챗GPT 같은 생성형 AI 원리 | 대규모 언어모델 작동 방식

이 글에서는 챗GPT 같은 생성형 AI 원리 | 대규모 언어모델 작동 방식에 대해 알아봅니다. 챗GPT로 대표되는 생성형 AI 기술의 중심에는 대규모 언어모델이 있습니다. 이 글에서는 대규모 언어모델이 어떠한 원리로 방대한 데이터를 학습하고 사람처럼 자연스러운 글을 생성하는지, 그 핵심 작동 방식을 차분히 살펴봅니다.

챗GPT 같은 생성형 AI 원리 | 대규모 언어모델 작동 방식

챗GPT 원리의 첫 단추: LLM의 학습과 예측

챗GPT와 같은 생성형 AI의 근간에는 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)이 있습니다. 이 모델이 어떻게 세상을 배우고, 말을 만들어내는지 핵심 원리를 단계별로 살펴보겠습니다.

1. 방대한 텍스트 데이터 학습: 모든 것의 시작

LLM을 만드는 첫 번째 단계는 세상의 거의 모든 텍스트를 읽게 하는 것입니다. 마치 한 사람이 평생 읽을 수 있는 양보다 훨씬 많은 책과 문서를 단숨에 읽는 것과 같습니다.

• 학습 자료: 인터넷의 웹페이지, 뉴스 기사, 블로그, 책, 논문 등 방대한 양의 텍스트 데이터(Corpus, 말뭉치)를 사용합니다.
• 학습 목표: 이 데이터를 통해 단어와 단어 사이의 관계, 문법 구조, 문맥의 흐름, 그리고 세상의 지식과 상식까지 통계적인 패턴으로 학습합니다.
• 예시: 수많은 “사과는 빨갛다”, “사과는 과일이다” 라는 문장을 읽으면서 모델은 ‘사과’라는 단어가 ‘빨갛다’, ‘과일’이라는 속성과 강한 연관이 있음을 스스로 터득합니다.

2. 핵심 작동 방식: 다음 단어 예측 (Next Token Prediction)

LLM의 가장 본질적인 작동 원리는 ‘주어진 단어 다음에 올 가장 확률 높은 단어를 예측하는 것’ 입니다. 우리가 문장을 완성하는 방식과 유사합니다.

• 작동 과정: 모델에게 “오늘 날씨가 매우” 라는 문장을 입력하면, 모델은 학습한 데이터를 기반으로 다음에 올 단어들의 확률을 계산합니다.
  • ‘좋습니다’: 45%
  • ‘맑습니다’: 30%
  • ‘덥네요’: 15%
  • ‘자동차’: 0.001%
• 문장 생성: 모델은 계산된 확률에 따라 가장 자연스러운 단어(‘좋습니다’)를 선택해 문장에 덧붙입니다. 그리고 “오늘 날씨가 매우 좋습니다”라는 완성된 문장을 기반으로 다시 다음 단어를 예측하는 과정을 반복하며 긴 글을 생성합니다.
• ‘토큰(Token)’의 의미: 모델은 사실 ‘단어’가 아닌 ‘토큰’ 단위로 처리합니다. 토큰은 ‘조사’, ‘어미’ 등을 포함하는 더 잘게 쪼개진 단위이며, 이는 언어의 미묘한 의미 변화를 더 잘 포착하게 해줍니다.

3. 단어를 숫자로 이해하기: 임베딩 (Embedding)

컴퓨터는 ‘사과’라는 단어 자체를 이해하지 못합니다. 그래서 모든 단어를 숫자의 배열, 즉 ‘벡터(Vector)’로 변환하는 과정이 필요하며 이를 ‘임베딩’이라고 부릅니다.

