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...

LLM에 사용하는 기술

LLM에 사용하는 기술


대규모 언어 모델(LLM)은 단순한 프로그램이 아니라, 여러 인공지능 기술이 결합된 복합적인 시스템입니다. 

텍스트를 이해하고 생성하는 능력 뒤에는 다양한 알고리즘과 구조가 작동하고 있습니다. 


1. LLM의 핵심 기반: 딥러닝

LLM의 기본은 ‘딥러닝(Deep Learning)’입니다. 

딥러닝은 인간의 신경망을 모방한 인공신경망을 활용해 데이터를 학습하는 기술입니다.

  • 대량의 데이터를 통해 패턴을 학습

  • 반복적인 계산을 통해 정확도 향상

  • 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터 처리 가능

LLM은 이 딥러닝 구조를 기반으로 언어 데이터를 학습합니다.



2. 트랜스포머(Transformer) 구조

현재 대부분의 LLM은 ‘트랜스포머(Transformer)’라는 구조를 사용합니다. 

이 구조는 기존 모델보다 문맥을 더 잘 이해할 수 있도록 설계되었습니다.

트랜스포머의 특징

  • 문장 전체를 동시에 처리

  • 단어 간 관계를 파악

  • 병렬 처리로 빠른 학습 가능

이 구조 덕분에 긴 문장이나 복잡한 문맥도 자연스럽게 처리할 수 있습니다.



3. 어텐션(Attention) 메커니즘

트랜스포머의 핵심 기술 중 하나는 ‘어텐션(Attention)’입니다. 

이는 문장에서 중요한 단어에 더 집중하는 방식입니다.

예를 들어,

  • “나는 어제 공원에서 친구를 만났다”
    → ‘만났다’라는 단어를 이해할 때 ‘친구’, ‘공원’ 등의 정보를 함께 고려합니다.

이처럼 단어 간의 관계를 계산하여 더 정확한 문맥의 이해를 가능하게 합니다.



4. 토큰화(Tokenization)

LLM은 문장을 그대로 이해하지 않고, ‘토큰(Token)’이라는 작은 단위로 나누어 처리합니다.

  • 단어 단위 또는 subword 단위로 분리

  • 숫자 형태로 변환하여 모델 입력으로 사용

예를 들어,

  • “인공지능” → “인공” + “지능” 또는 더 작은 단위로 분해

이 과정은 모델이 다양한 언어를 효율적으로 처리하도록 돕습니다.



5. 임베딩(Embedding)

토큰으로 나눈 텍스트는 ‘임베딩’ 과정을 통해 벡터 형태로 변환됩니다. 

쉽게 말해, 단어를 숫자로 표현하는 방법입니다.

  • 의미가 비슷한 단어는 비슷한 벡터 값

  • 단어 간 관계를 수치적으로 표현

예를 들어,

  • “고양이”와 “강아지”는 가까운 벡터

  • “자동차”는 상대적으로 먼 위치

이러한 구조 덕분에 LLM은 단어의 의미를 수학적으로 이해할 수 있습니다.



6. 사전학습(Pre-training)

LLM은 먼저 대규모 데이터로 사전학습을 진행합니다.

대표적인 학습 방식

  • 다음 단어 예측

  • 문장 일부 맞추기

이 과정을 통해 언어의 기본적인 구조와 패턴을 학습합니다.



7. 미세조정(Fine-tuning)

사전학습된 모델은 특정 목적에 맞게 추가 학습을 진행할 수 있습니다.

  • 특정 도메인 데이터 활용

  • 원하는 결과에 맞게 조정

예를 들어,

  • 고객 상담용 모델

  • 상품 추천 모델

이 과정은 실제 서비스에 맞는 성능을 끌어올리는 데 중요합니다.



8. 강화학습 기반 최적화

최근 LLM에서는 ‘강화학습’을 활용해 모델의 응답에서의 품질을 개선하기도 합니다.

  • 사람이 평가한 데이터를 기반으로 학습

  • 더 자연스럽고 적절한 답변 생성

이 방식은 모델이 단순히 문장을 만드는 것을 넘어, 더 유용한 답변을 하도록 돕습니다.



9. 대규모 데이터 처리 기술

LLM은 방대한 데이터를 학습하기 때문에 이를 처리하는 기술도 중요합니다.

  • 분산 학습 (여러 컴퓨터 사용)

  • GPU/TPU 활용

  • 데이터 정제 및 필터링

이러한 기술이 없으면 LLM을 학습시키는 것이 거의 불가능합니다.



10. 경량화 및 최적화 기술

최근에는 LLM을 더 효율적으로 사용하기 위한 기술도 발전하고 있습니다.

  • 모델 압축

  • 양자화(Quantization)

  • 지식 증류(Knowledge Distillation)

이 기술들은 성능을 유지하면서도 비용을 줄이는 데 도움을 줍니다.



11. 마무리

LLM은 단순한 알고리즘이 아니라, 다양한 인공지능 기술이 결합된 결과물입니다. 

딥러닝, 트랜스포머, 어텐션, 임베딩 등 여러 요소가 함께 작동하면서 자연스러운 언어 처리 능력을 만들어냅니다.

이러한 기술들을 이해하면 LLM을 단순히 사용하는 수준을 넘어, 어떻게 활용할지에 대한 아이디어도 얻을 수 있습니다. 

앞으로 LLM 기술은 더욱 발전하면서 다양한 산업에 적용될 것입니다.

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