하는지, 어떤 구조를 기반으로 작동하는지에 대해서는 아직 잘 알려지지 않은 부분이 많습니다. 그래서 이번 글에서는 LLM의 기본적인 구조와 학습 방식은 물론, 실제로 어떻게 활용되고 있는지까지, LLM에 대해 보다 포괄적이고 쉽게 설명해드리고자 합니다.

LLM은 Large Language Model, 즉 대규모 언어 모델의 약자입니다. 말 그대로 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델을 의미합니다. 여기서 “대규모”라는 말은 단지 학습 데이터의 양만을 의미하는 것이 아니라, 모델의 크기, 즉 내부에 존재하는 파라미터(parameter)의 수가 수십억에서 수조에 이르는 수준이라는 뜻도 함께 담고 있습니다.

LLM은 기본적으로 확률 기반의 언어 예측 모델입니다. 어떤 문장의 일부가 주어졌을 때, 그다음에 나올 단어나 문장을 예측하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어 “나는 오늘 아침에 커피를…”이라는 문장이 있다면, 모델은 그다음에 올 가능성이 높은 단어로 “마셨다”, “샀다”, “끓였다” 등을 후보로 생각하고, 그중에서 가장 자연스러운 표현을 선택합니다.

이러한 능력은 단순히 문장을 잇는 수준을 넘어서, 문맥을 이해하고 의도를 파악하며 새로운 문장을 생성하는 데까지 확장됩니다. 그래서 지금처럼 질문을 던지면 그것을 분석하고, 가장 적절한 정보를 기반으로 대답하는 능력을 갖추게 되는 것이죠.

LLM의 핵심 기술은 바로 트랜스포머(Transformer)라는 딥러닝 아키텍처입니다. 이 구조 덕분에 모델은 문장 내 단어들 간의 관계를 매우 정교하게 파악할 수 있고, 긴 문맥도 기억하면서 의미를 유지할 수 있습니다. GPT 시리즈, BERT, T5, LLaMA, Claude 같은 이름들을 들어보셨다면, 모두 이런 LLM 계열의 모델입니다.
또한, LLM은 단순한 언어 생성기를 넘어서 언어를 기반으로 한 다양한 작업—예를 들어 요약, 번역, 질의응답, 코드 생성, 창작, 추론 등—을 수행할 수 있는 범용 인공지능으로 발전하고 있습니다. 그래서 오늘날 LLM은 단순한 기술을 넘어 AI의 핵심 동력이 되고 있고, 다양한 산업과 제품에서 그 기반 기술로 사용되고 있습니다.
결국, LLM은 말하자면 언어를 중심으로 세상을 이해하려는 AI의 뇌라고 보셔도 무방합니다. 언어를 이해하고 생성하는 능력은 인간 사고의 핵심과도 맞닿아 있기 때문에, 이 기술의 발전은 단순히 말 잘하는 AI를 넘어서, 인간 수준의 지능에 가까워지는 길목에 서 있는 기술이라 할 수 있겠습니다.

LLM은 수많은 인터넷 텍스트, 책, 뉴스, 논문, 코드 등 다양한 양식의 데이터를 학습합니다. 하지만 중요한 건 그 양이 아니라, 그 안에 담긴 언어의 패턴과 상관관계를 예측하는 능력을 키운다는 점입니다. 모델은 주어진 문장 앞부분을 보고 다음에 올 단어나 문장을 예측하는 방식으로 학습을 합니다. 예를 들어, “오늘은 날씨가”라는 문장이 주어졌을 때 “맑다”, “흐리다”, “좋다” 등과 같은 표현이 올 가능성을 확률적으로 계산하는 식이죠.

하지만 이 예측이 단순한 단어 수준이 아니라, 문맥(Context) 전체를 반영한 토큰 단위의 예측이라는 점이 중요합니다. 현대의 LLM은 트랜스포머(Transformer) 구조를 기반으로 작동하며, 이 구조는 문장 안의 단어들 간의 관계를 매우 정교하게 파악할 수 있도록 설계되어 있습니다. 예를 들어, 어떤 문장의 처음에 등장한 개념이 마지막에 다시 등장할 때, 그것이 같은 대상임을 인지하고 연결하는 능력을 갖추고 있습니다.