• 단어의 좌표 부여: 모든 단어를 고유한 숫자 벡터(예: [0.1, 0.7, -0.4, …])로 바꿉니다. 이는 단어를 다차원 공간 속 하나의 점으로 표현하는 것과 같습니다.
• 관계의 형성: 임베딩의 핵심은 단순히 단어를 숫자로 바꾸는 것을 넘어, ‘의미가 비슷한 단어들을 공간상에서 가깝게 배치’하는 것입니다.
  • 예시 1: ‘강아지’, ‘고양이’ 벡터는 서로 가깝게 위치하지만, ‘자동차’ 벡터와는 멀리 떨어져 있습니다.
  • 예시 2: “왕” 벡터에서 “남자” 벡터를 빼고 “여자” 벡터를 더하면 “여왕” 벡터와 매우 근접한 값을 얻습니다. (왕 - 남자 + 여자 ≈ 여왕) 이는 모델이 단어의 의미적 관계를 벡터 연산을 통해 이해하고 있음을 보여줍니다.

이러한 임베딩을 통해 모델은 단어의 의미와 문맥을 수치적으로 파악하고, 이를 바탕으로 더 정교하게 다음 단어를 예측할 수 있게 됩니다.

챗GPT 원리의 핵심 | 트랜스포머 아키텍처

preth 단어만 보고 다음 단어를 예측하는 방식에는 한계가 있었습니다. 긴 문장에서 핵심 단어가 멀리 떨어져 있으면 문맥을 놓치기 쉬웠기 때문입니다. 이 문제를 해결한 것이 바로 트랜스포머(Transformer)라는 혁신적인 아키텍처입니다.

1. 셀프 어텐션: 문맥을 파악하는 능력

트랜스포머의 핵심 기술은 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘입니다. 이는 문장 내 단어들의 관계를 한 번에 파악하여 어떤 단어에 더 ‘주목’해야 할지 스스로 결정하는 방식입니다.

• 작동 원리: 문장을 분석할 때, 모델은 각 단어가 문장 내 다른 모든 단어와 얼마나 관련이 깊은지 ‘연관 점수’를 계산합니다. 이 점수가 높을수록 해당 단어의 의미를 해석하는 데 더 큰 영향을 미칩니다.
• 예시: “그 로봇은 너무 무거워서 옮길 수가 없었다. 그것은 고철로 만들어졌다.” 라는 문장에서, 모델은 ‘그것’이라는 단어를 처리할 때 ‘로봇’과의 연관 점수를 가장 높게 계산합니다. 따라서 ‘그것’이 ‘로봇’을 가리킨다는 사실을 정확히 파악할 수 있습니다.
• 장점: 문장 전체를 한 번에 병렬로 처리하므로 계산 속도가 빠르며, 단어 간의 거리가 멀어도 문맥적 관계를 효과적으로 학습할 수 있습니다.

인간처럼 대화하게 만들기 | 미세조정

방대한 데이터로 학습한 LLM은 세상의 지식을 갖춘 ‘척척박사’와 같지만, 우리가 원하는 방식대로 대답하거나 대화하는 능력은 부족합니다. 이 모델을 유용한 대화형 AI로 만들기 위해 미세조정(Fine-Tuning) 과정을 거칩니다.

1. 지도 미세조정 (Supervised Fine-Tuning, SFT)

우선 인간이 직접 만든 고품질의 ‘질문과 답변’ 데이터를 이용해 모델을 추가로 학습시킵니다. 이는 모범 답안을 보여주며 모델의 말투와 답변 형식을 교정하는 과정입니다.

• 학습 방식: 사람이 직접 다양한 질문을 만들고, 그에 대한 이상적인 답변을 작성합니다. 이 데이터를 모델에게 학습시켜 “이런 질문에는 이렇게 대답해야 해”라고 가르칩니다.
• 학습 목표: 모델이 사용자의 지시를 정확히 따르게 하고, 특정 질문에 대해 사실에 기반한 유용한 답변을 생성하도록 훈련시킵니다.

2. 인간 피드백 기반 강화학습 (RLHF)

모델이 더 자연스럽고 윤리적이며, 인간의 선호에 맞는 답변을 생성하도록 만드는 핵심 단계입니다.

