대규모 언어 모델(LLM) 뜻과 역사, 종류 총정리

요즘 챗GPT나 클로드, 제미나이와 같은 AI 서비스를 일상에서 사용하시는 분들이 정말 많아졌는데요. 이러한 서비스들의 핵심 기술이 바로 대규모 언어 모델, 흔히 LLM이라고 불리는 기술입니다.

개인적으로도 블로그 글을 쓰거나 코드를 작성할 때 LLM 기반 서비스를 자주 활용하고 있다보니, 이 기술이 어떻게 발전해왔고 어떤 종류들이 있는지 궁금해지더라구요. 실제로 주변에서도 LLM이 뭔지, 어떤 AI 서비스를 선택해야 하는지 물어보시는 분들이 많았습니다.

그렇기에 이번 포스팅에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 뜻과 역사, 그리고 현재 시장에서 인기 있는 LLM 종류들을 정리해보려고 합니다. AI 기술에 관심이 있거나 업무에 활용해보고 싶으신 분들께는 유용한 정보가 되지 않을까 싶네요.

1. 대규모 언어 모델(LLM)이란?

대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 학습하여 자연어 및 기타 유형의 콘텐츠를 이해하고 생성하여 광범위한 작업을 수행할 수 있는 기초 모델의 범주입니다. 쉽게 말해서 인간의 언어를 이해하고 사람처럼 자연스러운 문장을 만들어내는 인공지능 기술이라고 보시면 되는데요.

LLM은 수많은 파라미터(보통 수십억 개 이상)를 보유한 인공 신경망으로 구성되며, 자기 지도 학습이나 반자기지도학습을 사용하여 레이블링되지 않은 상당한 양의 텍스트로 훈련됩니다. 여기서 파라미터란 모델이 학습을 통해 얻는 지식을 저장하는 단위라고 이해하시면 좋을 것 같네요.

LLM은 문장 완성, 번역, 요약 등 다양한 자연어 처리 작업에 활용됩니다. 실제로 고객 질문에 답변하거나, 보고서 정보를 요약하거나, 이메일 초안을 작성하거나, 코드를 생성하는 등의 다양한 작업을 수행할 수 있죠.

개인적으로 LLM을 처음 사용해봤을 때 가장 놀라웠던 점은 단순히 정해진 답변을 출력하는 것이 아니라, 문맥을 이해하고 상황에 맞는 응답을 생성한다는 것이었는데요. 이런 능력 덕분에 현재 챗봇, 콘텐츠 생성, 번역, 코딩 지원 등 정말 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

LLM의 작동 원리

LLM의 작동 방식은 크게 토큰화, 트랜스포머 모델, 프롬프트 등 3가지로 나뉘고 있습니다.

토큰화는 자연어 처리의 일부로 일반 인간 언어를 저수준 기계 시스템이 이해할 수 있는 시퀀스로 변환하는 작업을 말합니다. 우리가 입력한 문장을 AI가 이해할 수 있는 형태로 쪼개는 과정이라고 보시면 되는데요.

트랜스포머 모델은 순차적 데이터를 검사하여 어떤 단어가 서로 뒤따를 가능성이 높은지 관련 패턴을 식별하는 신경망의 일종입니다. 이 기술 덕분에 LLM은 문장의 앞뒤 맥락을 파악하고 자연스러운 문장을 생성할 수 있게 되었죠.

2. LLM의 역사와 발전 과정

초기 언어 모델 (1990년대~2010년대)

1990년대에는 IBM의 정렬 모델이 통계적 언어 모델링의 선구적 역할을 했습니다. 2001년에는 3억 단어 규모의 말뭉치로 학습한 스무딩된 n-그램 모델이 당시 최고 수준의 퍼플렉시티를 기록하기도 했습니다.

2000년대에 접어들면서 인터넷 사용이 보편화되자 일부 연구자들은 ‘웹을 말뭉치로’ 접근을 통해 인터넷 규모의 언어 데이터세트를 구축했고, 이를 기반으로 통계적 언어 모델을 학습시켰습니다.