또한 중요한 점은, 단어의 의미를 단순히 사전적 정의로 이해하는 것이 아니라, 수많은 문맥에서 그 단어가 어떻게 쓰였는지를 통계적으로 분석하여 “의미 공간” 안에서 위치를 파악한다는 점입니다. 이런 방식으로 학습된 단어와 문장의 관계 덕분에, LLM은 상황에 맞는 표현이나 어조를 선택할 수 있게 됩니다. 예를 들어 같은 의미라도 격식을 차리는 표현, 친구끼리의 대화, 혹은 유머를 섞은 말투 등으로 자연스럽게 바꿔 말할 수 있는 이유가 여기에 있습니다.

그리고 인간과 유사한 대화를 가능하게 하는 또 다른 핵심 요소는 지속적인 맥락 유지 능력입니다. 최근의 LLM은 수천에서 수만 토큰까지의 맥락을 기억하면서, 사용자의 질문 의도나 앞서 했던 말들을 이해하고 반영합니다. 이는 단순히 하나의 문장을 잘 만드는 수준을 넘어서서, 대화 전체의 흐름을 파악하고 “대화의 연속성”을 유지할 수 있게 해줍니다.

마지막으로, LLM은 단순히 언어를 모방하는 도구가 아니라, 사람의 사고 과정을 흉내 낼 수 있을 정도로 복잡한 패턴을 내면화한 시스템이라 볼 수 있습니다. 물론 그것이 실제 사고를 하는 건 아니지만, 인간의 사고 패턴이 담긴 언어 데이터를 기반으로 훈련되었기 때문에, 겉으로 보기에는 마치 사람이 생각하고 말하는 듯한 자연스러움을 보이게 되는 것입니다.

요약하자면, LLM이 인간처럼 말하고 대화할 수 있는 기술적 기반은 거대한 언어 데이터셋, 트랜스포머 아키텍처의 강력한 표현력, 문맥 인식 능력, 의미 추론 능력, 그리고 대화의 흐름을 잇는 기억 능력이 결합되어 있기 때문입니다. 이러한 요소들이 함께 작동하면서, 우리는 마치 사람과 이야기하듯 자연스러운 대화를 경험하게 되는 것이죠.

LLM과 ChatGPT 같은 기술이 비약적으로 발전하고 세상에 확산될 수 있었던 결정적인 계기 가 바로 Transformer 라는 모델 구조 덕분입니다.
Transformer는 단순한 기술이 아니라, AI의 언어 이해와 생성 능력을 혁신적으로 바꾼 역사적 전환점 이었습니다.

Transformer는 2017년, 구글의 딥마인드와 브레인 팀 연구원들이 공동으로 발표한 논문《Attention is All You Need》에서 처음 등장했습니다.
이 논문이 제목에서부터 선언하듯이 말하죠.

“이제 복잡한 순환 구조나 CNN은 필요 없다. Attention만으로 충분하다!”

이 논문은 딥러닝 학계에 충격 그 자체였습니다.

이전까지는 번역이나 문장 생성 같은 자연어 처리 작업에 RNN이나 LSTM이 기본이었는데, 이 구조를 모두 버리고 Attention만으로 훨씬 더 높은 성능을 낸다는 것이 입증된 것이니까요.

Transformer는 발표 당시부터 기계 번역에서 매우 뛰어난 성능을 보여주었고, 이후 연구자들은 이 구조를 기반으로 한 더 큰 모델들을 만들기 시작합니다.바로 이 흐름에서 등장한 것이 BERT(구글), GEMMA, GPT(OpenAI), LLaMA 등 오늘날 우리가 알고 있는 LLM들입니다.

Transformer는 언어를 처리하는 딥러닝 모델 구조입니다. 기존의 언어 모델이 가지고 있던 한계를 극복하고, 더 빠르고 더 정확하게, 그리고 훨씬 더 많은 문맥을 이해할 수 있도록 설계된 구조입니다.

이전에는 주로 RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory) 같은 구조를 써서 문장을 처리했는데요. 이런 구조는 단어를 하나씩 순서대로 처리해야 했고, 문장이 길어지면 앞의 내용을 잊어버리거나, 병렬 처리가 어렵다는 단점이 있었습니다.

Transformer는 이러한 구조적인 한계를 뛰어넘기 위해 만들어졌습니다.

이 모델은 문장을 처리할 때 순차적으로 처리하는 게 아니라, 모든 단어를 동시에 한꺼번에 보고, 각 단어가 다른 단어들과 어떤 관계에 있는지를 파악해서 처리합니다.
이 핵심 원리를 “어텐션(Attention)”, 그중에서도 “셀프 어텐션(Self-Attention)”이라고 부릅니다.

