
“GPT가 어떻게 이렇게 사람처럼 말할 수 있을까?”
“AI가 글을 쓴다는데, 무슨 원리로 작동하는 걸까?”
요즘 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI 서비스가
‘사람처럼 말하는’ 능력을 보여주며 일상 속으로 들어오고 있습니다.
이러한 AI의 중심에는 바로 **LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)**이 있습니다.
오늘은 이 LLM이 어떻게 작동하는지,
비전공자도 한 번에 이해할 수 있도록 쉽게 풀어드릴게요.
1. LLM이란 무엇인가요?
LLM = Large Language Model = 대규모 언어 모델
즉,
엄청난 양의 텍스트(책, 뉴스, 블로그, 대화 등)를 학습해,
그 안의 언어 패턴을 익힌 AI 모델입니다.
LLM은 수백억~수천억 개의 단어를 보고
“A 다음에는 B가 나올 확률이 높겠군!”
하는 식으로 문장을 예측할 수 있습니다.
📌 핵심은: 직접 이해하는 게 아니라,
문맥의 ‘패턴’을 배워서 가장 자연스러운 말을 이어가는 것!
2. 어떻게 작동하나요? (초간단 요약)
LLM은 기본적으로 아래의 과정을 통해 작동합니다:
① 대량의 텍스트를 학습합니다
인터넷, 책, 위키백과, 뉴스 기사 등을 **토큰 단위(문장의 조각)**로 잘게 나눠서
단어들의 사용 패턴과 구조를 파악합니다.
② 다음에 올 단어를 예측합니다
“나는 오늘 기분이…”라고 입력하면
‘좋다’, ‘나쁘다’, ‘이상하다’ 중에서
가장 그럴듯한 단어를 예측해 이어줍니다.
③ 이 과정을 반복해서 문장을 완성합니다
한 글자씩 쓰는 게 아니라, 단어의 조합을 확률적으로 계속 예측하는 방식이죠.
3. 쉬운 비유: 스마트한 자동완성
스마트폰 키보드의 자동완성 기능 기억나시죠?
"오늘 날씨가" → [좋아요] [나빠요] [어때요]
LLM은 이 자동완성 기능을
수천만 배 똑똑하게 만든 것이라고 보면 됩니다.
문장의 분위기, 맥락, 어조까지 고려해서
사람처럼 이어지는 말을 만들어내죠.
4. 왜 ‘대형’ 모델인가요?
LLM에서 ‘Large’는
**모델이 학습한 단어 수 + 파라미터(뇌의 연결선 개수)**를 뜻합니다.
모델 | 파라미터 수 |
GPT-2 | 약 15억 개 |
GPT-3 | 약 175억 개 |
GPT-4 | (공식 미공개, 수천억~1조+ 추정) |
파라미터 수가 많을수록
더 복잡한 문장, 맥락, 문체, 언어 스타일 등을
더 정교하게 처리할 수 있게 됩니다.
✅ 뇌의 시냅스가 많을수록 생각을 더 깊이 할 수 있는 것과 비슷한 개념이에요.
5. LLM은 어떤 일에 쓰일까요?
LLM은 단순히 문장 쓰기만 하는 게 아닙니다.
다양한 분야에서 자연어 기반의 인식과 생성에 활용됩니다.
활용 분야 | 예시 |
챗봇 | 고객 상담, 대화형 비서 (ChatGPT 등) |
글쓰기 도우미 | 이메일, 보고서, 마케팅 문구 자동 작성 |
요약 | 긴 기사나 문서 요약 |
번역 | 다국어 자동 번역 (DeepL, Google Translate 등) |
코드 생성 | 개발자 보조 (GitHub Copilot 등) |
정보 검색 | RAG 기반 지식 요약 & 응답 시스템 |
6. LLM이 아직 부족한 점은?
아무리 똑똑해 보여도, LLM은 완벽하지 않습니다.
- ❗ 사실을 ‘그럴듯하게’ 틀릴 수 있음 (헛소리 = Hallucination 현상)
- ❗ 이해하는 게 아니라, 예측만 함 (진짜 사고력은 없음)
- ❗ 편향된 데이터 → 편향된 답변 가능성
- ❗ 출처 기반 판단은 제한적 (그래서 RAG 등 기술이 보완 중)
📌 **LLM은 ‘똑똑한 언어 예측기’**이지, 진짜 생각하는 존재는 아닙니다.
💬 마무리하며
LLM은 마치 말을 잘하는 계산기와도 같습니다.
수많은 글을 읽고
그 안의 말투, 문맥, 스타일을 기억해서
우리처럼 말하고 대답하는 기술이죠.
여러분이 지금 보고 있는 이 글도,
어쩌면 LLM이 쓰고 있을지도 모릅니다 😊
이해는 기계가 아니라, 인간의 역할입니다.
똑똑한 도구를 잘 이해하고 잘 활용하는 사람,
그 사람이 AI 시대의 주인공이 될 것입니다.
✍️ 질문 드려요
여러분은 LLM 기반 AI를 어디서 처음 써보셨나요?
혹시 사용하면서 “진짜 사람 같다”는 느낌이 든 적 있으신가요?
댓글로 여러분의 경험을 공유해 주세요
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