LLM이란 무엇일까?

최근 ChatGPT, Gemini, Grok 등 다양한 LLM 서비스가 빠르게 확산되고 있습니다. LLM(Large Language Model)은 말 그대로 대규모 언어 모델을 의미하며, 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. 불과 몇 년 전까지만 해도 LLM은 일부 기업이나 연구 기관만 다룰 수 있는 고난도 기술이었습니다. 하지만 현재는 상황이 완전히 달라졌습니다. 누구나 손쉽게 사용할 수 있고, 나아가 직접 활용하거나 구축까지 가능한 수준으로 대중화되었습니다. 지금은 마치 전기나 클라우드처럼 LLM을 '구독'하여 사용하는 시대입니다. 그러나 머지않아 개인이 LLM을 기반으로 서비스를 만들고, 이를 통해 직접 가치를 창출하는 시대가 올지도 모릅니다. 이러한 변화 속에서 LLM을 단순히 사용하는 것을 넘어, 그 구조와 동작 방식을 이해하는 것은 매우 중요하다고 판단했습니다. 따라서 본 글에서는 LLM이 무엇인지에 대해 기초부터 정리하며 학습해보고자 합니다.

LLM이 등장하기 이전

LLM이 등장하기 이전에는 자연어 처리를 위해 사람이 직접 정의한 규칙 기반 방식이나, 제한적인 패턴 인식 기술이 주로 사용되었습니다.
이러한 방식은 특정 패턴을 처리하는 데에는 효과적이었지만, 문맥을 이해하거나 다양한 표현을 유연하게 처리하는 데에는 한계가 있었습니다.

이후 이러한 한계를 보완하기 위해 통계 기반 모델이 등장하였습니다.
대표적으로 n-gram 모델은 이전 단어들의 등장 확률을 기반으로 다음 단어를 예측하는 방식입니다.

예를 들어, "나는 오늘 밥을"이라는 문장이 주어지면, 학습 데이터에서 "밥을 먹다"라는 표현이 자주 등장했기 때문에
"먹었다"가 나올 확률이 높다고 판단하는 방식입니다.
하지만 n-gram 모델은 앞의 일부 단어만 참고할 수 있다는 한계가 있었고, 문장이 길어질수록 전체 의미를 제대로 반영하기 어려웠습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 RNN(Recurrent Neural Network)입니다.
RNN은 이전 정보를 순차적으로 전달하면서 문맥을 반영하려는 구조를 가지고 있습니다.
그러나 RNN 역시 다음과 같은 한계를 가지고 있었습니다.

• 문장이 길어질수록 앞의 정보를 잃어버리는 문제
• 학습이 어렵고 속도가 느린 구조
• 장기 의존성(Long-term dependency) 문제

이처럼 자연어 처리 기술은 점진적으로 발전해왔지만, 여전히 문장을 전체적으로 이해하기보다는
부분적인 정보나 패턴을 기반으로 처리하는 수준에 머물러 있었습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 Transformer 기반의 LLM입니다.

Transformer은 무엇인가?

Transformer는 자연어 처리에서 사용되는 딥러닝 모델 구조로, 문장을 순차적으로 처리하지 않고 전체를 한 번에 이해하도록 설계된 모델입니다. 기존의 RNN은 단어를 순서대로 처리하는 구조를 가지고 있었기 때문에 문장이 길어질수록
앞의 정보를 점점 잃어버리는 한계가 있었습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 Transformer이며, 핵심은 Self-Attention 메커니즘에 있습니다.

Self-Attention이란?

Self-Attention은 문장 안의 단어들이 서로를 참고하여 각 단어 간의 관계와 중요도를 계산하는 방식입니다.
예를 들어, "나는 어제 도서관에서 책을 읽었다"라는 문장에서 "읽었다"라는 단어는
"책", "도서관"과의 관계를 함께 고려하여 의미가 결정됩니다.
즉, Transformer는 단어를 순서대로 이해하는 것이 아니라 문장 전체의 관계 속에서 의미를 파악합니다.

그래서 LLM이 뭔데..??

LLM(Large Language Model)은 사람의 언어를 이해하고, 생성하며, 자연스럽게 응답하도록 설계된 신경망 모델입니다.

여기서 "대규모(Large)"는 단순히 모델의 크기만을 의미하는 것이 아니라, 수십억 개 이상의 파라미터와 방대한 텍스트 데이터로 학습되었다는 의미를 포함합니다. LLM은 입력된 문장을 기반으로 다음에 올 단어를 확률적으로 예측하는 방식으로 동작하며,
이 과정에서 문장 전체의 맥락을 반영하기 위해 Transformer 구조를 사용합니다.

특히 Transformer의 핵심인 Self-Attention 메커니즘을 통해 입력 문장의 각 요소들 간의 관계를 고려하며 중요한 정보에 선택적으로 집중할 수 있습니다. 현재 AI 분야에서는 머신러닝과 딥러닝 기반 접근 방식이 주를 이루고 있지만,
과거에는 규칙 기반 시스템, 전문가 시스템, 퍼지 논리, 기호 추론과 같은 다양한 방식들도 함께 연구되어 왔습니다.
LLM은 이러한 전통적인 접근 방식과 달리, 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 일반화할 수 있는 모델이라는 점에서 큰 차이를 가집니다.

요약

• LLM은 최근 ChatGPT, Gemini, Grok 등을 통해 빠르게 대중화된 기술이다.
• 과거에는 규칙 기반, 패턴 인식, n-gram, RNN등과 같은 방식으로 자연어를 처리했지만 문맥 이해에 한계가 있었다.
• 이러한 한계를 해결하기 위해 Transformer 구조가 등장했고, Self-Attention을 통해 문장 전체의 관계를 이해할 수 있게 되었다.
• LLM은 이 Transformer를 기반으로 대규모 데이터와 파라미터를 활용해 다음 단어를 확률적으로 예측하는 모델이다.
• 기존 방식과 달리 데이터 기반으로 패턴을 학습하고 일반화할 수 있다는 점이 핵심 차이이다.