AI LLM 용어에 대해 알아보자!

✅ LLM이란?

LLM은 Large Language Model(대규모 언어 모델)의 약자입니다. 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 AI 모델을 의미하며, 대표적인 예로는 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini, Meta의 LLaMA 등이 있습니다.

LLM은 수많은 텍스트 데이터를 바탕으로 단어, 문장, 문맥의 패턴을 학습하여, 질문에 답변하거나 글을 작성하고, 번역하거나 요약하는 등 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다.

✅ LLM이 왜 중요한가요?

1. 자연어 이해 능력
   인간의 언어를 이해하고 처리하는 능력이 뛰어나기 때문에, 다양한 분야에서 활용됩니다.
2. 다양한 응용 가능성
   챗봇, 문서 요약, 자동 번역, 코드 생성, 검색 보조 등 수많은 분야에서 유용하게 사용됩니다.
3. 생산성 향상
   반복적인 작업을 자동화하거나, 아이디어 도출 및 콘텐츠 생성을 도와 업무 효율을 극대화할 수 있습니다.
4. 사용자와의 자연스러운 상호작용
   과거의 AI는 명령어 기반이었지만, LLM은 대화를 통해 자연스럽게 사용자와 소통할 수 있습니다.
5. 지속적인 발전 가능성
   데이터가 쌓이고 모델이 더 정교해질수록, 더 정확하고 똑똑한 언어 이해가 가능해집니다.

✅ LLM을 알았다면, 다음으로 학습하면 좋은 주제들

1. Transformer 아키텍처
   LLM의 핵심 구조입니다. Attention 메커니즘을 통해 문맥을 이해하는 방법을 배웁니다.
   관련 키워드: Self-Attention, Encoder-Decoder, Positional Encoding
2. Tokenization (토크나이징)
   텍스트를 모델이 이해할 수 있는 단위(토큰)로 나누는 과정입니다.
   관련 키워드: Byte Pair Encoding, WordPiece, SentencePiece
3. Fine-tuning & Prompt Engineering
   이미 학습된 LLM을 특정 작업에 맞게 조정하는 과정입니다. Prompt 작성 기술도 매우 중요합니다.
   관련 키워드: Zero-shot, Few-shot, Instruction tuning
4. LLM 활용 기술 (LangChain, RAG 등)
   LLM을 실제 애플리케이션에 통합하는 방법입니다. 챗봇, 검색 보조, 문서 요약 등에 활용됩니다.
   관련 키워드: LangChain, Vector DB, RAG, LlamaIndex
5. 윤리 및 안전성 (AI Ethics & Alignment)
   LLM이 왜곡된 정보나 편향을 출력하지 않도록 하기 위한 연구 주제입니다.
   관련 키워드: Bias, Hallucination, AI Alignment, Guardrails