대규모 언어 모델(LLM)의 작동 방식, 시간 경과에 따른 진화, 법률 및 소매 부문과 같은 산업에서 어떻게 적용될 수 있는지 살펴보십시오.
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2025년 9월 25일
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대규모 언어 모델(LLM)의 작동 방식, 시간 경과에 따른 진화, 법률 및 소매 부문과 같은 산업에서 어떻게 적용될 수 있는지 살펴보십시오.
대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 고급 생성적 AI 시스템입니다. 이러한 모델은 인터넷에서 수집된 수백만 기가바이트의 텍스트 데이터에 대해 학습되어 인간의 언어를 인식하고 해석할 수 있습니다. ChatGPT와 같은 LLM 기반 혁신은 생성적 AI를 모든 사람이 더 쉽게 액세스할 수 있도록 하면서 유명해졌습니다.
글로벌 LLM 시장이 2034년까지 856억 달러에 이를 것으로 예상됨에 따라 많은 조직에서 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 LLM을 채택하는 데 집중하고 있습니다.
이 기사에서는 대규모 언어 모델의 작동 방식과 다양한 산업 분야에서의 응용 분야를 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!
대규모 언어 모델의 역사는 수십 년에 걸쳐 있으며 연구 혁신과 흥미로운 발견으로 가득 차 있습니다. 핵심 개념을 살펴보기 전에 가장 중요한 이정표를 살펴보겠습니다.
다음은 LLM 개발의 주요 이정표에 대한 간략한 개요입니다.
2018년부터 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 및 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 모델은 트랜스포머를 사용하여 양방향 처리를 도입했습니다. 여기서 정보는 양방향으로 흐릅니다. 이러한 발전은 모델이 자연어를 이해하고 생성하는 능력을 크게 향상시켰습니다.
LLM(Large Language Model)이 어떻게 작동하는지 이해하려면 LLM이 정확히 무엇인지 먼저 명확히 해야 합니다.
LLM은 대규모 데이터 세트로 훈련된 범용 AI 시스템인 파운데이션 모델의 한 유형입니다. 이러한 모델은 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있으며 사람이 글을 쓰는 방식을 모방하여 텍스트를 처리하고 생성하도록 설계되었습니다. LLM은 최소한의 프롬프트로 예측하는 데 탁월하며 생성적 AI에서 널리 사용되어 사람의 입력을 기반으로 콘텐츠를 생성합니다. 컨텍스트를 추론하고, 일관성 있고 관련성 있는 응답을 제공하고, 언어를 번역하고, 텍스트를 요약하고, 질문에 답변하고, 창작 글쓰기를 지원하고, 코드를 생성하거나 디버깅할 수도 있습니다.
LLM은 매우 크며 수십억 개의 파라미터를 사용하여 작동합니다. 파라미터는 모델이 훈련 중에 학습하는 내부 가중치로, 입력받은 내용을 기반으로 결과물을 생성할 수 있게 합니다. 일반적으로 파라미터가 많은 모델이 더 나은 성능을 제공하는 경향이 있습니다.
다음은 인기 있는 LLM의 몇 가지 예입니다.
대규모 언어 모델(LLM)에는 사용자 프롬프트를 이해하고 응답하기 위해 함께 작동하는 몇 가지 주요 구성 요소가 있습니다. 이러한 구성 요소 중 일부는 레이어로 구성됩니다. 각 레이어는 언어 처리 파이프라인에서 특정 작업을 처리합니다.
예를 들어, 임베딩 레이어는 단어를 더 작은 조각으로 나누고 그들 사이의 관계를 식별합니다.
이를 기반으로 피드포워드 레이어는 이러한 조각을 분석하여 패턴을 찾습니다. 이와 유사하게 순환 레이어는 모델이 단어의 올바른 순서를 유지하도록 합니다.
또 다른 중요한 구성 요소는 어텐션 메커니즘입니다. 이는 모델이 입력의 가장 관련성이 높은 부분에 집중하도록 도와주어 덜 중요한 단어보다 키워드 또는 구문의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. "The cat sat on the mat"을 프랑스어로 번역하는 경우를 예로 들어 보겠습니다. 어텐션 메커니즘은 모델이 "cat"을 "le chat"에, "mat"을 "le tapis"에 정렬하여 문장의 의미를 보존하도록 합니다. 이러한 구성 요소는 텍스트를 처리하고 생성하기 위해 단계별로 함께 작동합니다.
모든 LLM은 동일한 기본 구성 요소를 공유하지만 특정 목적을 위해 구축 및 맞춤화할 수 있습니다. 다음은 다양한 유형의 LLM과 고유한 기능의 몇 가지 예입니다.