• 작동 과정:
  1. 답변 생성 및 평가: 모델에게 하나의 질문을 주고 여러 가지 답변을 생성하게 합니다. 그 후, 사람이 각 답변의 품질을 평가하고 순위를 매깁니다 (예: A > C > B).
  2. 보상 모델 훈련: 이 ‘사람의 선호도’ 데이터를 바탕으로, 어떤 답변이 좋은 답변인지 판단하는 별도의 ‘보상 모델(Reward Model)’을 만듭니다.
  3. 강화학습: LLM이 새로운 답변을 생성할 때마다 보상 모델이 점수를 매깁니다. LLM은 이 점수를 최대한 높이는 방향으로 답변 생성 방식을 스스로 최적화합니다.
• 기대 효과: 이 과정을 통해 모델은 단순히 정답을 말하는 것을 넘어, 더 듣기 좋고, 윤리적이며, 인간이 선호하는 방식으로 대화하는 법을 배우게 됩니다. 거짓 정보를 만들거나 유해한 답변을 할 확률도 크게 줄어듭니다.

정리: 챗GPT의 답변 생성 과정

지금까지의 내용을 종합하면, 우리가 챗GPT에 질문했을 때 답변이 생성되는 과정은 다음과 같습니다.

1. 입력 처리: 사용자가 입력한 질문(“오늘 저녁 메뉴 추천해줘”)을 토큰으로 분해하고, 각 토큰을 숫자 벡터로 임베딩합니다.
2. 문맥 이해: 트랜스포머의 셀프 어텐션 메커니즘이 입력된 문장의 문맥과 핵심 의도를 파악합니다.
3. 다음 단어 예측: 모델은 이해한 문맥을 바탕으로 가장 확률이 높은 다음 토큰(“오늘”)을 예측합니다.
4. 반복 생성: “오늘”을 포함한 문장을 기반으로 다시 다음 토큰(“저녁에는”)을 예측합니다. 이 과정을 반복하며 문장을 완성해 나갑니다.
5. 답변 완성: 이 모든 생성 과정은 미세조정과 RLHF를 통해 학습된 ‘인간 선호도’를 반영하여, 가장 유용하고 자연스러운 문장으로 최종 답변을 구성하여 사용자에게 보여줍니다.

생성형 AI의 한계와 과제 | 알아야 할 주의점

챗GPT와 같은 대규모 언어모델은 놀라운 능력을 보여주지만, 명확한 한계와 잠재적인 문제점을 가지고 있습니다. 기술을 올바르게 이해하고 안전하게 사용하기 위해 반드시 알아야 할 내용입니다.

1. 환각 (Hallucination): 그럴듯한 거짓말

모델이 학습한 데이터를 기반으로 가장 그럴듯한 문장을 생성하는 원리 때문에, 사실이 아닌 내용을 마치 사실처럼 확신에 차서 이야기하는 경우가 발생합니다.

• 발생 원인: 모델은 ‘진실’을 판단하는 능력이 없습니다. 오직 통계적으로 가장 자연스러운 단어의 조합을 찾아낼 뿐입니다. 학습 데이터에 부정확한 정보가 있거나, 사용자의 질문에 대한 명확한 데이터가 없을 때 이런 현상이 두드러집니다.
• 특징: 매우 구체적이고 전문적인 용어를 사용하며 그럴듯한 맥락을 갖추고 있어, 전문가가 아니면 거짓임을 판별하기 어렵습니다.
• 예시: “세종대왕의 맥북프로 던짐 사건에 대해 알려줘”와 같이 존재하지 않는 사건에 대해 질문하면, 마치 역사적 사실인 것처럼 인물, 시기, 배경을 꾸며서 답변을 만들어낼 수 있습니다. 따라서 중요한 정보는 반드시 교차 검증해야 합니다.

2. 편향성 (Bias): 데이터를 닮는 AI

모델은 편향이 포함된 인터넷 데이터를 그대로 학습하므로, 사회적 편견이나 특정 관점을 무비판적으로 반영할 수 있습니다.

