AI LLM(대규모 언어모델)이란 무엇인가? 출현, 발전, 미래전망 총정리

 

 

 

AI LLM(대규모 언어모델)이란 무엇인가? 출현, 발전, 미래전망 총정리

최근 뉴스나 유튜브, 강의만 들어도 LLM이라는 단어가 자주 등장합니다. 챗GPT 같은 서비스가 일상에 들어오면서 “이게 도대체 어떤 원리로 작동하는 거지?”, “AI가 정말 사람처럼 생각하는 걸까?”라는 궁금증도 자연스럽게 생깁니다.

이 글에서는 LLM에 대한 개념부터 출현 배경, 발전 단계, 그리고 앞으로의 미래 전망까지 한 번에 이해할 수 있도록 정리합니다. AI 기술을 깊게 공부하지 않으신 분들도 편하게 읽으실 수 있도록 최대한 교양적인 관점에서 설명하겠습니다.

 

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1. LLM(대규모 언어모델)이란 무엇인가?

1-1. 가장 간단한 정의

LLM은 Large Language Model의 약자로, 우리말로는 보통 “대규모 언어모델”이라고 부릅니다. 간단히 말해 LLM은 엄청나게 많은 텍스트 데이터를 학습해서, 인간처럼 자연스러운 문장을 이해하고 만들어내는 인공지능 모델입니다.

 

 

여기서 “Large(대규모)”라는 말에는 두 가지 의미가 들어 있습니다. 첫째, 학습에 사용된 데이터의 양이 방대하다는 점, 둘째, 모델 내부를 구성하는 파라미터(매개변수) 수가 수십억에서 수천억 개에 이른다는 점입니다. 이렇게 큰 모델일수록 언어의 다양한 패턴과 뉘앙스를 더 잘 포착할 수 있습니다.

 

LLM은 번역, 요약, 글쓰기, 질문 응답, 코딩 보조, 기획 아이디어 제안 등 “언어를 입력하고 언어를 출력하는” 거의 모든 작업에 활용될 수 있습니다. 과거에는 작업별로 다른 모델을 따로 만들었다면, 이제는 LLM 하나로 여러 일을 동시에 처리할 수 있게 된 것이 큰 변화입니다.

1-2. LLM의 작동 원리 한 줄 요약

LLM의 핵심 원리는 생각보다 단순합니다. “다음에 올 단어를 맞추는 게임을 아주 크게, 아주 오래 하는 것”이라고 이해하면 됩니다.

예를 들어 “오늘 날씨가 너무”라는 문장이 있으면, 그 뒤에 올 수 있는 단어들을 확률로 계산합니다. “좋다”, “춥다”, “덥다”, “흐리다” 등 여러 후보 중에서 가장 그럴듯한 단어를 골라내는 식입니다. 이 단순한 예측 작업을 엄청난 양의 텍스트와 거대한 신경망으로 반복해서 학습하면, 자연스럽게 문법, 상식, 문맥, 논리 구조, 글쓰기 스타일 등이 모델 안에 스며들게 됩니다.

 

그래서 사람 입장에서는 “이 모델이 마치 이해하고 생각하는 것 같다”는 느낌을 받게 되지만, 본질적으로는 확률에 기반한 패턴 예측 모델이라는 점을 기억해 두면 좋습니다.

2. LLM은 어떻게 등장했는가? (출현 배경)

LLM은 어느 날 갑자기 뚝 떨어진 기술이 아니라, 몇 가지 흐름이 맞물리며 자연스럽게 등장했습니다. 크게 세 가지 배경을 들 수 있습니다.

 

첫째, 딥러닝 기술의 발전입니다. 이미지 인식, 음성 인식, 게임 플레이 등 여러 분야에서 딥러닝이 뛰어난 성능을 보여주면서 “언어도 거대한 신경망으로 처리해 보자”는 시도가 이어졌습니다.

 

 

둘째, 인터넷과 디지털 콘텐츠의 폭발적 증가입니다. 웹 문서, 책, 뉴스, 위키, 논문, 코드 등 텍스트 데이터가 크게 늘면서, 대규모 언어모델을 학습시키기에 충분한 양의 데이터가 확보되었습니다.

 

셋째, GPU와 같은 고성능 연산 자원의 발전입니다. 예전에는 상상하기 힘들었던 규모의 모델을 실제로 학습시킬 수 있는 하드웨어 기반이 갖춰지면서 “초거대 모델”이 현실이 되었습니다.

