제01권 · 제10호 CS · AI · Infra 2026년 4월 5일

AI 용어집

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LLM · 생성AI 딥러닝 ML 기초

LLM대규모 언어 모델

Large Language Model

대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터로 학습된 딥러닝 모델로, 인간 언어를 이해하고 생성하는 데 특화되어 있다. 주로 트랜스포머 아키텍처와 자기-어텐션을 사용하며, 다음 단어 예측 같은 자기지도 학습과 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)로 성능을 다듬는다.

난이도

30초 요약

사람 말과 글을 이해해 그럴듯한 문장을 이어 쓰는 컴퓨터 두뇌다.

  • 아주 많은 글을 읽고 다음에 올 말을 맞히는 식으로 배운다.

  • 문장 속 중요한 부분에 더 집중해 문맥을 파악한다.

  • 가끔 틀리거나 편향된 답을 낼 수 있어 확인이 필요하다. -> 요즘 보이는 여러 챗봇과 텍스트 자동작성 기능의 핵심 기술이다.

쉽게 이해하기

우리는 글을 읽을 때 앞뒤 문맥을 보고 다음에 무슨 말이 나올지 어느 정도 예상합니다. 예를 들어 “오늘은 비가 많이 와서” 다음엔 “우산을 챙겼다” 같은 말이 자연스럽죠. 과거에는 컴퓨터가 이런 일을 잘 못 했습니다. 단어를 하나하나 규칙으로만 다루다 보니 문맥의 흐름과 미묘한 뉘앙스를 놓치곤 했습니다. 이 문제를 해결한 방식이 바로 대규모 언어 모델 (LLM)입니다. LLM은 엄청나게 많은 문서를 읽으며 “다음에 올 단어(토큰)가 무엇인지”를 맞히는 훈련을 반복해, 문장 패턴과 연결 관계를 익힙니다. 비유하자면, 수많은 책을 읽은 후 문장의 다음 부분을 이어 쓰는 ‘문장 예측 선수’가 된 셈입니다.

조금 더 구체적으로는, LLM은 트랜스포머라는 구조를 쓰며 그 안의 자기-어텐션 (self-attention) 메커니즘이 핵심 역할을 합니다. 자기-어텐션은 입력 문장 속 모든 단어 쌍의 관련도를 점수(어텐션 스코어)로 계산한 뒤, 그 점수를 가중치로 삼아 각 단어의 정보를 가중합해 새로운 표현을 만듭니다. 이렇게 하면 모델이 “지금 이 단어를 해석할 때 문장 어디에 더 주목해야 하는지”를 스스로 정할 수 있습니다. 학습은 주로 자기지도학습으로 진행되는데, 문장 일부를 가리고 다음 토큰을 예측하는 식으로 정답이 데이터 안에 이미 존재합니다. 이후 인간 피드백 강화학습 (RLHF) 같은 절차를 통해, 사람이 선호하는 답변 스타일을 보상 모델로 학습시켜 대화형 품질을 개선할 수 있습니다. 생성은 최종적으로 “다음 토큰의 확률 분포”를 계산해 가장 그럴듯한 토큰을 선택하고, 이를 반복해 문장을 길게 이어가는 방식으로 이뤄집니다.

예시와 비유

  • 회의록 요약: 1시간짜리 회의 텍스트를 몇 문단으로 압축합니다. 모델이 자기-어텐션으로 핵심 문장에 더 큰 가중치를 두고, 학습 과정에서 익힌 요약 패턴(또는 적절한 프롬프트 유도)에 따라 중요한 내용을 간결하게 재구성하기 때문에 가능합니다.

  • 코드 디버깅 초안 제안: 오류 메시지와 주변 코드를 입력하면 수정 방향을 제안합니다. 학습 중 본 유사한 에러 패턴과 흔한 해결책의 연결을 활용해 제안하는 것이며, 실제로 프로그램을 실행해 추적하는 것이 아니라 패턴 매칭과 다음 토큰 예측에 기반합니다.

