Introduction to LLM

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Last updated 22 days ago

Introduction to LLM

📌 목차

LLM이란?
LLM 작동원리
LLM의 중요성
LLM이 가져오는 변화

1. LLM이란?

여러분, LLM, 대규모 언어모델이라는 단어를 들어보신 적이 있나요?

생소하게 느껴질 수도 있지만, 사실 우리는 이미 일상 속에서 LLM을 자주 활용하고 있습니다.

✔ 고객센터 챗봇:

제품 사이트에 접속했을 때, 상품 교환 및 환불 등의 정보를 자동으로 답변해주는 챗봇을 활용해본 적이 있으신가요?

예전에는 단순한 키워드를 매칭하여 일관된 답변을 제공하는 방식이었지만, 이제는 고객의 질문을 LLM이 이해하고 문맥에 맞는 자연스럽게 답변을 제공합니다.

✔ 자동 번역 서비스

외국어 웹사이트를 읽을 때 구글 번역을 사용해 본 적이 있으신가요?

LLM은 단순한 단어 대체가 아니라 문맥을 고려하여 더 자연스러운 번역을 제공합니다.

✔ 자동 이메일 작성 도우미:

"이메일 답장을 어떻게 써야 할까?" 고민될 때, 이메일 서비스에서 추천 답장을 제공하는 기능이 있습니다.

이는 LLM이 이메일 내용을 분석하고, 적절한 답변을 생성하는 기능을 활용한 것입니다.

💡 LLM 이란?

LLM(Large Language Model)이란, 사람이 사용하는 자연어를 이해하고, 새로운 문장을 생성하는 인공지능 모델입니다. 쉽게 말해, 인간처럼 텍스트를 읽고, 쓰고, 대화를 할 수 있도록 설계된 AI라고 할 수 있습니다.

최근 몇 년 사이, 위의 예시와 같이 챗봇, 자동 번역, 콘텐츠 생성, 이메일 작성 도우미 등 다양한 분야에서 LLM이 활용되며, 우리의 일상과 업무를 더욱 편리하게 만들어주고 있습니다.

2. LLM 작동원리

💡 LLM은 ‘확률’을 기반으로 다음 단어를 예측합니다

LLM은 단순히 데이터를 암기하는 것이 아닙니다. 확률 모델(Probability Model)을 기반으로 다음에 올 단어나 문장을 예측하는 방식으로 작동합니다.

📊 확률 모델이 무엇일까요?

확률 모델(Probability Model)이란 어떤 사건이 발생할 확률을 계산하고, 그 확률을 바탕으로 결과를 예측하는 수학적 모델입니다.

예를 들어, 동전을 던졌을 때 앞면이 나올 확률은 50%, 뒷면이 나올 확률도 50%라는 개념이 확률 모델의 기초적인 예시입니다.

📊 LLM에서 확률 모델이 적용되는 방식

LLM은 문맥을 바탕으로 다음에 나올 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다.

즉, 특정 문장이 주어졌을 때, 다음 단어가 나올 가능성을 계산하여 가장 적절한 단어를 선택하는 것이죠.

예를 들어, 우리가

“오늘 날씨가”

라고 입력했을 때, LLM은 방대한 양의 학습된 데이터와 확률 모델을 바탕으로 다음 단어를 예측합니다.

📌 가능한 다음 단어들:
“춥네요.” (확률: 80%)
“요리한다” (확률: 10%)
“맛있는” (확률: 5%)
“기차” (확률: 3%)
“1234” (확률: 2%)

이 중 가장 확률이 가장 높은 단어인 “춥네요”를 선택하여 문장을 이어 나가는 방식으로 텍스트를 생성합니다.

💡 쉽게 말해, LLM은 우리가 말할 때 자연스럽게 이어질 가능성이 높은 단어들을 예측하는 AI입니다.

우리는 이를 다음 토큰(단어)를 예측한다는 의미에서 "Next Token Prediction"이라고 합니다.

3. LLM의 중요성

왜 최근들어서 LLM이 화두가 되고 있을까요?

