일상 생활에서 이제 우리는 AI와 대화하고, AI가 작성한 글을 읽으며, AI의 도움을 받아 일하는 시대에 살고 있습니다. 이런 변화의 중심에는 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 있습니다. 하지만 LLM이 정확히 무엇인지, 언제부터 본격적으로 발전하기 시작했는지 궁금한 분들도 많을 것이라고 생각합니다.
이번 기회에 LLM이 무엇인지 쉽게 설명하고, 언제부터 어떻게 발전해 왔는지 살펴보겠습니다.
📌 1. LLM이란?
LLM(Large Language Model)은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 인간이 사용하는 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델을 의미합니다. 쉽게 말해, 수많은 문장을 배우고 패턴을 익혀서 자연스럽게 문장을 만들어내는 AI라고 생각하면 됩니다.
🔹 LLM이 하는 일
- 질문에 대한 답변 제공
- 글쓰기 및 요약
- 언어 번역
- 코드 작성 및 오류 수정
- 사용자의 입력을 기반으로 대화 생성
이처럼 LLM은 단순한 AI가 아니라, 실제로 인간의 언어를 이해하고 활용하는 수준까지 발전한 기술입니다.
📌 2. LLM은 언제부터 발전했을까?
LLM이 본격적으로 발전한 것은 최근 몇 년 사이이지만, 그 기초는 오래전부터 다져져 왔습니다. AI가 언어를 이해하고 처리하는 방식은 몇 단계의 변화를 거쳤으며, 그 과정에서 점점 더 발전해왔습니다.
🔹 1950~1980년대: 자연어 처리(NLP)의 시작
- 1950년: 앨런 튜링(Alan Turing)이 "컴퓨터가 인간처럼 사고할 수 있는가?"라는 문제를 제기하며 AI 연구의 시작
- 1960~1970년대: 규칙 기반(rule-based) 언어 모델 등장 (ex. 엘리자(ELIZA), 슈르들루(SHRDLU))
- 하지만 이 모델들은 단순한 패턴 인식에 불과해, 문맥을 이해하는 데 한계가 있었음
🔹 1990~2010년대: 머신러닝과 통계적 자연어 처리
- 1990년대: 확률 기반 언어 모델이 등장하며, 단순한 규칙보다 더 유연한 언어 이해 가능
- 2013년: 구글이 Word2Vec 발표 → 단어 간 유사성을 벡터로 표현하는 방법 개발
- 2014년: 순환신경망(RNN)과 LSTM이 발전하면서 문장 단위의 언어 처리 가능
- 이 시기까지만 해도 AI는 여전히 제한적인 언어 이해 수준을 가지고 있었음
🔹 2017년: 트랜스포머(Transformer) 모델 등장
- 구글이 "Attention Is All You Need" 논문 발표 → 트랜스포머(Transformer) 모델 개발
- 기존 RNN보다 더 빠르고 효율적인 구조로 AI가 더 깊고 넓은 문맥을 이해할 수 있게 됨
- 이 모델이 이후 등장할 GPT, BERT 같은 대형 언어 모델의 기반이 됨
🔹 2018년~현재: 대형 언어 모델의 급격한 발전
- 2018년: 구글이 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 발표 → 검색 및 자연어 이해 성능 향상
- 2020년: OpenAI가 GPT-3 공개 → 1750억 개의 매개변수를 가진 거대한 언어 모델 등장
- 2022년: ChatGPT 출시 → 누구나 쉽게 사용할 수 있는 AI 챗봇 시대 개막
- 2023년 이후: GPT-4, Claude, LLaMA 등 다양한 LLM 모델이 나오면서 AI 기술이 폭발적으로 발전
🎯 앞으로 LLM은 어떻게 발전할까?
현재 LLM은 단순한 텍스트 생성에서 벗어나, 음성·이미지·코드까지 다양한 영역으로 확장되고 있습니다. 앞으로는 AI가 특정 분야에서 전문가 수준의 분석을 제공하고, 보다 정밀한 대화와 문제 해결 능력을 갖춘 모델이 등장할 것입니다.
예전에는 "AI가 글을 쓸 수 있을까?"라는 질문을 했지만, 이제는 "AI가 어디까지 발전할 수 있을까?"라는 질문을 던져야 할 시대가 왔습니다. 앞으로 LLM이 우리 일상과 업무에 어떤 변화를 가져올지 기대해 봅시다.