LLM(대규모 언어 모델) 쉽게 이해하기

LLM(Large Language Model) :  대규모 언어 모델   

 

 

□  LLM 기본개념  

    ㅇ LLM은 "Large Language Model", 즉 대규모 언어 모델을 의미합니다. 엄청나게 많은 양의 텍스트 데이터를 학습해서, 사람이 말하거나 쓰는 문장을 이해하고 자연스럽게 생성할 수 있는 인공지능입니다.

      ※ 대표적으로 LLM : ChatGPT, Claude, Gemini, PaLM 등

 

□  LLM 탄생배경 및 필요성   

    ㅇ 기존의 AI는 특정 작업에 특화되어 있었고, 일반적인 문장 생성이나 이해는 어려웠습니다.
하지만 LLM은 방대한 데이터를 학습하여 요약, 번역, 문서 생성, 질문 응답 등 다양한 작업을 하나의 모델로 처리할 수 있게 되었죠.
또한 기업에서는 LLM을 이용해 업무 자동화, 고객 응대, 보안 분석, 보고서 작성 등을 수행할 수 있어 매우 유용합니다.

 

□  LLM 동작과정   

    1. 사용자가 질문을 입력
    2. 입력 문장을 벡터(숫자 형태)로 변환

     3. 학습된 파라미터를 기반으로 예측

     4. 가장 자연스러운 단어를 선택하여 문장을 생성

          - "다음에 어떤 단어가 올지"를 예측하며 문장을 만드는 구조입니다.

 

□  LLM 주요 구성요소   

• 토크나이저(Tokenization): 문장을 단어 또는 단위로 분리
• 임베딩(Embedding): 단어를 숫자로 표현
• 트랜스포머 구조(Transformer): LLM의 핵심 구조. 문맥을 이해하게 함
• 파라미터(Parameter): 학습된 수치 정보. 모델의 뇌와 같음
• 디코더(Decoder): 최종적으로 문장을 생성하는 역할

 

□  LLM을 이용한 정보보안 분야 활용 사례   

• 보안 정책 요약 자동화
• 보안 경고 알림 분석 및 조치 추천
• 악성 코드 설명 자동 생성
• 보안 교육 콘텐츠 자동 생성
• 취약점 리포트 해석 및 정리

□  LLM 장점    

• 다양한 분야에 범용적으로 사용 가능
• 자연스럽고 사람 같은 응답 생성
• 반복적인 작업 자동화
• 다양한 언어를 지원

□  LLM 단점    

• 정확하지 않은 정보를 생성할 수 있음 (환각 문제)
• 최신 정보가 반영되지 않음
• 많은 컴퓨팅 자원이 필요
• 민감한 데이터에 대해 개인정보 유출 우려

□  LLM 종류 및 접속 정보(URL)     

모델	특징	URL
ChatGPT (OpenAI)	가장 널리 쓰이는 LLM	https://chat.openai.com
Claude (Anthropic)	안전성과 직관성 강조	https://claude.ai
Gemini (Google)	검색 기반 LLM, GMail과 연동	https://gemini.google.com
Mistral	오픈소스, 빠르고 가벼운 LLM	https://mistral.ai
LLaMA (Meta)	페이스북에서 개발한 오픈 LLM	https://ai.meta.com

 

감사합니다.