LLM이란 : LLM 작동 방식부터 종류까지

LLM의 작동 방식을 자세히 알아보고 자주 사용하는 LLM까지 소개해 드립니다.

Apr 21, 2025

Contents

📌목차 LLM(Large Language Model)LLM 작동 방식 LLM AI 종류

바야흐로 AI의 시대입니다. 개발자나 관련 업계 사람들만이 아니라 이제는 일반인들도 너무나 손쉽게 AI를 사용하고 다룰 수 있죠.

특히 그 중에서 LLM은 우리가 많이 사용하는 AI 모델들과 관련이 깊은데요. 많은 사람들이 ‘AI’하면 떠올릴 GPT도 LLM이죠. LLM은 정확히 무엇일까요? 무슨 원리로 작동될까요? 이번 아티클에서는 LLM의 작동 방식을 자세히 알아보고 자주 사용하는 LLM까지 소개해 드립니다.

📌목차

1. LLM(Large Language Model)

2. LLM 작동 방식

1) 머신 러닝

2) 딥 러닝

3) 신경망

4) 트랜스포머 모델

3. LLM AI 종류

LLM(Large Language Model)

LLM은 거대한 양의 언어 데이터를 학습해 그를 인공 신경망으로 묶은 인공지능 딥 러닝 모델입니다. 이렇게 말하면 너무 어렵게 느껴질 수 있지만, 줄임말 그대로 대형 언어 모델을 의미해요. 쉽게 말해 인간의 언어와 대화, 기타 복잡한 언어 데이터를 이해하고 다룰 수 있도록 수많은 데이터를 학습받은 인공지능을 말합니다. 흔히 말하는 인간처럼 대화할 수 있는 인공지능들이 LLM 모델입니다. 챗GPT 또는 대화형 챗봇 등이 그 예시죠. 자연어(natural language, 사람들이 실제로 회화에서 사용하는 언어) 처리를 통해 인간처럼 말을 해석하고, 그에 맞는 답변을 생성할 수 있게 만든 것입니다.

LLM 작동 방식

인간이 아닌 기계와 인간이 인간처럼 대화할 수 있게 해 주는 LLM, 어떻게 작동하는 걸까요? LLM에 대해 설명해 드릴 때 사용했던 단어들을 중심으로 차례차례 알려드릴게요.

1) 머신 러닝

머신 러닝은 인공지능의 구현 방법 중 하나로서, 많은 양의 데이터 학습을 통해 명시적 프로그래밍 없이 시스템이 스스로 자율적인 학습과 생성을 할 수 있게 하는 인공지능의 하위 집합을 뜻합니다. 스스로 데이터를 분석하고, 결론을 내리고, 대화(아웃풋)를 생성할 수 있게 하는 방법 중 하나입니다. 컴퓨터를 인간과 같이 학습시키고, 그 뒤로는 스스로 학습할 수 있도록 컴퓨터를 도와주는 알고리즘을 개발하는 것인데요. AI는 이 알고리즘을 통해 데이터를 가져와 분석하고 학습하여 그를 결과물로 생성합니다. 여기서 볼 수 있는 ‘데이터를 가져오고 분석하는’ 과정을 학습이라고 하며, 이를 통해 얻은 정보를 실제 아웃풋에 활용하는 것을 머신 러닝(Machine Learing), ML이라고 하는 것이죠.

2) 딥 러닝

딥 러닝은 인간의 두뇌가 생각하는 방식과 같이 데이터를 학습할 수 있게 하는 머신 러닝의 하위 개념입니다. 인간의 뇌가 의사 결정을 하거나 무언가를 학습할 때 사용하는 방식에서 시작한 개념으로, 심층 신경망을 사용합니다. 음성 인식 장치, 얼굴 인식 장치, 자율 주행 시스템 등에서 사용되고 있습니다. 인간의 뇌 안에서는 수많은 신경 세포들이 서로 연결되어 상호 작용하고 있는데요. 딥 러닝은 이 개념을 적용해 만든 것이니만큼, 인공 신경 세포라고 할 수 있는 ‘노드(node)’를 이용하여 여러 정보들을 수학적 계산으로 처리합니다. 이 노드들은 이어 주는 신경망을 사용해 학습하는 것이죠. 그렇다면 신경망은 정확히 무엇일까요?

3) 신경망

신경망은 딥 러닝 모델의 핵심으로, 인공 신경 세포인 노드를 이용하여 복잡한 데이터를 처리하고 분석하여 주어진 문제에 답을 내리는 딥 러닝 알고리즘 과정의 유형 중 하나를 말합니다. 데이터를 입력하는 입력 계층, 그 데이터를 처리하고 분석하는 은닉 계층, 결과를 출력하는 출력 계층으로 나뉘어져 일하죠. 신경망은 AI가 스스로 지능적인 판단을 할 수 있게 합니다. 딥 러닝의 목적이 AI가 인간의 두뇌처럼 생각할 수 있게 만드는 것인 만큼, 신경망은 데이터 해석을 통해 안에 숨겨진 언어적 의미까지 해석할 수 있게 하는 것에 주요한 역할을 해요. 예를 들어, 딥 러닝 AI는 아래처럼 다른 두 문장이 서로 같은 의미라는 것을 이해하죠.

