LLM과 딥러닝 기초: 대규모 언어 모델의 원리와 활용

들어가며

ChatGPT, Claude, Gemini — 이 서비스들의 핵심 엔진은 모두 **대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)**이다. 수십억에서 수조 개의 파라미터를 가진 이 모델들은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 방대한 텍스트 데이터를 학습하여, 인간 수준의 언어 이해와 생성 능력을 갖추고 있다.

AI 에이전트, 프롬프트 엔지니어링, RAG 등 모든 AI 활용의 근간이 되는 것이 LLM이다. LLM이 어떻게 작동하는지, 어떤 한계가 있는지를 이해하는 것이 AI 활용의 첫걸음이다.

1. AI의 발전 역사: 전통 ML에서 LLM까지

AI의 발전은 크게 네 단계로 나뉜다.

1단계: 전통적 머신러닝 (2000년대~)

규칙 기반 시스템과 통계적 모델링. 의사결정 트리, SVM, 로지스틱 회귀 등이 대표적이다. 사람이 직접 **특징(feature)**을 설계해야 했고, 도메인 전문지식이 필수였다.

2단계: 딥러닝 (2012년~)

신경망의 층을 깊게 쌓아 특징을 자동 학습하는 방식이다. 2012년 AlexNet의 ImageNet 우승이 전환점이었다. CNN(이미지), RNN/LSTM(시퀀스) 등 아키텍처가 발전했지만, 긴 문맥 처리와 병렬화에 한계가 있었다.

3단계: 트랜스포머 혁명 (2017년~)

Google의 "Attention Is All You Need" 논문이 모든 것을 바꿨다. 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘으로 입력 시퀀스의 모든 위치 간 관계를 동시에 계산할 수 있게 됐다. 핵심 혁신은:

병렬 처리: RNN과 달리 순차적 처리가 필요 없어 학습 속도가 획기적으로 향상
장거리 의존성: 문장의 앞부분과 뒷부분의 관계를 직접 포착 가능
스케일링: 모델 크기, 데이터 양, 컴퓨팅 자원을 늘리면 성능이 계속 향상되는 스케일링 법칙 발견

4단계: 생성형 AI (2022년~)

트랜스포머 기반 LLM이 대화, 코딩, 분석, 창작 등 범용 작업을 수행하는 시대. GPT-3의 등장(2020)과 ChatGPT의 대중화(2022)가 결정적이었다. 현재는 멀티모달(텍스트+이미지+음성+영상), 에이전트, 추론 특화 모델로 진화 중이다.

2. LLM의 작동 원리

LLM의 핵심 원리는 놀랍도록 단순하다: 주어진 텍스트 다음에 올 가장 확률 높은 토큰을 예측하는 것이다. 이 단순한 원리가 수십억 개 파라미터와 조 단위 토큰의 학습 데이터를 만나면, 인간 수준의 언어 능력이 창발(emerge)한다.

학습 과정

사전학습(Pre-training): 인터넷의 방대한 텍스트로 다음 토큰 예측을 학습. 이 과정에서 문법, 사실, 추론, 코딩 등 다양한 능력을 습득한다. 수천 개의 GPU로 수주~수개월이 걸린다.
지시어 튜닝(Instruction Tuning): 사전학습된 모델을 지시-응답 쌍으로 미세조정. "요약해줘", "코드 짜줘" 같은 명령을 이해하고 따르도록 학습한다.
RLHF(인간 피드백 강화학습): 인간 평가자가 모델의 출력을 평가하고, 이 피드백으로 추가 학습. 유해한 콘텐츠를 줄이고, 유용하고 무해한 응답을 만들도록 조정한다.

토큰과 컨텍스트 윈도우

LLM은 텍스트를 토큰 단위로 처리한다. 영어는 대략 1단어 ≈ 1.3토큰, 한국어는 1글자 ≈ 2-3토큰 정도다. 컨텍스트 윈도우는 한 번에 처리할 수 있는 토큰의 최대량으로, Claude의 경우 200K~1M 토큰까지 지원한다.

컨텍스트 윈도우가 크다는 것은 한 번에 더 많은 정보를 참고할 수 있다는 뜻이지만, 비용과 지연 시간도 비례해서 증가한다. 이 트레이드오프를 이해하는 것이 실무에서 중요하다.

3. 주요 LLM 모델 비교

2025-2026년 기준 주요 모델 가문:

GPT (OpenAI)

가장 먼저 대중화된 LLM 시리즈. GPT-4o에서 시작해 o1(추론 특화), GPT-5.1~5.4까지 발전. 가장 넓은 사용자 기반과 풍부한 생태계를 보유하고 있다. Codex CLI, Agent Builder 등 개발자 도구도 제공한다.

