대규모 언어모델(LLM)
인류가 언어를 통해 스스로를 이해하는 거울
대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)은 인공지능(AI) 기술의 가장 핵심적인 진화 형태 중 하나로, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 지닌 거대 신경망 기반의 모델을 말한다. 대표적인 예로는 GPT 시리즈, BERT, LLaMA, Gemini 등이 있다. 이들은 모두 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 언어의 구조와 의미, 문맥적 흐름을 통계적으로 파악하고, 이를 바탕으로 문장을 예측하거나 새로운 텍스트를 생성한다.
LLM의 기본 원리는 ‘확률적 언어 모델링(probabilistic language modeling)’에 있다. 즉, 특정 문맥에서 다음에 올 단어의 확률을 계산하는 것이다. 예를 들어 “오늘 날씨가”라는 문장이 주어졌을 때, “좋다”, “나쁘다”, “맑다” 중 어떤 단어가 올 확률이 가장 높은지를 예측하는 식이다. 이를 위해 모델은 수십억 개 이상의 문장을 학습하며, 각 단어와 문맥 간의 관계를 고차원 벡터 공간에 내재화(embedding)한다. 이 과정에서 트랜스포머(transformer)라는 구조가 핵심적인 역할을 한다. 트랜스포머는 ‘자기 주의 메커니즘(self-attention mechanism)’을 통해 문장 전체를 한 번에 고려하며, 문맥을 이해하는 능력을 획기적으로 향상시켰다.
대규모 언어모델의 “대규모”란 이름은 단순히 데이터 양뿐만 아니라 매개변수(parameter)의 수를 의미하기도 한다. GPT-3의 경우 약 1,750억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 최신 모델들은 그보다 훨씬 더 많은 파라미터를 가진다. 이러한 대규모화는 모델이 더 풍부하고 정교한 언어 패턴을 포착하게 하지만, 동시에 막대한 연산 자원과 전력 소모를 필요로 한다. 이를 가능하게 한 것은 GPU 및 TPU 기반의 병렬 연산 기술, 클라우드 컴퓨팅 인프라, 그리고 효율적인 분산 학습 알고리즘의 발전 덕분이다.
Natural language boosts LLM performance in coding, planning, and roboticsLLM의 활용 분야는 폭넓다. 자연어 처리(NLP)의 거의 모든 영역—번역, 요약, 질의응답, 감정 분석, 자동 보고서 작성—에서 탁월한 성능을 보인다. 또한 코드 작성, 이미지 설명 생성, 의료 진단 보조, 법률 문서 검토, 심지어 예술 창작에도 사용되고 있다. 최근에는 사용자의 의도나 맥락을 파악해 대화형으로 반응하는 대화형 AI(ChatGPT 등) 형태로 대중화되었다.
그러나 LLM은 완전한 지능이라기보다 통계적 예측 기계에 가깝다. 인간처럼 ‘이해’하거나 ‘의도’를 갖지는 않는다. 대신 거대한 텍스트 패턴 속에서 일관성과 개연성을 찾아내 문장을 구성할 뿐이다. 이 때문에 ‘환각(hallucination)’이라 불리는 사실 오류, 편향된 데이터로 인한 윤리적 문제, 그리고 훈련 데이터의 저작권 논란 등이 주요한 한계로 지적된다.
그럼에도 불구하고 LLM은 인간 언어의 복잡성을 기술적으로 모델링한 최초의 실질적 성공 사례라 할 수 있다. 언어를 단순한 도구가 아닌 지식, 감정, 사고의 매개체로 다룰 수 있게 되면서, 인간과 기계의 경계가 급속히 좁혀지고 있다. 앞으로의 과제는 더 작고 효율적인 모델, 투명한 학습 과정, 그리고 윤리적 통제 체계를 확립하는 일이다. 결국 대규모 언어모델은 단순한 기술이 아니라, 인류가 언어를 통해 스스로를 이해하는 또 하나의 거울이 되어가고 있다.