 

이 세 가지가 만나면서, “언어를 위한 초대형 모델을 한 번 만들어보자”는 연구가 본격화되고, 그 결정적인 전환점이 바로 2017년에 등장한 트랜스포머(Transformer) 구조라고 할 수 있습니다.

3. LLM 발전의 주요 단계

3-1. RNN, LSTM 시대에서 트랜스포머 시대로

LLM 이전에도 자연어 처리는 존재했습니다. 2010년대 초반에는 RNN, LSTM 같은 순환 신경망이 주로 사용됐고, 번역이나 간단한 챗봇에 활용되었습니다. 하지만 긴 문장을 다루기 어렵고, 병렬 처리가 잘 안 되는 한계가 있었죠.

 

 

2017년, “Attention is All You Need”라는 논문과 함께 트랜스포머 구조가 등장하면서 상황이 완전히 바뀝니다. 트랜스포머는 문장을 순서대로 처리하기보다, 문장 전체에서 단어와 단어 사이의 관계(어텐션)를 한 번에 계산합니다. 이 덕분에 긴 문장을 잘 이해하고, GPU를 활용해 대규모 병렬 처리가 가능해졌습니다. 오늘날 우리가 알고 있는 대부분의 LLM이 이 트랜스포머 구조를 기반으로 만들어지고 있습니다.

3-2. 사전학습(Pre-training)과 대규모 모델의 탄생

트랜스포머 구조 위에서 BERT, GPT 계열 모델이 등장하면서 “먼저 크게 학습하고, 나중에 문제를 푸는” 사전학습 개념이 확산되었습니다. BERT는 문장 중간을 가리고 맞추는 방식, GPT는 다음 단어를 예측하는 방식으로 대규모 텍스트를 학습합니다.

 

특히 GPT-2, GPT-3를 거치면서 “모델 크기를 키우면 다양한 언어 작업에서 성능이 자연스럽게 좋아진다”는 것이 확인되었고, 이때부터 ‘대규모 언어모델’이 AI 연구와 산업계의 핵심 키워드로 떠오르게 됩니다.

3-3. ChatGPT와 대중화

2022년 말, 대화형 LLM 서비스인 ChatGPT가 공개되면서 LLM은 연구실을 넘어 일반 대중에게까지 확산되었습니다. 기술적으로는 LLM 위에 RLHF(사람의 피드백을 이용한 강화학습)를 적용해, 좀 더 친절하고 안전하며 인간적인 대화 스타일을 갖추도록 조정한 것이 큰 특징입니다.

 

이 시점을 기점으로 LLM은 단순한 연구 대상이 아닌, 업무 효율화, 생산성 도구, 교육 도구, 개인 비서 등 실제 서비스와 제품의 핵심 엔진으로 자리 잡게 됩니다.

 

4. LLM 발전 단계를 개념적으로 나눠 보면

역사를 조금 더 개념적으로 정리하면, LLM의 발전 단계는 대략 다음 네 단계로 볼 수 있습니다.

첫째, 작업별(Task-specific) 모델 시대입니다. 번역, 감성 분석, 스팸 필터 등 각 작업마다 별도의 모델을 만들던 시기입니다.

둘째, 사전학습 후 미세조정(Pre-training + Fine-tuning) 시대입니다. BERT, GPT-2 이후로는 거대한 코퍼스로 먼저 언어를 학습하고, 이후 특정 작업에 맞춰 조금씩 조정하는 방식이 주류가 되었습니다.

 

셋째, 범용 LLM 시대입니다. GPT-3, GPT-4와 같은 거대 모델들이 등장하면서, 모델 구조를 크게 바꾸지 않고도 프롬프트를 바꾸는 것만으로 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.

 

넷째, 멀티모달·에이전트·도구 결합 시대입니다. 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 코드, 외부 도구까지 함께 다루는 모델들이 등장하며, 단순 대화형을 넘어 실제 작업을 함께 수행하는 “AI 동료”의 모습에 가까워지고 있습니다.

 

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5. LLM의 강점과 한계

5-1. LLM의 강점

LLM의 가장 큰 장점은 범용성과 생산성입니다. 번역, 요약, 문서 작성, 아이디어 발상, 코드 생성, 데이터 요약 등 언어가 들어가는 수많은 작업을 하나의 모델로 처리할 수 있습니다.