그 이유는 단순히 문장을 생성하는 것이 아니라, 다양한 산업과 일상생활에서 혁신을 가져오고 있기 때문입니다

💡 LLM의 핵심 능력: 자연어 이해 & 생성

LLM은 사용자의 질문을 이해하고 문맥에 맞는 답변을 제공합니다.
번역, 요약, 문서 작성 보조 등 다양한 작업에서 활용됩니다.

이러한 특징 덕분에, LLM은 사람들이 보다 효율적으로 정보를 활용하고, 생산성을 높이며, 창의적인 작업을 수행하는 데 도움을 주는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.

🤝 다른 인공지능 기술과의 협력 (Multimodal Intelligence)

LLM은 단순한 텍스트 생성 도구를 넘어, 다른 인공지능 기술과 결합하여 새로운 가치를 창출하는 핵심 요소로 작용하고 있습니다.

다양한 AI 기술과 협력할 때, LLM은 더욱 직관적이고 효율적인 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 결합은 멀티모달 AI(Multimodal AI)고 불리며, 텍스트(자연어)뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 등 다양한 데이터를 처리할 수 있는 AI 모델 을 의미합니다.

📷 컴퓨터 비전 (Computer Vision):

LLM과 이미지 인식 모델을 결합하면 문서 내 텍스트를 이해하고 설명하는 AI가 가능해집니다.
예를 들어, 계약서에서 중요한 내용을 추출하는 자동 문서 분석 AI나 시각 장애인을 위한 이미지 설명 AI 등의 서비스를 제공할 수 있습니다.

🎙 음성 인식 (Speech Recognition):

또한, 음성 기술과 결합하여 실시간으로 음성을 텍스트로 변환하고, LLM이 요약하거나 질문에 답변할 수 있습니다.
이를 통해 실시간 음성 AI 비서나 자동 회의 요약 시스템이 생겨나고 있습니다.

이처럼 LLM은 다른 AI 기술과 결합하여 더욱 강력한 AI 생태계를 구축하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

4. LLM이 가져오는 변화

🚀 (1) 업무 생산성 향상

💡 문서 작업 자동화 → 시간을 절약하고 효율성 UP!

기업에서는

이메일 자동 작성
보고서 초안 생성
고객 문의 응답 자동화

등을 LLM을 실제 업무에 활용하여 자동화하고 있습니다. 이를 통해 반복적인 업무를 줄이고, 효율성을 높일 수 있습니다.

🌎 (2) 접근성 향상

💡 다양한 언어 장벽을 허물고, 더 많은 사람들과 소통

다국어 번역 기능으로 글로벌 소통 지원
전문적인 법률, 의학, 기술 문서를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 변환

이처럼 언어의 장벽을 낮춰 누구나 편리하게 이해하고 소통할 수 있도록 돕습니다.

🎨 (3) 창의적인 콘텐츠 제작

💡 LLM을 활용하면 누구나 창작자가 될 수 있다!

블로그 글, 광고 문구, 뉴스 기사 생성
시, 소설, 대본 작성
마케팅 콘텐츠 제작

LLM은 단순한 정보 제공을 넘어, 사람들이 더욱 창의적인 아이디어를 실현할 수 있도록 도와주는 도구로 활용될 수 있습니다.

Wrap Up

LLM은 단순한 텍스트 생성 도구를 넘어, 다양한 산업과 일상에서 혁신을 만들어가고 있습니다.

🔹 LLM : 인간이 사용하는 자연어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델로, 챗봇, 번역, 이메일 자동 작성 등 다양한 분야에서 활용됨.

🔹LLM 작동원리: 확률 모델(Probability Model)을 기반으로 다음 단어를 예측하여 자연스러운 문장을 생성하는 방식으로 작동함.

🔹 Why LLM : 자연어 이해 및 생성 능력을 바탕으로 다양한 AI 기술들과 결합하여 자동 문서 요약 AI, 실시간 음성 AI 비서 등의 서비스를 제공할 수 있음.

🔹 LLM이 가져올 변화 : 업무 생산성 향상, 글로벌 소통 지원, 창의적인 콘텐츠 제작 등을 바탕으로 세상을 변화시키고 있음.

Suwan Kim | AI Edu | Upstage