LLM과 머신러닝의 관계

LLM과 머신러닝의 관계 인공지능(AI)을 공부하다 보면 ‘머신러닝(Machine Learning)’과 ‘LLM(Large Language Model)’이라는 용어를 자주 접하게 됩니다.  두 개념은 서로 관련이 있지만, 정확히 어떤 관계인지 헷갈리는 경우가 많습니다.  1. 머신러닝이란 무엇인가? 머신러닝은 데이터를 통해 패턴을 학습하는 인공지능 기술입니다.  사람이 규칙을 직접 만드는 대신, 데이터에서 규칙을 찾아내는 방식입니다. 특징 데이터 기반 학습 예측 및 분류 가능 다양한 분야 적용 예를 들어, 이메일 스팸 필터 추천 시스템 이미지 인식 이 모든 것이 머신러닝 기술을 기반으로 합니다. 2. LLM이란 무엇인가? LLM은 ‘대규모 언어 모델’로, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 특화된 AI 모델입니다. 특징 텍스트 데이터 중심 학습 자연어 처리 능력 다양한 언어 작업 수행 즉, LLM은 언어를 다루는 데 특화된 모델입니다. 3. 머신러닝과 LLM의 관계 LLM은 머신러닝의 한 종류라고 볼 수 있습니다. 구조적으로 보면 인공지능(AI) → 머신러닝 → 딥러닝 → LLM 이처럼 LLM은 더 큰 개념 안에 포함된 기술입니다. 4. 딥러닝과의 연결 LLM을 이해하려면 딥러닝도 함께 알아야 합니다. 머신러닝: 다양한 학습 방법 포함 딥러닝: 신경망 기반 학습 방식 LLM: 딥러닝 기반 언어 모델 즉, LLM은 딥러닝 기술을 활용한 결과물입니다. 5. LLM이 머신러닝과 다른 점 같은 범주에 속하지만, LLM은 몇 가지 특징에서 차이를 보입니다. 5.1 데이터 규모 머신러닝: 비교적 적은 데이터 LLM: 매우 큰 데이터 사용 5.2 모델 크기 머신러닝: 비교적 단순한 구조 LLM: 수십억 개 이상의 파라미터 5.3 활용 범위 머신러닝: 특정 문제 해결 LLM: 다양한 언어 작업 수행 6. 왜 LLM이 주목받는가? 머신러닝은 오랫동안 사용되어 왔지만, LLM은 최근에야 주목받고 있습니다. 이유 자연어 처리 성능 향상 범용성 증가 다양한...

LLM의 종류

LLM의 종류


인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 ‘LLM(Large Language Model)’은 다양한 형태로 진화하고 있습니다. 

단순히 하나의 모델이 아니라, 목적과 구조, 활용 방식에 따라 여러 종류로 나뉘는 것이 특징입니다. 



1. LLM을 나누는 기준은 무엇일까?

LLM은 크게 다음과 같은 기준으로 구분할 수 있습니다.

  • 학습 방식

  • 모델 구조

  • 활용 목적

  • 공개 여부

  • 모델 크기



2. 학습 방식에 따른 LLM 종류

2.1 사전학습 모델 (Pre-trained Model)

사전학습 모델은 대규모 데이터를 기반으로 미리 학습된 기본 형태의 LLM입니다. 

다양한 텍스트를 학습했기 때문에 범용적으로 사용할 수 있습니다.

  • 특징: 다양한 작업 수행 가능

  • 장점: 별도의 학습 없이도 활용 가능

  • 활용: 글쓰기, 요약, 번역, 질의응답

이 모델은 대부분의 AI 서비스의 기반이 됩니다.


2.2 미세조정 모델 (Fine-tuned Model)

사전학습된 모델을 특정 목적에 맞게 추가적으로 학습한 모델입니다. 

특정 분야에 특화된 성능을 보여줍니다.

  • 특징: 특정 분야에 최적화

  • 장점: 정확도 향상

  • 활용: 고객 상담, 리뷰 분석, 문서 분류

예를 들어, 유통 분야에서는 상품 추천이나 고객 문의 응답에 맞게 튜닝된 LLM이 사용될 수 있습니다.



