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LLM(Large Language Model)은 자연어를 이해하고 생성하기 위해 방대한 양의 텍스트로 학습된 인공지능 모델입니다. GPT-4(OpenAI), Claude(Anthropic), Gemini(Google), Llama(Meta)는 가장 널리 사용되는 LLM입니다. 이러한 모델은 챗봇, AI 검색 엔진, 그리고 다양한 자동화 도구의 근간을 이룹니다.
LLM은 어떻게 작동하는가
LLM은 웹페이지, 도서, 기사, 대화, 소스 코드 등 수십억 개의 문서로부터 언어의 통계적 패턴을 학습합니다. 이 학습을 통해 시퀀스 안에서 다음 단어를 예측할 수 있게 되며, 나아가 지시에 따라 일관성 있는 텍스트를 생성할 수 있게 됩니다.
사전 학습(Pre-training): 모델이 방대한 말뭉치를 흡수하며 언어의 구조를 학습합니다.
미세 조정(Fine-tuning): 인간의 피드백을 바탕으로 특정 작업에 맞게 모델을 조정합니다.
추론(Inference): 실제 운영 환경에서 모델은 프롬프트를 받아 토큰 단위로 답변을 생성합니다.
시장의 주요 LLM
| 모델 | 개발사 | 강점 |
|---|---|---|
| GPT-4 / GPT-4o | OpenAI | 범용성, Bing 통합 |
| Claude 3.5 | Anthropic | 추론 능력, 긴 컨텍스트 |
| Gemini | 멀티모달, Search 통합 | |
| Llama 3 | Meta | 오픈소스, 커스터마이징 가능 |
| Mistral | Mistral AI | 성능 대비 비용, 주권 확보 |
LLM과 브랜드 가시성
LLM은 사용자와 정보 사이의 매개자가 되고 있습니다. 누군가 "무엇을 사용해야 할까"라고 물으면, LLM은 학습 지식과 RAG를 바탕으로 답변을 구성합니다. LLM의 작동 방식을 이해하면 가시성을 높이기 위한 실행 레버를 파악할 수 있습니다.
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