• 학습 데이터의 한계: 인터넷상의 텍스트는 특정 성별, 인종, 직업, 사회적 배경에 대한 고정관념을 포함하고 있습니다. 모델은 이러한 편향까지 그대로 학습하게 됩니다.
• 예시: “의사”는 남성으로, “간호사”는 여성으로 연관 짓거나, 특정 국가나 문화에 대해 부정적인 편견을 담은 콘텐츠를 생성할 위험이 있습니다. 개발사들은 이러한 편향을 줄이기 위해 많은 노력을 기울이지만 완벽하게 제거하기는 어렵습니다.

3. 최신성 문제: 과거에 멈춘 지식

대부분의 대규모 언어모델은 특정 시점까지의 데이터로 학습됩니다. 따라서 그 이후에 발생한 사건이나 변화된 정보에 대해서는 알지 못합니다.

• 지식의 단절: 모델의 학습은 막대한 비용과 시간이 소요되므로 실시간으로 업데이트되지 않습니다.
• 예시: 어제 열린 올림픽 경기 결과를 물어보거나, 최근 발표된 신제품에 대한 정보를 질문하면 답변하지 못하거나, 학습 시점 이전에 존재했던 유사한 정보를 바탕으로 부정확한 추측성 답변을 할 수 있습니다.

대규모 언어모델의 미래 | 발전 방향과 전망

현재의 한계를 극복하고 더 유용한 도구로 발전하기 위해 대규모 언어모델 연구는 크게 몇 가지 방향으로 나아가고 있습니다..

1. 멀티모달 (Multi-Modal) AI: 텍스트를 넘어

텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 함께 이해하고 생성하는 ‘멀티모달’ 기능이 빠르게 발전하고 있습니다.

• 통합적 이해: 사용자가 이미지를 보여주며 “이 사진 속 음식 레시피 알려줘”라고 질문하면, 모델이 이미지를 분석하고 관련된 텍스트 정보를 생성해주는 방식입니다.
• 활용 분야: 복잡한 다이어그램을 설명하게 하거나, 영상의 내용을 요약하는 등 텍스트만으로는 불가능했던 다양한 상호작용이 가능해질 것입니다.

2. 소형화 및 전문화: 모두를 위한 AI

하나의 거대한 모델이 모든 것을 처리하는 방식에서 벗어나, 특정 목적에 최적화된 더 작고 효율적인 모델들이 등장하고 있습니다.

• 온디바이스 AI (On-device AI): 스마트폰이나 노트북 등 개인 기기에서 직접 구동될 수 있는 소규모 언어모델입니다. 인터넷 연결 없이도 빠르고 안전하게 AI 기능을 사용할 수 있습니다.
• 도메인 특화 모델: 법률, 의료, 금융 등 전문 분야의 데이터를 집중적으로 학습하여, 해당 분야에서만큼은 초대형 모델보다 더 높은 정확도와 신뢰도를 보이는 전문가 AI 모델이 개발되고 있습니다.

3. 향상된 추론 및 계획 능력

단순히 언어를 생성하는 것을 넘어, 복잡한 문제를 단계별로 분석하고 해결책을 계획하는 고차원적인 추론 능력을 갖추는 방향으로 발전하고 있습니다.

• 작동 방식: “2박 3일 부산 여행 계획을 예산 50만 원에 맞춰 세워줘” 라는 요청에 대해, 모델이 단순히 정보를 나열하는 것을 넘어 교통, 숙박, 식비 등을 고려하여 실제 실행 가능한 계획을 단계적으로 제시하는 것입니다.
• 기대 효과: 자율적으로 도구를 사용하고(예: 웹 검색으로 최신 정보 확인), 여러 단계의 작업을 순차적으로 수행하는 ‘AI 에이전트(Agent)’ 기술의 핵심이 될 것입니다.

생성형 AI 윤리와 책임 | 안전한 사용을 위한 고민

기술의 발전과 함께, 이 강력한 도구를 어떻게 책임감 있게 사용할 것인지에 대한 윤리적, 사회적 논의 또한 중요해지고 있습니다. 이는 개발사뿐만 아니라 사용자 모두가 함께 고민해야 할 문제입니다.