3. 구조에 따른 LLM 종류

3.1 디코더 기반 모델

텍스트를 생성하는 데 최적화된 구조입니다. 

입력된 문장을 바탕으로 자연스럽게 이어지는 텍스트를 만들어냅니다.

  • 특징: 문장 생성 능력이 뛰어남

  • 활용: 챗봇, 콘텐츠 제작

현재 가장 널리 사용되는 형태 중 하나입니다.


3.2 인코더 기반 모델

텍스트를 이해하고 분석하는 데 집중되어진 구조입니다. 

문장의 의미를 파악하는 데 강점이 있습니다.

  • 특징: 분석 중심

  • 활용: 감정 분석, 텍스트 분류, 검색


3.3 인코더-디코더 모델

입력된 내용을 이해하고 새로운 텍스트를 생성하는 기능을 동시에 수행합니다.

  • 특징: 이해 + 생성 결합

  • 활용: 번역, 요약

이 구조는 입력과 출력이 명확히 나뉘어지는 작업에 적합합니다.



4. 활용 목적에 따른 LLM 종류

4.1 범용 LLM

여러 작업을 수행할 수 있도록 설계된 모델입니다. 

하나의 모델로 다양한 기능을 처리할 수 있습니다.

  • 특징: 범용성 높음

  • 단점: 특정 분야에서는 한계 존재


4.2 버티컬 LLM

특정 산업이나 분야에 특화된 모델입니다. 

최근 기업들이 많이 도입하고 있는 형태입니다.

  • 예시 분야: 유통, 금융, 교육, 제조 등

  • 특징: 도메인 지식 반영

버티컬 LLM은 실제 업무에 바로 적용하기 쉽다는 장점이 있습니다.



5. 공개 방식에 따른 LLM 종류

5.1 오픈소스 LLM

누구나 접근하고 수정할 수 있도록 공개된 모델입니다.

  • 특징: 자유로운 활용

  • 장점: 비용 절감, 커스터마이징 가능

개발자나 스타트업에서 많이 사용합니다.


5.2 폐쇄형 LLM

기업이 자체적으로 개발하고 외부 공개를 제한하는 모델입니다.

  • 특징: 안정성과 성능 중심

  • 단점: 사용 제한 및 비용 발생

일반적으로 상용 서비스에서 많이 사용됩니다.



6. 모델 크기에 따른 LLM 종류

6.1 초대형 LLM

수십억 개 이상의 파라미터를 가진 모델입니다.

  • 특징: 높은 성능과 자연스러운 결과

  • 단점: 높은 비용과 연산 자원 필요



6.2 경량 LLM

상대적으로 작은 규모로 최적화된 모델입니다.

  • 특징: 빠른 처리 속도

  • 활용: 모바일, IoT, 임베디드 환경

최근에는 경량 모델의 성능도 빠르게 개선되고 있어 활용 범위가 넓어지고 있습니다.



7. LLM 선택 시 고려할 점

LLM의 종류가 다양한 만큼, 상황에 맞는 선택이 중요합니다.

  • 범용 작업 → 사전학습 모델

  • 특정 산업 → 버티컬 LLM

  • 비용 절감 → 경량 모델 또는 오픈소스

  • 고성능 필요 → 초대형 모델

이처럼 목적에 따라 적절한 유형을 선택하면 효율적인 활용이 가능합니다.



8. 마무리

LLM은 하나의 기술이 아니라, 다양한 기준에 따라 나뉘는 복합적인 시스템입니다. 

학습 방식, 구조, 활용 목적 등에 따라 각각의 특징이 다르며, 이에 따라 사용 방법도 달라집니다.

기본적인 분류 체계를 이해하면 AI 기술을 더 잘 활용할 수 있을 뿐만 아니라, 비즈니스 아이디어를 기획할 때도 명확한 방향을 잡을 수 있습니다.

앞으로 LLM은 더욱 전문화되고 세분화될 것으로 예상됩니다.

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