  • 법률 문서 초안 잡기: 계약서의 기본 조항을 빠르게 뼈대 형태로 작성합니다. 다양한 문서에서 학습한 조항 간 관계와 문맥 전개 방식을 주목해, 전형적 구조를 재조합해 초안을 만들어낼 수 있습니다.

  • 도메인 질문에 대한 설명 작성: 특정 주제(예: 클라우드 보안)의 개념을 평이하게 풀어 씁니다. 광범위한 텍스트에서 습득한 개념 간 연관성과 설명 문체 패턴을 활용해, 핵심 포인트를 자연스럽게 연결해 줍니다.

한눈에 보기

비교 항목키워드 검색(전통 검색)규칙 기반 NLP(키워드/템플릿)트랜스포머 기반 LLM
주된 방식단어 일치로 문서 매칭사람이 만든 규칙/패턴 적용자기-어텐션으로 문맥적 관련도 학습
문맥 이해낮음(단어 나열 중심)제한적(규칙이 허용한 범위)높음(단어 간 상호작용을 가중치로 반영)
생성 능력없음(검색만)제한적(템플릿 수준)높음(다음 토큰 예측으로 자연스러운 생성)
유연성높음(구현 간단)유지보수 어려움(규칙 증가 시 복잡)다양한 작업에 적응(요약, 초안, 설명 등)
한계/리스크의미적 부정확커버리지 부족부정확/편향 가능, 사실 검증 필요

왜 중요한가

  • LLM의 문맥 이해 없이 키워드만 믿으면, 의미가 다른 문서를 골라 잘못된 결론에 도달하기 쉽다.

  • 생성 능력을 과신하면 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 작성해 배포하는 실수를 한다.

  • RLHF 같은 절차를 거치지 않으면 대화형 품질이 낮아 사용자 만족도가 떨어진다.

  • 파라미터가 큰 모델을 무턱대고 쓰면 비용·지연이 커져 서비스 품질(SLA)과 예산을 동시에 해친다.

▶ 이런 것도 궁금하지 않으세요?
  • 실제로 어디서 쓰여요?
  • 직군별 활용 포인트
  • 자주 하는 실수가 뭐예요?
  • 회의에서 어떻게 말해요?
  • 다음에 뭘 공부하면 좋아요?
  • 다음에 읽을 것

실제로 어디서 쓰이나

  • 잘 알려진 LLM 기반 챗봇인 ChatGPT처럼, 대화형 질의응답과 글쓰기 보조에 활용되는 사례가 널리 알려져 있다.

  • 기업 내부에서 문서 요약/초안 작성 보조에 활용될 수 있다. 보고서 초안, 회의 요약 등 반복 작업을 줄이는 데 쓰일 수 있다.

  • 코드 설명/수정 제안에 활용될 수 있다. 에러 메시지와 코드를 입력해 가이드라인 수준의 힌트를 제공하는 용도다.

  • 도메인 지식 정리에 활용될 수 있다. 정책 문서를 평이한 언어로 바꾸거나, 교육용 개요를 초안으로 만드는 식이다.

직군별 활용 포인트

주니어 개발자: 샘플 데이터로 요약·초안 생성 파이프라인을 만들어 보고, 프롬프트 변경이 지표(예: 요약 품질)에 미치는 영향을 체계적으로 기록하세요. PM/기획자: LLM이 잘하는 작업(요약·초안·설명)과 사실 확인/심의가 필요한 작업을 분리한 프로세스를 설계하세요. 품질·비용·지연의 목표치를 명확히 합의하세요. 시니어 엔지니어/리드: 모델 크기, 토큰 제한, 프롬프트 전략, 휴먼 검수 루프를 맞물리게 설계하세요. 편향·부정확성 리스크 대응 계획(거부 기준, 로깅, 재학습)을 마련하세요. 콘텐츠/법무/운영: 자동 생성 결과를 초안으로만 취급하고, 검증 체크리스트를 통해 사실성과 톤을 교정하세요. 민감 주제는 수동 검토 경로를 별도로 운영하세요.