Claude (Anthropic)

"유용하고 무해한 AI"를 표방하며, 안전성과 성능의 균형을 추구한다. Claude 4.5 Sonnet/Opus가 현재 주력 모델이며, 200K~1M 토큰의 대규모 컨텍스트 윈도우가 강점이다. Claude Code를 통한 코딩 지원이 차별점이다.

Gemini (Google)

Google의 AI 모델 시리즈. Gemini Flash(경량/고속), Gemini Pro(범용), Gemini Ultra(최상위)로 구분된다. Google 생태계(Search, Workspace, Cloud)와의 통합이 강점이며, 멀티모달 처리 능력이 뛰어나다.

오픈소스 모델들

Llama(Meta), Mistral, Qwen(Alibaba) 등이 대표적이다. 자체 인프라에서 운영할 수 있어 데이터 프라이버시가 중요한 경우나, 특정 도메인에 파인튜닝이 필요한 경우에 선택된다. Ollama 같은 도구로 로컬에서도 실행 가능하다.

4. AI가 스스로를 개선하는 5가지 방법

최근 연구에서 가장 주목할 트렌드 중 하나는 AI가 AI 연구 자체를 가속화하고 있다는 점이다. 코딩부터 하드웨어 설계에 이르기까지 LLM이 연구 진도를 빠르게 해주고 있으며, 이는 현재 AI 분야에서 가장 중요한 트렌드일 수 있다.

코드 생성 및 디버깅: AI가 연구에 필요한 코드를 자동 생성하고 최적화하여 연구 주기를 단축
논문 분석 및 지식 합성: 수천 편의 논문을 분석하고 핵심 인사이트를 추출
실험 설계 최적화: 하이퍼파라미터 탐색과 실험 조건을 AI가 제안
데이터 큐레이션: 학습 데이터의 품질을 자동으로 평가하고 정제
하드웨어/아키텍처 탐색: 칩 설계와 모델 아키텍처를 AI가 탐색

이 "AI가 AI를 개선하는" 피드백 루프가 가속화되면서, AI 발전 속도는 지수적으로 빨라지고 있다.

5. 생성형 AI가 인간 학습에 미치는 영향

ChatGPT, Claude, Gemini 같은 도구가 인간의 학습에 미치는 영향은 양면적이다.

긍정적 효과

개인화된 학습: 각 학습자의 수준에 맞춘 설명과 연습문제 생성
즉각적 피드백: 코드, 글쓰기, 문제풀이에 대한 실시간 피드백
접근성 확대: 비전문가도 전문가 수준의 지식에 접근 가능

우려되는 효과

과도한 의존: AI에 답을 맡기면서 스스로 사고하는 능력이 저하될 수 있음
비판적 사고 약화: AI의 답변을 그대로 수용하는 습관이 형성될 수 있음
환각(Hallucination)의 위험: AI가 자신 있게 틀린 정보를 제공하면 학습자가 잘못된 지식을 습득

연구들은 AI를 "답을 주는 도구"가 아니라 "사고를 돕는 파트너"로 활용할 때 학습 효과가 가장 높다고 보고하고 있다. "이 코드가 왜 작동하는지 단계별로 설명해줘"처럼 과정을 이해하는 데 AI를 활용하는 것이 핵심이다.

6. LLM의 한계

LLM을 효과적으로 활용하려면 한계를 정확히 아는 것이 중요하다.

환각(Hallucination): 사실과 다른 정보를 자신 있게 생성. RAG, 검증 파이프라인으로 완화 가능하지만 완전히 제거할 수는 없다.
학습 시점 제한: 학습 데이터 이후의 정보를 모름. Context7 같은 MCP나 검색 도구로 보완한다.
추론의 불안정성: 동일한 질문에도 다른 답을 낼 수 있음. 온도(temperature) 파라미터로 조절 가능하지만 완벽한 일관성은 보장되지 않는다.
컨텍스트 윈도우 한계: 아무리 커져도 유한하다. 정보가 너무 많으면 "중간에 있는 정보를 놓치는" 현상(Lost in the Middle)이 발생한다.
비용: 토큰 단위로 과금되며, 복잡한 작업은 비용이 빠르게 증가. 토큰 최적화 전략이 중요하다.

마무리

LLM은 현대 AI의 근간이며, 에이전트, 프롬프트 엔지니어링, RAG 등 모든 응용 기술의 출발점이다. 트랜스포머 아키텍처가 가져온 혁명은 여전히 진행 중이며, 멀티모달, 추론 특화, 에이전트 통합 등의 방향으로 계속 진화하고 있다.

중요한 것은 LLM을 만능으로 보지 않는 것이다. 강점과 한계를 정확히 이해하고, 적절한 보완 전략(RAG, 프롬프트 엔지니어링, 가드레일)을 결합할 때 가장 효과적으로 활용할 수 있다. AI를 잘 쓴다는 것은 결국 AI의 작동 원리를 이해한다는 것이다.