초창기 자연어 처리는 규칙 기반 시스템이나 통계적 방법론에 크게 의존했는데요. RNN 기반 모델들은 문장의 순차적인 정보를 처리하는 데 강점을 보였지만, 문장이 길어질수록 앞부분의 정보를 잊어버리는 ‘장기 의존성 문제’가 발생했습니다. 또한 단어를 하나씩 순서대로 처리해야 해서 대규모 데이터 학습에 시간이 오래 걸렸다는 한계도 있었죠.

트랜스포머의 등장 (2017년)

이러한 한계를 극복하기 위한 연구가 계속되던 중, 2017년 Google의 연구진이 ‘Attention Is All You Need’라는 기념비적인 논문을 발표합니다. 이 논문 하나가 언어 모델 전체의 역사를 바꾸고 LLM이라는 개념을 정립하는 계기가 되었다고 해도 과언이 아닙니다.

언어 모델의 시초는 20세기 초까지 거슬러 올라가지만, 대규모 언어 모델이 본격적으로 부상한 시점은 신경망이 도입된 이후입니다. 특히 2017년에 등장한 트랜스포머 심층 신경망 아키텍처는 언어 모델에서 LLM으로의 진화에 큰 역할을 했습니다.

GPT 시리즈의 발전 (2018년~현재)

GPT(생성형 사전 학습 트랜스포머)는 OpenAI가 2018년에 출시한 모델로, 약 1억 1,700만 개의 매개변수를 사용합니다. 이후 GPT-2, GPT-3로 발전하면서 파라미터 수가 급격히 증가했는데요.

OpenAI가 1,750억 매개변수를 갖는 최대 규모의 모델이며 언어 관련 영역에 대한 새로운 성능 벤치마크가 된 GPT-3를 출시했습니다.

ChatGPT의 등장과 대중화 (2022년)

대중적 관심을 끌게 된 계기는 2022년 출시된 ChatGPT였는데, 이 소비자 대상의 브라우저 기반 챗봇은 대중의 상상력을 자극하며 큰 화제를 모았습니다.

GPT-3 및 유사 모델을 웹 인터페이스를 통해 사용자가 광범위하게 액세스할 수 있는 서비스로 전환하여 LLM 및 생성형 AI에 대한 대중의 인식을 크게 높인 ChatGPT가 출시되었습니다.

2023년의 GPT-4는 정확도가 향상되었을 뿐만 아니라 멀티모달 기능 덕분에 ‘성배’라는 평가까지 받았습니다. 이후 2024년에는 논리적 추론 기능을 강화한 모델들이 등장하면서 LLM 기술은 계속해서 발전하고 있습니다.

3. 대표적인 LLM 종류와 특징

현재 시장에서는 다양한 LLM 서비스들이 경쟁하고 있는데요. 특히 구글의 제미나이, 앤스로픽의 클로드, 그리고 OpenAI의 챗GPT는 세계에서 가장 알려진 대표 LLM으로 각각 고유한 강점을 바탕으로 시장을 선도하고 있습니다. 각 모델의 특징을 살펴보도록 하죠.

1) OpenAI GPT 시리즈 (ChatGPT)

OpenAI에서 개발한 LLM으로 챗GPT는 현재까지 가장 널리 사용되는 대화형 AI 모델 중 하나입니다. 사실상 AI 시대를 열었다고도 볼 수 있죠.

GPT 기반의 ChatGPT는 자연어 생성에 뛰어나며, 문장 생성, 질문 답변, 번역, 대화 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. GPT-4 버전에서는 더 정교한 문맥 이해와 복잡한 질문에 대한 깊이 있는 답변을 제공하는 능력이 향상되었습니다.

ChatGPT는 사람들에게 ‘표준 LLM’으로 인식되는 서비스입니다. 전반적인 기능이 우수하면서 널리 알려져 있어서 많은 사람들이 사용하고 있죠. 그만큼 활용 사례도 많이 공유되고 있어서 온라인에서 검색만 해도 금방 실력을 높일 수 있습니다.

2) Anthropic Claude

클로드는 성능 측면에서 사용자의 의도와 맥락을 더 정교하게 파악하는 능력이 돋보이며 일반적인 NLP 성능뿐만 아니라, 윤리적 판단과 안정성에 대한 강점을 갖추고 있습니다.