음료수를 추천해줘.

뭘 좀 마셔야겠어. 뭘 마실까?

쓰인 단어는 다르지만, 두 문장의 핵심은 모두 마실 것을 알려 달라는 요청 사항이 있다는 것인데요. 두 개가 언어적으로 같은 의미를 공유한다는 것을 이해하기 때문입니다. 그렇기 때문에 부적절한 콘텐츠를 걸러내는 필터링, 이미지 세부 정보 구분, 음성 인식을 통한 자막 처리, 대량 대화를 소화하는 챗봇 등 다양한 용도로 사용됩니다.

4) 트랜스포머 모델

트랜스포머 모델은 자연어 처리에서 문장 속 단어와 숙어, 사회 용어 등의 상호 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 딥 러닝 모델 신경망의 일종으로 구글이 2017년 발표한 모델입니다. AI와 머신 러닝 개발 작업에서 여전히 매우 중요한 위치에 있습니다. 트랜스포머 모델은 서로 먼 것처럼 보이는 데이터를 관계와 맥락을 통해 자유롭게 해석하고 이해합니다. LLM 딥 러닝이 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있기 때문에 그렇게 원활한 자연어 처리가 가능한 것이죠. 그를 통해 ‘사람처럼’ 생각하고 대화할 수 있는 것입니다. 텍스트 또는 음성을 실시간 해석하고 번역하거나, 이미지를 처리하는 것에도 사용됩니다.

LLM AI 종류

1) Open AI : GPT-4o

GPT는 가장 많이 사용되는 LLM입니다. OpenAI는 2025년을 기준으로 ChatGPT는 주간 활성 사용자 수가 4억 명을 돌파했다고 밝혔죠. 우리가 실제 대화를 하듯이 말을 걸어도 올바르게 해석하며, 말투나 사용 단어에 관한 지침을 주면 즉시 적용하여 답변을 생성합니다. 현재 가장 대중적으로 사용되는 GPT-4o는 텍스트뿐만 아니라 음성, 이미지까지 동시에 이해하고 응답할 수 있는 멀티모달 능력을 갖추었습니다. 또, 최근 출시된 GPT-4.5는 말의 속뜻을 이해하고 감정을 표현하는 것에 강점을 보이는 모델입니다. 추론 기능이 뛰어난 오픈AI의 또 다른 챗봇 AI, ‘스트로베리(Strawberry)’를 GPT에 통합하겠다고 밝히며 앞으로 더욱 기능 고도화에 박차를 가할 것을 알렸습니다.

▶︎ 챗GPT 사용해 보기

2) 구글 : 제미나이(Gemini), 바드(Bard)

2023년 3월 출시된 바드(Bard)는 람다(LaMDA, 2021년 구글 언어 대화형 AI) 기반의 대화형 AI입니다. 40가지 언어 사용이 가능하고, 그에 상응하는 TTS 기능까지 있어 많은 관심을 받았는데요. 2024년 초 구글이 전사 AI들의 이름을 ‘제미나이(Gemini)’로 통합한다고 밝히며 바드(Bard) 역시 제미나이(Gemini)가 되었습니다. 챗봇의 형태로, 텍스트만이 아니라 이미지, 영상, 음성 등을 생성할 수 있는 멀티 모달 AI 모델입니다. 특히 제미나이 최상위 모델인 ‘제미나이 울트라(Gemini Ultra)’는 물리학, 역사, 수학 등 약 50개를 주제로 한 문제 해결 테스트에서 인간 전문가보다 높은 정답률인 90%를 기록해 화제가 되었는데요. 다양한 경로로 응용될 수 있는 가능성이 더욱 크게 점쳐지고 있습니다. 현재 일상적인 도움을 주는 제미나이 2.0 Flash부터, 복잡한 작업을 도와주는 제미나이 2.5 Pro까지 다양한 모델이 공개되어 있습니다.

▶︎ 제미나이 사용해 보기

3) 앤트로픽 : 클로드(Claude)

클로드(Claude)는 인공지능 스타트업 앤트로픽이 개발한 LLM입니다. 사용자의 지시를 정교하게 따르며 복잡한 추론과 자연스러운 대화를 수행하는 데 강점을 보입니다. 사용자가 요청하는 방식에 맞춰 말투나 문체를 바꿔주며, 대화 흐름을 자연스럽게 이어가는 능력이 뛰어나죠. 최신 모델인 클로드 3.7 소네트는 빠른 응답성과 깊이 있는 사고를 모두 수행할 수 있는 하이브리드 추론 모델입니다. 고차원 추론을 위한 확장 사고 모드는 수학·코딩·물리 등에서 성능이 향상되는데요. 복잡한 코드 작성이나 웹 개발 작업에 강하며, 새로운 명령줄 도구인 Claude Code를 통해 터미널 상에서 직접 코딩할 수 있습니다.

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