거대 언어 모델LLM
한마디로
대규모 텍스트로 학습해 사람처럼 글을 이해하고 생성하는 언어 모델이에요. GPT·Claude·Gemini가 여기에 해당해요
LLM(Large Language Model)은 인터넷·책 등 방대한 텍스트로 '다음에 올 단어'를 예측하도록 학습한 모델이에요. 그 과정에서 문법·지식·추론 능력이 함께 생겨요.
GPT(OpenAI), Claude(Anthropic), Gemini(Google)가 대표적이고요. 챗봇·요약·번역·코드 작성·콘텐츠 생성의 기반이에요.
실무 포인트: LLM은 '아는 것을 검색'하는 게 아니라 '확률적으로 생성'해요. 그래서 최신 정보나 사내 데이터가 필요하면 RAG로 근거를 붙이고, 정확도가 중요하면 사람 검수를 둬야 해요.
헷갈리는 용어 구분
관련 용어
- 파운데이션 모델광범위한 데이터로 사전학습해 다양한 작업에 범용으로 갖다 쓰는 기반 모델이에요. LLM은 그중 언어에 특화된 버전이에요
- 토큰AI에서는 모델이 텍스트를 처리하는 최소 단위(비용·길이 산정 기준)이고, 데이터·결제 쪽에서는 민감정보를 가린 대체값(토큰화)을 뜻해요
- 컨텍스트 윈도우모델이 한 번에 기억·참조할 수 있는 토큰의 양이에요. '200K 컨텍스트'면 약 15만 단어 분량을 한꺼번에 볼 수 있어요
- 추론(실행)AI에서는 학습이 끝난 모델을 실제로 돌려 답을 뽑는 실행 단계를, 데이터 분석에서는 표본으로 전체를 판단하는 통계적 추론을 뜻해요
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