01 February 2025
LLM 뜻, 동작 원리, 학습법, 주요 모델까지 알려드려요. 프라이빗 LLM의 필요성도 놓치지 마세요.
최근 AI와 머신러닝 기술이 빠르게 발전하면서 "LLM"이라는 용어가 많이 들리죠. 개인적으로 특히 챗지피티, 구글 제미나이, 메타 라마 같은 모델들이 등장하면서 LLM이 얼마나 강력한지 실감하게 되었습니다. 이번 글에서는 LLM이 무엇인지, 어떻게 동작하는지, 그리고 특히 기업에서 왜 주목해야 하는지 쉽게 풀어보겠습니다.
LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 자연어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델입니다. 한마디로 말하면, 엄청난 양의 책과 문서를 읽고 배운 AI라고 볼 수 있어요. 단순한 챗봇이 아니라, 문맥을 이해하고 정교한 답변을 생성할 수 있는 게 특징입니다.
LLM을 처음 접했을 때, "정말 사람처럼 대화할 수 있을까?" 하는 의문이 들었는데, 실제로 써보니 거의 인간과 대화하는 듯한 경험을 제공하더군요. 최근에는 멀티모달(텍스트, 음성, 비디오) 기능이 표준화되었다고 볼 수 있죠.
LLM은 단순히 단어를 나열하는 것이 아니라, 문맥과 의미를 분석하여 답변을 생성합니다. 주요 과정은 다음과 같습니다:
예를 들어, ChatGPT처럼 대화형 AI는 학습된 데이터를 바탕으로 새로운 문장을 만들어내는 방식으로 작동합니다.
LLM은 주로 두 가지 학습 방법을 사용합니다.
최근에는 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 기법도 사용됩니다. 특히 인간 피드백을 활용한 강화 학습(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)은 ChatGPT 같은 모델이 더 자연스러운 응답을 생성하도록 도와줍니다.
LLM을 학습시키려면 엄청난 양의 데이터와 연산 자원이 필요합니다. 대표적인 학습 데이터는 다음과 같습니다:
이러한 데이터는 수십억 개 이상의 단어로 구성되며, 이를 학습하기 위해서는 수천 개의 고성능 GPU 또는 TPU가 필요합니다.
파라미터는 LLM이 학습한 정보의 양을 나타내는 요소입니다. 이는 모델이 단어 간의 관계를 이해하고 문맥을 분석하는 데 중요한 역할을 합니다. 파라미터 수가 많을수록 모델의 성능이 향상되지만, 학습 및 운영 비용도 증가합니다.
대표적인 LLM들의 파라미터 수는 다음과 같습니다:
파라미터 수가 많을수록 모델의 표현력과 정확도가 증가하지만, 연산 비용이 높아지고 운영이 복잡해집니다.
요즘 많은 기업들이 프라이빗 LLM에 관심을 갖고 있어요. 기존의 GPT-4 같은 공개 AI 모델을 사용할 수도 있지만, 기업마다 특화된 데이터를 활용해 더욱 최적화된 AI를 만들고 싶어 하죠.
베슬에이아이의 VESSL은 국내에서 프라이빗 LLM 구축을 지원하는 대표적인 MLOps/LLMOps 플랫폼입니다. 스캐터랩, 야놀자 같은 기업들이 VESSL AI를 활용하여 자신들만의 AI를 학습하고 운영하고 있죠.
"프라이빗 LLM을 왜 만들어야 할까?"라는 질문에 대한 답은 간단합니다. 우리 회사만의 데이터를 활용해서 맞춤형 AI를 만들고 싶기 때문이죠.
파인튜닝은 이미 사전 학습된 LLM에 우리 조직의 데이터를 추가 학습시켜 특정 업무나 도메인에 맞게 모델을 미세 조정하는 과정입니다.
예를 들어, 법률 관련 챗봇을 만들고 싶다면 법률 판례, 계약서, 질의응답 데이터 등를 모델에 학습시켜 변호사처럼 답변할 수 있도록 만드는 것이죠. 이를 통해 프롬프트 엔지니어링만으로는 어려운 답변 톤, 용어 일관성, 정확한 레퍼런스 반영 등을 가능하게 할 수 있습니다.
