ㅁ 대규모 언어모델

ㅇ 정의:
대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)은 수십억~수천억 개의 매개변수를 가진 딥러닝 기반 자연어 처리 모델로, 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해·생성을 수행하는 인공지능 기술.

ㅇ 특징:
– 사전학습(Pre-training)과 미세조정(Fine-tuning) 단계를 거침
– 인과형(autoregressive) 또는 양방향(transformer 기반) 구조 사용
– 다양한 자연어 처리 태스크에 범용 적용 가능
– 계산 자원과 데이터 규모에 따라 성능이 급격히 향상

ㅇ 적합한 경우:
– 질의응답, 대화형 챗봇, 문서 요약, 코드 생성 등 범용적인 언어 작업
– 대규모 데이터셋을 보유하고 클라우드/고성능 GPU 환경이 있는 경우

ㅇ 시험 함정:
– LLM이 곧 “생성형 AI”와 동일하다고 단정하는 경우 (생성형 AI 범주에 속하지만 LLM 외에도 이미지·음성 생성 모델 존재)
– 파라미터 수가 많을수록 항상 성능이 좋은 것은 아님 (데이터 품질·학습 전략 중요)

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: LLM은 방대한 텍스트 데이터로 사전 학습한 후, 특정 도메인 작업에 맞게 미세 조정할 수 있다.
X: LLM은 항상 음성 인식 성능이 뛰어나며, 별도 학습 없이 모든 언어 작업을 완벽 수행한다.

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1. GPT

ㅇ 정의:
OpenAI에서 개발한 Transformer 기반 인과형(autoregressive) 언어모델 시리즈로, 대규모 텍스트 데이터를 사전학습하여 다양한 자연어 생성 작업을 수행.

ㅇ 특징:
– GPT-1부터 GPT-4까지 발전, 파라미터 수와 성능 지속 향상
– 프롬프트 기반 제어와 ChatGPT 형태의 대화형 인터페이스 제공
– API 형태로 상용 서비스 다수 제공

ㅇ 적합한 경우:
– 자연스러운 대화형 응답 생성
– 코드 작성 및 디버깅 지원
– 멀티턴 대화가 필요한 고객 지원

ㅇ 시험 함정:
– GPT가 오픈소스라고 착각하는 경우 (상용 모델, 일부 API 공개)
– GPT-4가 모든 데이터 최신성을 보장한다고 생각하는 경우 (학습 시점 이후 정보 반영 안됨)

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: GPT는 대규모 텍스트 코퍼스로 학습된 사전학습 언어모델이다.
X: GPT는 항상 실시간 인터넷 검색을 통해 답변을 생성한다.

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2. LLaMA

ㅇ 정의:
Meta(구 Facebook)가 공개한 대규모 언어모델 시리즈로, 연구 및 비상업적 용도로 모델 가중치를 제공.

ㅇ 특징:
– 상대적으로 적은 파라미터로 효율적 성능 구현
– LLaMA 2부터는 상업적 사용 일부 허용
– 오픈 가중치 기반으로 커뮤니티 파생 모델 활발

ㅇ 적합한 경우:
– 자체 GPU 환경에서 LLM을 fine-tuning하려는 연구자·기업
– 오픈소스 생태계 활용

ㅇ 시험 함정:
– LLaMA가 완전한 퍼블릭 도메인이라고 오인
– 모든 버전이 상업적 사용 가능하다고 착각

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: LLaMA는 Meta가 공개한 대규모 언어모델로 일부 버전은 상업적 사용이 가능하다.
X: LLaMA는 최초부터 누구나 상업적으로 자유롭게 사용할 수 있었다.

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3. Claude

ㅇ 정의:
Anthropic에서 개발한 안전성과 윤리성을 강조한 대규모 언어모델로, 헌법적 AI(Constitutional AI) 접근법 적용.

ㅇ 특징:
– 유해 발언 최소화를 위한 안전 규칙 내장
– 긴 컨텍스트 처리 능력 강화
– 기업용 챗봇, 문서 분석 등에 특화

ㅇ 적합한 경우:
– 규제 준수와 안전성이 중요한 산업 분야
– 민감 데이터 기반 문서 요약·분석

ㅇ 시험 함정:
– Claude가 오픈소스라고 오인
– 안전성이 절대적이라 모든 부적절 출력이 제거된다고 착각

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: Claude는 헌법적 AI 접근을 통해 안전성을 강화한 대규모 언어모델이다.
X: Claude는 오픈소스 모델로 누구나 수정 가능하다.

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4. Gemini

ㅇ 정의:
Google DeepMind에서 개발한 차세대 멀티모달 대규모 언어모델로, 텍스트·이미지·코드 등 다양한 입력을 처리 가능.

ㅇ 특징:
– Bard의 후속 모델로 출시
– 멀티모달 입력을 통한 복합 작업 수행
– Google Search, Workspace 등과 연계 강화

ㅇ 적합한 경우:
– 텍스트와 이미지를 동시에 이해·생성해야 하는 경우
– Google 생태계와 통합된 AI 서비스 구축

ㅇ 시험 함정:
– Gemini가 텍스트 전용 모델이라고 오인
– Bard와 Gemini가 동일하다고 착각

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: Gemini는 멀티모달 처리가 가능한 Google DeepMind의 대규모 언어모델이다.
X: Gemini는 텍스트 입력만 처리할 수 있는 언어모델이다.

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원하시면, 제가 여기에 **각 모델별 하위 주요 기술**(예: GPT-4 Turbo, LLaMA 2, Claude 2 등)을 추가해서 확장 버전으로 만들어 드릴 수도 있습니다.
추가 확장을 원하시나요?