클로드는 챗GPT와 거의 비슷한 기능을 수행합니다. 하지만 클로드는 조금 더 사용자 의도 파악과 맥락 유지에 대해 뛰어나다는 평가가 있습니다. 특히 코딩 분야에서 클로드만의 진가를 유감없이 발휘하는데요. 단순한 코드 생성을 넘어 복잡한 알고리즘 설계, 버그 디버깅, 코드 최적화에 이르기까지 폭넓은 지원을 제공합니다.

Claude의 가장 큰 강점은 바로 ‘기본기’입니다. 텍스트를 생성하는 능력이 정말 탁월하거든요. 영어뿐만 아니라 다른 언어로도 자연스럽게 말할 수 있고, 어조나 분위기도 잘 살려냅니다.

3) Google Gemini

제미나이는 구글의 AI 모델로 (구)바드에서 (현)제미나이로 재탄생했습니다.

Gemini는 실시간 데이터와 지도, 유튜브, 구글 검색 연동이 특징이며, 특히 여행이나 맛집, 항공권 비교에 최적화되어 있습니다. 구글의 다양한 서비스와 연동되다보니 정보 검색 측면에서 강점을 보여주는데요.

​

Gemini는 실시간 정보 검색 및 분석에 강력한 성능을 발휘하며, 여러 구글 서비스와 높은 연동성이 강점입니다.

4) Meta Llama

Meta에서 개발한 Llama 시리즈는 오픈소스로 공개되어 있어서 개발자들이 자유롭게 활용하고 커스터마이징 할 수 있다는 장점이 있는데요. Meta의 Llama 4 Scout는 전례 없는 1000만 토큰의 컨텍스트 윈도우로 한계를 밀어붙였습니다.

5) 국내 LLM 모델

네이버, 카카오, LG전자 등 국내 기업들 역시 한국어에 특화된 자체 LLM 개발에 뛰어들며 치열한 기술 경쟁에 참전하고 있습니다.

네이버에서 제공하는 HyperCLOVA HCX 시리즈는 한국어 특화 모델입니다. 한국어 처리에 있어서는 해외 모델들보다 더 자연스러운 결과를 보여주는 경우가 많다보니, 국내 서비스에서는 고려해볼 만한 선택지가 되고 있습니다.

LLM 선택 시 고려사항

각 LLM 모델은 그 성능과 활용도에서 서로 다른 강점을 가지고 있습니다. ChatGPT는 자연어 생성과 다양한 용도에서 뛰어나며, Claude는 안전성과 윤리적인 대화를 중시하는 환경에 더 적합할 수 있습니다. Gemini는 실시간 정보 검색 및 분석에 강력한 성능을 발휘합니다.

딱 필요한 순간, 목적에 맞는 LLM을 조합해 쓰는 방식이 가장 효율적입니다. 개인적으로 정보 탐색이 필요할 때는 Gemini를, 글쓰기나 문서 정리가 필요할 때는 Claude를, 전반적인 기획이나 아이디어가 필요할 때는 ChatGPT를 활용하는 편인데요. 자신의 용도에 맞게 선택해서 사용하시면 좋을 것 같네요.

4. 맺음말

오늘은 대규모 언어 모델(LLM)의 뜻과 역사, 그리고 대표적인 LLM 종류들에 대해서 알아보았습니다.

현재 LLM의 역사는 하루가 다르게 새로운 기록을 써 내려가고 있으며 기술의 발전 속도는 그 누구도 예측하기 어려운 상황입니다. 2017년 트랜스포머 아키텍처의 등장 이후, 불과 몇 년 만에 ChatGPT와 같은 서비스가 우리 일상에 깊숙이 들어왔다는 점이 정말 놀랍기도 하고요.

개인적으로는 앞으로 LLM 기술이 더욱 발전하면서 특정 분야에 특화된 모델들이 많이 등장하지 않을까 싶은데요. 지금처럼 하나의 만능 모델보다는 용도에 맞게 여러 모델을 조합해서 사용하는 방식이 더 효율적일 것 같다는 생각이 드네요.

LLM을 처음 접하시는 분들이라면 무료로 제공되는 ChatGPT나 Claude, Gemini 서비스를 먼저 사용해보시면서 각 모델의 특징을 직접 경험해보시는 것을 권장드립니다.