쉽게 말하면 Transformer는,

이 문장에서 어떤 단어가 다른 단어와 얼마나 중요한 관계가 있는지를 계산해서, 문맥을 더 똑똑하게 이해하는 방식”
입니다.

예를 들어 문장이 “그는 은행에서 일하고 있다”일 때, “은행”이 river bank인지, 금융기관인지 판단하려면 앞뒤 문맥을 잘 봐야 하죠? Transformer는 그런 문맥을 정밀하게 파악할 수 있는 능력을 가지고 있는 구조입니다.

LLM의 핵심은 문맥을 잘 이해하고, 자연스럽게 다음 말을 예측하는 능력입니다.
Transformer는 이 능력을 극적으로 향상시켰습니다. 그 이유는 다음과 같습니다:

1. 긴 문맥을 잘 기억할 수 있다
   기존 모델은 문장이 길어질수록 앞 내용을 잊어버렸지만, Transformer는 문장 전체를 동시에 바라보면서 관계를 계산할 수 있습니다. 덕분에 긴 문장, 긴 문맥도 잘 이해합니다.
2. 병렬 처리가 가능하다
   문장을 단어 단위로 하나씩 처리하던 구조와 달리, Transformer는 문장을 한 번에 전체 처리합니다. 이 덕분에 학습 속도가 빠르고, 대규모 데이터 학습이 가능해졌습니다.
3. 확장성
   모델을 더 크게 만들기에도 적합한 구조입니다. 파라미터 수를 억 단위, 조 단위로 늘려도 안정적으로 학습할 수 있게 되었죠.
   → 이 덕분에 GPT-3, GPT-4 같은 초거대 모델이 가능해진 것입니다.

이처럼 Transformer는 단지 성능 좋은 모델 구조가 아니라, LLM이 태어날 수 있는 토대를 만든 혁신이었습니다.
GPT 시리즈도, ChatGPT도 모두 이 Transformer 구조를 기반으로 만들어졌기 때문에,

Transformer 없이는 오늘날의 ChatGPT도 존재하지 않았다고 해도 과언이 아닙니다.

LLM이 강력한 성능을 발휘하려면 반드시 사전 학습(Pre-training)과 파인 튜닝(Fine-tuning)이라는 두 단계를 거쳐야 합니다.
LLM은 기본 학습만으로는 아직 미완성 상태이며, 실전에서 유용하게 만들려면 추가적인 튜닝이 필요하다. 그 과정을 거쳐야 비로소 ‘어른’처럼 제대로 된 역할을 할 수 있습니다.

LLM이 사전 학습을 안 하면 어떤 한계가 생기나요?

• 모델은 단어 자체를 전혀 이해하지 못한 채, 랜덤하게 텍스트를 생성하게 됩니다.
• 문장의 문법, 의미 연결, 질문에 대한 적절한 응답 등 기초 언어 능력이 전무한 상태가 됩니다.
• 특정 도메인의 작업을 시키려고 해도, 기본 어휘와 표현 자체가 안 되어 있어서 아무것도 할 수 없습니다.

즉, 사전 학습 없이 파인튜닝만 한다는 건, 아직 말을 배운 적 없는 사람에게 논문 쓰라고 시키는 것과 비슷한 일입니다.

사전 학습은 무엇인가?

사전 학습은 말 그대로, LLM에게 세상의 언어를 처음부터 광범위하게 익히게 하는 단계입니다.
웹, 책, 위키피디아, 뉴스, 코드, 이메일, 논문 등 거대한 텍스트 데이터를 기반으로 언어의 구조, 패턴, 의미, 문맥 등을 전반적으로 학습합니다.

예를 들어 사람이 어릴 때 책도 많이 읽고 대화도 하면서 단어와 문장 구조를 익히는 것처럼, 이 단계에서 모델은 단어나 문장이 어떤 식으로 연결되고, 어떤 의미로 사용되는 지를 익힙니다.

• 아무 지식 없이 모델을 바로 어떤 작업에 투입하면, 언어를 이해하지 못한 상태이기 때문에 쓸 수가 없습니다.
• 사전 학습을 통해 일반적인 언어 감각, 상식, 문법, 문장 생성 능력을 기초적으로 갖추게 됩니다.

파인 튜닝을 하지 않으면 어떤 문제가 생기나요?