RAG(검색증강생성) 은 AI가 답변을 생성할 때 벡터 데이터베이스(Vector DB) 에 저장된 최신 정보나 내부 지식을 검색해 이를 기반으로 답변을 생성하는 방식입니다. LLM의 사전 학습 지식만으로는 부족한 최신성을 보완해, 실시간 트렌드, 제품 업데이트, 시장 동향 등을 반영할 수 있도록 합니다.
예를 들어, 고객 지원 챗봇에 RAG를 적용하면 사내 매뉴얼, FAQ, 최근 업데이트 문서를 실시간으로 검색해 답변에 반영할 수 있어 정확성과 신뢰도를 높일 수 있습니다.
기업의 특성에 따라 RAG와 파인튜닝은 각각 프라이빗 LLM을 구축하는 데 더 쉬운 기술이 될 수 있습니다.
더 구체적인 RAG 기술 원리, 구축 사례, 파인튜닝과의 비교가 궁금하시다면 이 글을 참고하거나 아래 버튼으로 문의 주시기 바랍니다.
프라이빗 LLM을 구축하는 가장 큰 이유 중 하나는 API 비용 절감입니다.
대부분 기업은 OpenAI, Anthropic, Google 등의 LLM API를 사용해 서비스를 운영하는데, 사용량이 늘어날수록 API 호출 비용도 급격히 증가합니다. 특히 고객 지원 챗봇, 검색, 요약, 분석 업무에 매일 수천~수만 건의 API 호출이 발생하는 경우, 월 수백만 원 이상의 비용이 청구되기도 합니다.
하지만 프라이빗 LLM을 구축해 사내에서 직접 추론을 수행하면 API 호출 없이 내부 GPU 인프라에서 추론이 가능해져, API 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
또한 GPU를 효율적으로 관리하고 최적화된 배치 추론(batch inference)을 적용하면, API 호출 빈도와 비용을 동시에 줄이며 응답 속도도 개선할 수 있습니다.
이 모델들을 활용하면 기업 맞춤형 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
LLM은 이제 시작에 불과합니다. 앞으로 더 많은 기업들이 맞춤형 LLM을 구축할 것이며, AI 기술이 더욱 발전하면서 인간과 더욱 자연스러운 대화가 가능해질 것입니다.
LLM을 통해 자율적 작업 수행이 가능한 에이전트(예: AI 비서)가 확산되고 있습니다.
특히, LLM기반 에이전트 (LLM Agent)의 발전으로, LLM이 작업이나 사용자 요청을 완료하는 데 필요한 작업 흐름을 제어해주는 역할을 할 수 있게 되었습니다.
기존의 AI 시스템과 달리 LLM 에이전트는 순차적인 추론, 계획 및 기억이 필요한 복잡한 작업을 수행하도록 설계되었습니다. LLM 에이전트는 미리 생각하고, 과거의 대화를 기억하며, 다양한 도구를 사용하여 상황과 필요한 스타일에 따라 응답을 조정할 수 있습니다.
LLM 에이전트는 계획, 메모리, 도구와 같은 다양한 핵심 모듈이 필요할 수 있습니다.
LLM Agent의 프레임워크:
EU AI법 등에 따라 데이터 편향성 검증 도구의 중요성이 부각됩니다.
저전력 추론 칩(예: NVIDIA H200)이 LLM 운영 비용을 40% 절감
처음에는 LLM이라는 개념이 어려워 보일 수 있지만, 직접 사용해 보면 정말 강력한 도구라는 걸 알게 됩니다. 특히 기업에서는 프라이빗 LLM을 통해 맞춤형 AI를 구축하는 것이 중요한 전략이 되고 있습니다.
베슬에이아이의 MLOps/LLMOps 플랫폼 VESSL을 활용하면 더욱 쉽게 프라이빗 LLM을 구축할 수 있습니다.
여러분의 기업도 AI 도입을 고민 중이시라면, 저희 팀에 문의해 주세요!
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