“오늘은 점심 뭐 먹지?”, “지난주 로또 당첨 번호 뭐야?”, “인공지능에 대해 쉽게 설명해 줄 수 있어?”
이런 질문들을 하면 척척 대답해 주는 AI 챗봇을 경험해 보신 적 있으신가요?
우리는 흔히 이런 AI를 ‘똑똑하다’고 말합니다.
그런데 이 똑똑함의 비결이 무엇인지 궁금해 본 적은 없으신가요?
바로 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)이라는 첨단 기술 덕분입니다.
‘챗GPT’나 ‘바드’ 같은 혁신적인 AI들이 바로 이 LLM을 기반으로 작동하죠.
LLM은 단순히 데이터를 찾아주는 것을 넘어, 인간처럼 자연스러운 언어를 이해하고 생성하며, 심지어는 창의적인 글쓰기까지 가능하게 만듭니다.
오늘은 이 신비로운 LLM이 무엇인지, 어떻게 인간의 언어를 배우고, 우리 삶에 어떤 변화를 가져오고 있는지 그 숨겨진 비밀을 파헤쳐 보겠습니다.
대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇일까요?
대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이란, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고, 새로운 텍스트를 생성하며, 번역, 요약, 질문 답변 등 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있는 인공지능 모델입니다.
이름에서 알 수 있듯이 ‘대규모(Large)’라는 단어가 핵심입니다.
여기서 ‘대규모’는 크게 두 가지 의미를 가집니다.
- 방대한 학습 데이터: LLM은 인터넷에 존재하는 거의 모든 텍스트 데이터(웹페이지, 책, 논문, 뉴스 기사, 대화 기록 등)를 학습합니다. 그 양은 상상하기 어려울 정도로 어마어어마합니다.
- 천문학적인 매개변수: LLM의 ‘두뇌’ 역할을 하는 신경망은 수억에서 수천억 개에 달하는 ‘매개변수(Parameter)’를 가지고 있습니다. 이 매개변수들이 언어 속의 복잡한 패턴과 관계를 저장하는 역할을 합니다. 매개변수가 많을수록 더 미묘한 언어적 뉘앙스를 이해하고 표현할 수 있게 됩니다.
쉽게 말해, LLM은 인류가 생산한 거의 모든 글을 읽고, 그 속에서 ‘어떤 단어 뒤에 어떤 단어가 올 확률이 높은지’, ‘이런 문맥에서는 이런 표현을 쓰는구나’ 같은 언어의 규칙과 상식을 통계적으로 학습한 ‘언어의 달인’이라고 할 수 있습니다. 📖
LLM은 어떻게 똑똑해질까요? 2단계 학습 과정
LLM이 언어의 달인이 되기까지는 크게 두 가지 학습 과정을 거칩니다.
1단계: 사전 학습 (Pre-training) – 언어의 기본기 다지기
이 단계에서는 말 그대로 ‘인류의 모든 텍스트’를 먹어치우며 학습합니다.
수억, 수십 억 개의 문장과 단어들을 읽고 다음 단어를 예측하거나, 문장 중간에 가려진 단어를 맞추는 훈련을 반복합니다.
이 과정을 통해 LLM은 단어들의 의미, 문법 규칙, 문맥에 따른 단어의 관계, 심지어는 세상의 상식까지 스스로 터득하게 됩니다.
마치 어마어마한 양의 책을 통째로 외우면서 언어에 대한 직관과 지식을 쌓는 것과 같습니다.
이 단계에서 LLM은 아직 ‘대화’를 할 줄은 모르지만, 어떤 말이 자연스러운지, 어떤 지식이 사실인지에 대한 엄청난 양의 잠재적 정보를 가지고 있게 됩니다.
2단계: 미세 조정 (Fine-tuning) – 인간처럼 대화하기 위한 훈련
사전 학습을 마친 LLM은 이제 엄청난 지식을 가지고 있지만, 아직은 좀 딱딱하고 일반적인 대답밖에 할 줄 모릅니다.
이때 필요한 것이 바로 ‘미세 조정’입니다.