자연어 처리(NLP)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 작업하는 데 도움이 되는 반면, 생성적 AI는 텍스트, 이미지 또는 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둡니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 이 두 분야를 결합합니다. NLP 기술을 사용하여 언어를 이해한 다음 생성적 AI를 적용하여 독창적이고 인간과 유사한 응답을 생성합니다. 이 조합을 통해 LLM은 언어를 처리하고 창의적이고 의미 있는 텍스트를 생성할 수 있으므로 대화, 콘텐츠 생성 및 번역과 같은 작업에 유용합니다. NLP와 생성적 AI의 강점을 결합함으로써 LLM은 기계가 자연스럽고 직관적인 방식으로 통신할 수 있도록 합니다.
LLM이 무엇이고 어떻게 작동하는지 살펴보았으니, 이제 LLM의 잠재력을 보여주는 다양한 산업 분야의 활용 사례를 살펴보겠습니다.
AI 모델은 법률 산업을 혁신하고 있으며, LLM은 변호사가 법률 문서를 조사하고 작성하는 작업을 훨씬 빠르게 만들어 줍니다. LLM을 사용하여 법률 및 과거 사례와 같은 법률 텍스트를 신속하게 분석하여 변호사에게 필요한 정보를 찾을 수 있습니다. 또한 LLM은 계약서 또는 유언장과 같은 법률 문서 작성에도 도움을 줄 수 있습니다.
흥미롭게도 LLM은 연구 및 초안 작성에 유용할 뿐만 아니라 법률 준수를 보장하고 워크플로를 간소화하는 데에도 유용한 도구입니다. 조직은 LLM을 사용하여 잠재적인 위반 사항을 식별하고 이를 해결하기 위한 권장 사항을 제공함으로써 규정을 준수할 수 있습니다. 계약서를 검토할 때 LLM은 주요 세부 사항을 강조 표시하고 위험 또는 오류를 식별하며 변경 사항을 제안할 수 있습니다.
LLM은 과거 구매 내역, 검색 습관, 소셜 미디어 활동과 같은 고객 데이터를 분석하여 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다. 이는 제품에 대한 맞춤형 추천을 만드는 데 도움이 됩니다. LLM과 통합된 애플리케이션은 고객이 제품을 구매하는 과정을 안내하여 품목을 선택하고 장바구니에 추가하고 결제를 완료하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
또한 LLM 기반 챗봇은 제품, 서비스 및 배송에 대한 일반적인 고객 문의에 응답할 수 있습니다. 이를 통해 고객 서비스 담당자는 더 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다. 좋은 예는 Amazon의 최신 AI 챗봇인 Rufus입니다. Rufus는 LLM을 사용하여 제품 리뷰 요약을 생성합니다. 또한 Rufus는 가짜 리뷰를 감지하고 고객에게 의류 사이즈 옵션을 추천할 수도 있습니다.
LLM의 또 다른 흥미로운 응용 분야는 교육 분야입니다. LLM은 학생들을 위한 연습 문제와 퀴즈를 생성하여 학습을 더욱 상호 작용적으로 만들 수 있습니다.
학교 교과서로 미세 조정된 LLM은 개인 맞춤형 학습 경험을 제공하여 학생들이 자신의 속도에 맞춰 학습하고 어려움을 느끼는 주제에 집중할 수 있도록 합니다. 교사는 또한 LLM을 활용하여 에세이 및 시험과 같은 학생 과제를 채점하여 시간을 절약하고 교육의 다른 측면에 집중할 수 있습니다.
또한 이러한 모델은 교과서와 학습 자료를 여러 언어로 번역하여 학생들이 모국어로 교육 콘텐츠에 액세스할 수 있도록 돕습니다.
LLM은 자연어를 이해하고 요약 및 번역과 같은 작업을 자동화하며 코딩을 지원함으로써 많은 이점을 제공합니다. 다양한 소스의 정보를 결합하고 복잡한 문제를 해결하며 다국어 커뮤니케이션을 지원하여 여러 산업 분야에서 유용하게 사용할 수 있습니다.
그러나 잘못된 정보 확산 위험, 현실적이지만 허위 콘텐츠 생성에 대한 윤리적 문제, 중요한 영역에서의 부정확성과 같은 문제도 있습니다. 또한 단일 모델을 학습시키는 데 자동차 5대만큼의 탄소가 배출될 수 있으므로 환경에 미치는 영향도 큽니다. 이러한 장점을 이러한 한계와 균형을 맞추는 것이 LLM을 책임감 있게 사용하는 데 중요합니다.
대규모 언어 모델은 기계가 인간과 유사한 텍스트를 더 쉽게 이해하고 생성할 수 있도록 함으로써 생성형 AI 사용 방식을 재편하고 있습니다. 법률 문서 초안 작성, 제품 추천, 개인 맞춤형 학습 경험 생성 등 법률, 소매 및 교육과 같은 산업이 더욱 효율적으로 운영되도록 돕고 있습니다.
LLM은 시간을 절약하고 작업을 단순화하는 등 많은 이점을 제공하지만 정확성 문제, 윤리적 문제 및 환경 영향과 같은 문제도 있습니다. 이러한 모델이 개선됨에 따라 우리의 일상생활과 직장에서 훨씬 더 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다.
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