• 사전 학습만 된 모델은, 일상적인 문장은 잘 만들어도 사용자의 의도에 맞춘 세밀한 응답을 못합니다.
• 질문에 대해 너무 일반적인 답변만 하거나, 정답이 아닌 내용을 단정적으로 말할 수 있습니다.
• 특정 업무 도메인에 투입하기엔 정확도와 신뢰도가 낮아집니다.

예를 들어, 단순 GPT 모델을 그대로 쓰면

“채용 면접에서 꼭 물어보는 질문 알려줘”

이런 질문에 대해 다소 뻔하거나 상황에 맞지 않는 답이 나올 수 있죠.

하지만 파인튜닝된 ChatGPT는 사용자 의도, 맥락, 대화 흐름에 맞춰 훨씬 자연스럽고 실용적인 답을 줄 수 있게 됩니다.

파인 튜닝(Fine-tuning)은 무엇인가?

사전 학습을 통해 기본적인 언어 능력을 갖춘 모델에게,이제는 특정 목적이나 역할에 맞게 행동하는 법을 가르쳐주는 단계입니다.

예를 들어:

• ChatGPT처럼 사람과 대화하는 방식을 학습시키거나
• 법률, 의료, 금융 등 특정 도메인의 전문 지식을 더 학습시키거나
• “답변은 정중하게 하라”, “예시는 표로 제시하라” 같은 사용자 기대에 맞춘 행동 규칙을 가르치는 단계입니다.

이때는 일반적인 대규모 데이터가 아니라, 선택된 목적에 맞는 데이터셋을 사용합니다.

• LLM은 아무리 똑똑해도 “지금 이 상황에서 어떻게 말해야 하는지”는 기본 학습만으로는 알 수 없습니다.
• 사람과의 대화를 잘하려면, 대화의 흐름, 정중함, 반응 방식, 질문 의도 파악 등 추가 학습이 필요합니다.
• 기업 입장에서 보면 자사 업무나 고객 응대 스타일에 맞춘 맞춤형 모델을 만들기 위해 꼭 필요한 단계이기도 합니다.

LLM은 단순한 언어 모델을 넘어서, 각 산업에 맞는 ‘지능형 동반자’로 진화하고 있습니다.

각 분야의 전문성을 존중하면서도 사람처럼 말하고 이해할 수 있다는 점에서, 향후 거의 모든 영역에 깊숙이 활용될 것으로 예상됩니다.

어떻게 활용되나요?

LLM은 고객의 질문에 신속하고 정확하게 응답할 수 있는 지능형 상담 챗봇으로 널리 사용되고 있습니다.

구체적인 예시

• FAQ 자동 응답: 고객이 “배송은 얼마나 걸리나요?”, “비밀번호를 잊었어요” 같은 질문을 하면, LLM이 적절한 문서를 참고하여 바로 응답해줍니다.
• 24시간 응대: 사람이 대응하지 않아도, 365일 24시간 고객의 질문에 자연스럽게 응답할 수 있어 운영 효율을 높입니다.
• 감정 분석 및 공감 응답: 고객이 불만을 제기할 때, “이런 경험을 하셔서 속상하셨겠네요”와 같은 공감형 응답을 생성할 수 있습니다.
• 콜센터 상담사의 보조: 상담 중 실시간으로 LLM이 응답 후보를 추천하거나, 요약과 후속 조치를 자동화할 수 있습니다.

예: Zendesk, Salesforce 등 고객지원 SaaS는 이미 GPT 기반 챗봇 기능을 통합 중입니다.

어떻게 활용되나요?

LLM은 개인 맞춤형 학습을 제공하고, 질문에 대한 설명을 자연어로 해주는 AI 튜터로 활용됩니다.

구체적인 예시

• 학생의 질문 응답: 수학 문제 풀이 과정을 단계별로 설명하거나, 역사적 사건에 대해 맥락을 담아 설명합니다.
• AI 튜터: 학생 수준에 맞는 설명을 자동으로 조절합니다. 초등학생에게는 쉬운 말로, 대학생에게는 심화 개념으로 설명 가능.
• 에세이 피드백: 학생이 쓴 글을 읽고 문법, 논리, 표현 등을 분석해 구체적인 피드백을 제공합니다.
• 퀴즈 자동 생성: 교사가 입력한 수업 내용을 바탕으로 퀴즈나 복습 문제를 자동으로 생성합니다.

예: Khan Academy는 GPT-4 기반의 AI 튜터 ‘Khanmigo’를 실제 수업에 적용 중입니다.

