[IT개념] LLM(대형 언어 모델, Large Language Model)

LLM(대형 언어 모델, Large Language Model)은 인공지능(AI)의 일종으로, 텍스트를 이해하고 생성하는 능력을 가진 모델입니다.

1. LLM의 개념 

LLM은 "대형 언어 모델"의 줄임말로, 수많은 텍스트 데이터를 학습하여 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 시스템입니다.
예를 들어, ChatGPT가 바로 LLM의 하나입니다.

2. 작동방식

LLM은 크게 두 가지 단계로 작동합니다:

1. 훈련(Training): 모델은 대량의 텍스트 데이터를 사용해 학습합니다. 이 데이터는 책, 기사, 웹사이트 등 다양한 소스에서 수집됩니다. 모델은 이 데이터를 통해 단어와 문장 사이의 관계를 학습하고, 문맥을 이해하는 법을 배우게 됩니다.
2. 추론(Inference): 학습이 완료된 후, 모델은 새로운 입력 텍스트에 대해 답변을 생성합니다. 사용자가 질문을 입력하면, 모델은 훈련 과정에서 배운 지식을 바탕으로 적절한 답변을 만들어냅니다.

3. 데이터의 중요성

LLM의 성능은 학습에 사용된 데이터의 양과 질에 크게 의존합니다.
데이터가 많을수록 다양한 패턴과 문맥을 학습할 수 있어 모델이 더 정확하고 자연스러운 답변을 생성할 수 있습니다.
대형 언어 모델은 수십억 개의 단어로 이루어진 데이터 세트를 사용해 훈련됩니다.

4. 특징

• 문맥 이해: 모델은 단어와 문장이 사용되는 문맥을 이해하여 적절한 답변을 생성합니다.
• 자연어 생성: 질문에 대해 자연스럽고 적절한 문장으로 답변을 생성합니다.
• 다양한 응용: 문서 요약, 번역, 창의적인 글쓰기 등 여러 분야에서 활용될 수 있습니다.

5. 제한 사항

• 정확성 문제: LLM은 항상 정확한 답변을 제공하지 않을 수 있습니다. 때로는 잘못된 정보를 생성하거나 이해하기 어려운 답변을 제공할 수 있습니다.
• 편향성: 훈련 데이터의 편향이 모델의 답변에 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 모델이 특정 의견이나 관점을 강화할 수 있음을 의미합니다.
• 맥락 유지: 긴 대화에서는 문맥을 잘 유지하지 못할 수 있습니다. 특히 사용자가 주제를 자주 바꾸면 모델이 혼란스러워할 수 있습니다.