LLM이란?

사전적 정의 (Dictionary Definition)

거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해, 처리 및 생성할 수 있도록 설계된 심층 신경망 모델입니다. 기존 순차 신경망(RNN)의 휘발성 문제와 병렬 연산의 한계를 극복하기 위해 등장한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 근간으로 합니다. 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 통해 문장 내 모든 단어 간의 관계를 동시에 파악하며, 포지셔널 인코딩(Positional Encoding)을 통해 텍스트의 순서 정보를 유지하는 기술적 특징을 지닙니다.

실무 사용 예시 (Practical Use Case)

• 자연어 생성 및 대화 시스템: 디코더(Decoder) 전용 구조를 활용하여 이전 토큰을 기반으로 다음 단어를 예측함으로써 챗봇 운영이나 코드 자동 완성 등에 활용됩니다.
• 문서 요약 및 기계 번역: 인코더와 디코더의 결합 구조를 통해 입력된 정보의 맥락을 이해하고 이를 다른 형태의 언어나 축약된 텍스트로 출력하는 데 사용됩니다.
• 텍스트 분류 및 분석: 인코더(Encoder) 전용 모델을 통해 문맥을 양방향으로 파악하여 스팸 메일 분류, 감성 분석, 개체명 인식과 같은 정교한 데이터 분석 작업을 수행합니다.

관련 단어 (Related Words)

• 트랜스포머(Transformer): 어텐션 메커니즘을 핵심으로 하여 현대 LLM의 표준이 된 딥러닝 아키텍처입니다.
• 셀프 어텐션(Self-Attention): 문장 내의 각 단어가 서로 어떤 의미적 비중과 연관성을 갖는지 수치적으로 계산하는 기술입니다.
• 멀티헤드 어텐션(Multi-Head Attention): 여러 개의 어텐션 연산을 병렬로 수행하여 문법적, 의미적 관계를 입체적으로 분석하는 구조입니다.