주의할 점

  • ❌ 오해: LLM은 스스로 ‘생각’하고 ‘창작’한다 → ✅ 실제: 학습 데이터의 패턴을 바탕으로 다음 토큰을 예측해 문장을 생성할 뿐이며, 부정확하거나 편향될 수 있다.

  • ❌ 오해: 데이터만 많이 주면 정확해진다 → ✅ 실제: 데이터 품질과 학습 절차(RLHF 등)가 중요하며, 저품질 데이터는 편향과 오류를 키울 수 있다.

  • ❌ 오해: 트랜스포머면 다 같다 → ✅ 실제: 목적과 작업에 따라 아키텍처 선택과 튜닝이 달라지며, 크기(파라미터 수)와 비용·지연 간 트레이드오프가 있다.

  • ❌ 오해: LLM이 코드를 ‘실행’해 디버깅한다 → ✅ 실제: 학습된 패턴과 설명 능력으로 제안할 뿐, 실행/추적이 아닌 언어 모델링 결과다.

대화에서는 이렇게

  • 이번 분기 고객지원 봇은 LLM 프롬프트만 손보는 걸로는 부족해요. 요약 품질 지표가 목표치 대비 ROUGE-L 0.06 부족입니다.

  • 보안팀 검토 결과, 모델 출력의 편향 사례가 3건 나왔어요. 검수 워크플로와 휴먼 피드백 루프를 추가해야 합니다.

  • 에디토리얼 팀은 초안 생성만 LLM으로 돌리고, 사실 확인은 사람 리뷰로 분리하는 하이브리드 프로세스 제안합니다.

  • 개발 쪽에서는 모델 크기를 한 단계 낮춰서 지연시간 200ms 개선을 노려봅시다. 품질은 샘플셋으로 A/B 테스트하죠.

  • 법무 팀 요청으로 법률 문서 요약은 보수적으로 운영합니다. 민감 케이스는 수동 검토 필수로 태깅해 주세요.

함께 알면 좋은 용어

  • 트랜스포머 (Transformer) — LLM의 뼈대가 되는 신경망 구조. RNN 대비 병렬처리가 쉬워 대규모 학습에 유리하지만, 파라미터가 커질수록 비용이 커진다.

  • 자기-어텐션 (Self-Attention) — 문장 내 단어 쌍의 관련도를 가중치로 반영해 문맥을 잡는다. 계산량이 늘지만 문맥 이해가 크게 향상된다.

  • 생성형 AI (Generative AI) — LLM은 텍스트 중심의 하위 범주. 멀티모달이 등장하며 경계가 흐려지고 있어 활용 폭이 넓어진다.

  • 파라미터 (Parameters) — 모델의 ‘설정 값’. 많을수록 표현력이 늘 수 있으나, 학습/추론 비용과 지연도 커진다.

  • RLHF (인간 피드백 강화학습) — 사람의 선호를 보상으로 학습해 대화형 품질을 높인다. 다만 사람 편향이 반영될 수 있다.

  • 전통적 키워드 검색 — 키워드 매칭은 빠르지만 의미 이해가 약하다. LLM은 문맥을 파악하고 텍스트를 생성할 수 있다는 점이 다르다.

다음에 읽을 것

  1. Transformer — LLM의 핵심 아키텍처를 이해하면 문맥 처리와 병렬화의 강점을 파악할 수 있습니다.
  2. Self-Attention — 단어 간 관련도를 점수화해 가중합하는 원리를 알면 LLM의 문맥 이해 방식이 선명해집니다.
  3. RLHF — 사람 선호를 보상으로 학습해 대화 품질을 끌어올리는 과정을 알면 실제 제품 품질 개선 방법을 설계할 수 있습니다.
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