이 단계에서는 소량의 ‘양질의 대화 데이터’를 가지고 LLM을 다시 훈련시킵니다.
사람들이 실제로 묻고 답하는 방식, 특정 질문에 대해 AI가 어떻게 대답해야 하는지(친절하게, 간결하게, 유용하게 등)에 대한 가이드라인을 심어주는 과정입니다.
‘인간 피드백을 통한 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)’ 같은 기술이 여기서 사용되어, LLM이 인간의 선호도에 맞춰 더욱 자연스럽고 유용한 대화를 할 수 있도록 학습시킵니다.
이 과정을 거치면 비로소 우리가 사용하는 챗GPT 같은 ‘대화형 AI’가 탄생하게 되는 것이죠. 💬
LLM, 우리 삶에 어떤 변화를 가져올까요? 3가지 혁신 사례
LLM의 등장은 이미 우리 사회 전반에 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 앞으로 그 영향은 더욱 커질 것입니다.
사례 1: 정보 탐색 및 요약의 혁신
기존에는 궁금한 것이 있으면 검색 엔진에 키워드를 입력하고 수많은 웹사이트를 일일이 찾아봐야 했습니다.
하지만 LLM은 이제 당신의 질문에 대해 관련 정보를 스스로 찾고, 이해하고, 종합해서 요약된 답변을 제공합니다.
“양자 컴퓨터의 작동 원리를 5가지 키워드로 요약해 줘”라고 질문하면 정확하고 간결하게 핵심만 뽑아 설명해 줄 수 있습니다.
정보의 홍수 속에서 우리가 길을 잃지 않도록 돕는 강력한 가이드가 되는 셈입니다. 🗺️
사례 2: 창의적인 콘텐츠 생성 및 글쓰기 보조
LLM은 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, 새로운 텍스트를 창의적으로 생성할 수 있습니다.
소설의 한 구절, 마케팅 슬로건, 이메일 초안, 심지어는 복잡한 코딩까지도 LLM의 도움을 받아 작성할 수 있습니다.
“이번 주말에 친구들과 갈 수 있는 특별한 서울 근교 여행지 추천해 줘. 20대 여성 취향으로!”라고 하면 취향에 맞는 장소와 함께 간략한 설명, 예상 경비까지 제안해 줄 수 있습니다.
작가의 창작 활동을 돕고, 업무 생산성을 극대화하는 강력한 도구가 되는 것이죠. ✍️
사례 3: 언어 장벽 해소 및 소통의 민주화
LLM은 번역의 정확성을 획기적으로 향상시켜 언어의 장벽을 허무는 데 크게 기여하고 있습니다.
실시간 통역은 물론, 복잡한 전문 문서를 번역하고 그 내용을 요약 설명해 주는 것도 가능합니다.
이는 서로 다른 언어를 사용하는 사람들이 더욱 쉽고 깊이 있게 소통할 수 있도록 돕고, 정보의 접근성을 높여 진정한 의미의 ‘소통의 민주화’를 앞당기고 있습니다.
해외여행이나 비즈니스에서 언어 때문에 어려움을 겪을 일도 점점 줄어들 것입니다. 🗣️
대규모 언어 모델의 미래와 남은 과제
LLM은 분명 놀라운 기술이지만, 완벽하지는 않습니다.
가끔은 잘못된 정보를 사실처럼 이야기하거나(환각 현상), 편향된 데이터를 학습하여 부적절한 답변을 생성할 수도 있습니다.
또한, 아직 인간처럼 ‘진정으로’ 이해하는 것이 아니라 통계적 패턴을 기반으로 작동하기 때문에, 복잡한 추론이나 깊은 윤리적 판단에는 한계가 있습니다.
하지만 연구자들은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.
앞으로 LLM은 더욱 정확하고, 안전하며, 창의적인 방향으로 발전할 것입니다.
대규모 언어 모델은 이미 우리의 일상과 업무 방식을 근본적으로 바꾸고 있으며, 앞으로 우리의 삶을 더욱 풍요롭고 편리하게 만들어 줄 강력한 도구가 될 것임은 분명합니다.