어떻게 활용되나요?

LLM은 의료정보 정리, 환자 질문 응답, 의료 기록 정리, 의사 보조 등에 폭넓게 쓰이고 있습니다. 단, 정확성과 책임이 중요한 분야이므로 제한적으로 사용되며, 사람의 검토가 반드시 동반됩니다.

구체적인 예시

• 의료 문서 요약: 환자의 진료 기록, 검사 결과 등을 요약하여 의사가 빠르게 파악할 수 있도록 도와줍니다.
• 환자 응대 자동화: 병원 예약, 증상 설명, 사전 문진 등에 대해 자연어로 소통하며 정보를 수집합니다.
• 증상 기반 초기 상담: “기침과 열이 있어요”라는 환자의 설명에 대해 가능한 원인을 제시하고, 전문의 진료를 안내합니다.
• 의료 코딩 자동화: 진료 내용을 바탕으로 보험 청구를 위한 코드(ICD 코드 등)를 자동 추출합니다.

예: Microsoft의 Nuance Dragon Medical One, Google의 Med-PaLM 2 등은 의료용 LLM을 따로 개발하고 있습니다.

어떻게 활용되나요?

LLM은 게임 내의 캐릭터 대사 생성, 인터랙티브 스토리텔링, 사용자 맞춤형 콘텐츠 생성 등에 활용되고 있습니다.

구체적인 예시

• NPC의 자연스러운 대화 생성: 플레이어가 자유롭게 대화를 걸면, LLM이 캐릭터 성격에 맞는 응답을 실시간으로 생성합니다.
• 동적인 스토리 확장: 유저의 행동에 따라 스토리가 바뀌는 오픈월드 게임에서, 새로운 퀘스트나 대사를 자동 생성할 수 있습니다.
• 게임 디자인 지원: 퀘스트 아이디어, 게임 설정, 세계관 설명 등을 LLM이 도와 설계합니다.
• 유저 생성 콘텐츠 (UGC): 사용자가 만드는 캐릭터, 스토리, 퀘스트에 대해 LLM이 자동 보완하거나 스크립트를 생성합니다.

예: NVIDIA, Roblox, Latitude AI Dungeon 등에서 LLM 기반 인터랙션을 적극 도입 중입니다.

어떻게 활용되나요?

기업에서는 LLM을 지식 관리, 문서 작성, 이메일 처리, 회의 요약, 보고서 생성, 의사결정 지원 등 광범위한 내부 업무 자동화에 활용하고 있습니다.

구체적인 예시

• 문서 작성 보조: 기획안, 보고서, 회의록을 자동 생성하거나 다듬어줍니다.
• 회의 자동 요약: 회의 내용을 실시간으로 요약하고, 액션 아이템을 정리해줍니다.
• 업무용 챗봇: 사내 규정, HR 정책, 시스템 사용법 등을 자연어로 안내해주는 ‘사내 비서’ 역할.
• 데이터 분석 해석: 분석 결과를 자연어로 설명하고, 의사결정에 참고할 수 있도록 요약합니다.
• 다국어 대응: 이메일, 문서, 회의 내용을 다양한 언어로 번역하거나 현지화합니다.

예: Microsoft Copilot, Google Duet AI는 LLM을 오피스 제품군에 통합해 실제 업무에 접목하고 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 AI와 인간 간의 커뮤니케이션 방식을 근본적으로 혁신하고 있습니다. LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 능력은 고객 서비스, 교육, 의료, 게임, 기업 업무 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.

앞으로 더 크고 정교한 LLM이 등장하고, 스마트폰이나 PC, 범용 서버 등에 탑재됨에 따라 IT 환경과 우리의 생활은 크게 변화할 것입니다. 개인용 기기에 내장된 LLM은 사용자와의 상호작용을 더욱 자연스럽게 만들어, 개인 비서 역할을 수행하고, 일상적인 작업을 지원하며, 사용자 경험을 향상시킬 것입니다. 기업 서버에 통합된 LLM은 업무 프로세스를 자동화하고, 데이터 분석을 통해 의사 결정을 지원하며, 효율성을 높일 것입니다.

이러한 변화는 우리의 생활 방식을 예측할 수 없을 정도로 혁신할 잠재력을 지니고 있습니다. AI는 우리의 일상과 산업 전반에 스며들어, 상상조차 못했던 새로운 세상을 열어가고 있습니다.