LLM(대규모 언어 모델)은 인터넷의 방대한 텍스트 데이터를 사전 학습해, 다음에 올 단어를 확률적으로 예측하는 방식으로 인간과 유사한 문장을 생성하는 딥러닝 신경망이다. GPT, Claude, Gemini, Llama 등 다양한 계열이 존재하며 모델마다 학습 데이터, 파라미터 규모, 강화학습 방식이 달라 같은 질문에도 답변 스타일과 정확도가 다르게 나타난다. LLM은 특정 시점까지의 데이터로만 학습되는 지식 컷오프의 한계가 있어, 최신 정보가 필요한 질문에는 RAG(검색 증강 생성)로 실시간 웹 검색을 결합하는 것이 필수적이다.
실무 적용 및 비즈니스 영향
- 차세대 모든 검색 엔진과 지능형 소프트웨어의 두뇌 역할을 담당
구현 가이드 및 주의사항
- 모델의 토큰 처리 방식과 사전 학습 지식의 한계를 이해하고 최적화 수립