 

또한 모델 규모와 데이터, 연산량을 늘릴수록 성능이 꾸준히 향상되는 스케일링 법칙 덕분에, “규모의 경제”를 통해 AI 성능을 높이는 전략이 가능해졌습니다. 사용자 입장에서는 “프롬프트만 잘 쓰면” 새로운 기능을 이끌어낼 수 있다는 점도 큰 장점입니다.

5-2. LLM의 한계

반대로 LLM의 한계도 분명합니다. 가장 많이 언급되는 것이 바로 “환각(hallucination)”입니다. 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상으로, 모델이 “정답을 모를 때 모른다고 말하기”보다 “그럴싸한 문장을 만들어내기”에 특화되어 있기 때문에 생기는 문제입니다.

 

또한 학습 시점 이후의 최신 정보에는 약할 수 있고, 수학적으로 엄밀한 증명이나 매우 복잡한 논리 추론에서도 실수를 저지를 수 있습니다. 데이터 편향, 개인정보, 저작권, 환경 비용(막대한 연산 자원과 전력 사용) 역시 LLM이 해결해야 할 과제입니다.

 

 

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6. LLM의 미래 전망

6-1. “더 크다”에서 “더 효율적이다”로

지금까지는 모델을 크게 만드는 방향이 주류였다면, 앞으로는 효율성과 구조적 지능이 더 중요해질 가능성이 큽니다. 작은 모델을 똑똑하게 만드는 기술, 경량화와 온디바이스(스마트폰, PC에서 직접 실행) 모델이 점점 더 중요해질 것입니다.

6-2. 멀티모달과 AI 비서의 일상화

텍스트, 이미지, 음성, 영상, 센서 데이터 등을 동시에 이해하는 멀티모달 LLM이 발전하면, 지금의 “대화형 검색 엔진”에서 한 단계 더 나아가, 이메일 정리, 일정 관리, 문서 작성, 자료 조사, 보고서 초안까지 함께 해주는 “개인 AI 비서”에 가까운 서비스가 일상화될 수 있습니다.

6-3. 도메인 특화 LLM의 확산

의료, 법률, 금융, 교육, 제조, 공공 분야 등에서는 일반 LLM보다 안전성과 정확성이 중요한 만큼, 각 도메인에 특화된 LLM이 계속 등장할 것입니다. 의료 기록 요약, 판례 분석, 재무 리포트 작성, 학습 수준별 교육 콘텐츠 생성 등 각 분야의 전문 업무를 돕는 AI 도구들이 늘어날 것입니다.

6-4. 일과 교육 방식의 변화

문서 정리, 리서치, 초안 작성처럼 반복적이고 규칙적인 언어 작업은 상당 부분 LLM이 돕게 될 가능성이 큽니다. 사람은 검수, 판단, 전략 수립, 관계 형성, 창의 기획에 더 집중하게 될 것입니다.

교육에서도 단순 암기나 요약보다, 질문을 만드는 능력, AI를 활용하는 능력, 결과를 검증하고 비판적으로 사고하는 능력이 중요해질 것입니다.

6-5. 규제와 윤리, 거버넌스의 중요성

LLM이 강력해질수록 저작권, 개인정보 보호, 가짜뉴스, 편향, 책임 소재 문제는 점점 더 큰 논점이 됩니다. 각국 정부와 국제기구, 기업은 AI 규제와 가이드라인, 인증 제도를 통해 “기술은 활용하되 위험은 줄이는” 방향을 모색하고 있습니다. 앞으로 LLM의 미래는 기술 발전뿐 아니라, 이러한 사회적 합의와 제도 설계에 크게 영향을 받을 것입니다.

 

7. LLM을 어떻게 이해하면 좋을까?

정리하자면 LLM은, 언어를 다루는 초거대 통계 모델이자, “다음에 올 단어를 맞추는 게임”을 극단적으로 확장한 결과라고 할 수 있습니다. 그 단순한 원리 위에 방대한 데이터와 막대한 연산 자원이 더해지면서, 상식과 문법, 논리, 글쓰기 스타일이 복합적으로 녹아든 강력한 언어 도구가 탄생한 것입니다.

 

앞으로 LLM은 텍스트를 넘어 멀티모달, 에이전트, 도구 결합으로 확장되면서 우리의 일과 공부, 일상 생활 속으로 더욱 깊숙이 들어올 가능성이 큽니다. 이 글이 LLM을 이해하는 데 필요한 기본 교양을 정리하는 데 도움이 되었다면 좋겠습니다.