1. 저작권과 데이터 출처 문제

생성형 AI의 창작물은 기존에 없던 저작권 문제를 야기합니다.

• 학습 데이터의 저작권: LLM은 저작권이 있는 수많은 글과 이미지를 학습 자료로 사용합니다. 이 과정에서 원작자의 허락을 구하지 않는 경우가 대부분이라, 이는 창작자의 권리를 침해하는 것이 아닌지에 대한 법적 논쟁이 계속되고 있습니다.
• 생성물의 소유권: AI가 만든 글이나 이미지의 저작권은 누구에게 있을까요? AI에게 명령을 내린 사용자, AI를 개발한 회사, 혹은 저작권을 인정할 수 없는 창작물인지에 대한 명확한 기준이 아직 정립되지 않았습니다.
• 창작의 경계: AI가 생성한 결과물을 약간 수정하여 자신의 창작물이라고 주장하는 경우, 어디까지를 고유한 창작으로 인정해야 하는지에 대한 사회적 합의가 필요한 상황입니다.

2. 가짜뉴스와 사회적 영향

그럴듯한 거짓말을 만들어내는 환각(Hallucination) 현상은 사회적으로 심각한 부작용을 낳을 수 있습니다.

• 악성 정보의 대량 생산: 특정 개인이나 집단을 공격하기 위한 가짜뉴스, 여론을 조작하기 위한 선동적인 글, 정교한 피싱 이메일 등을 이전보다 훨씬 저렴하고 빠르게 대량으로 만들어낼 수 있습니다.
• 신뢰의 붕괴: 진짜와 가짜를 구별하기가 점점 더 어려워지면서, 미디어나 정보 자체에 대한 사회 전반의 신뢰도가 하락할 위험이 있습니다.
• 판별 능력의 중요성: 사용자는 AI가 제공하는 정보를 무조건적으로 신뢰해서는 안 되며, 중요한 내용일수록 반드시 다른 출처를 통해 사실 여부를 확인하는 비판적 사고 능력이 더욱 중요해졌습니다.

3. 기술의 접근성과 불평등

누구나 쉽게 사용할 수 있는 것처럼 보이지만, 생성형 AI는 새로운 형태의 정보 격차와 사회적 불평등을 야기할 수 있습니다.

• 디지털 격차 심화: 효과적인 명령어를 만들고 AI의 답변을 검증하며 활용하는 능력(AI 리터러시)에 따라 개인과 집단의 생산성 격차가 크게 벌어질 수 있습니다.
• 일자리 대체 문제: 글쓰기, 디자인, 프로그래밍 등 지적 노동 분야의 일자리가 AI로 인해 위협받을 수 있으며, 이에 따른 사회적 갈등과 일자리 전환을 위한 대비가 필요합니다.

효과적인 AI 활용법 | 프롬프트 엔지니어링 기초

대규모 언어모델을 더 유용하게 활용하기 위해서는 원하는 답변을 명확하게 이끌어내는 ‘질문의 기술’이 중요합니다. 이를 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라고 부릅니다. 좋은 프롬프트를 만드는 몇 가지 기본 원칙은 다음과 같습니다.

1. 명확하고 구체적인 지시

모호하고 막연한 질문은 AI 역시 모호하고 일반적인 답변을 하게 만듭니다. 목적에 맞는 답변을 얻으려면 최대한 구체적으로 요청해야 합니다.

• 상황, 목적, 형식 지정: 누가, 무엇을, 왜, 어떻게 사용할 것인지에 대한 맥락을 제공하면 결과물의 품질이 크게 향상됩니다.
• 나쁜 예시: “블로그 글 써줘.”
• 좋은 예시: “20대 대학생을 대상으로, ‘효율적인 시간 관리법’에 대한 약 1,000자 분량의 블로그 글을 작성해줘. 서론-본론(3가지 팁)-결론의 구조를 따르고, 친근하면서도 정보가 풍부한 어조를 사용해줘.”

2. 역할(Persona) 부여하기

AI에게 특정 분야의 전문가나 특정 캐릭터의 역할을 부여하면, 해당 역할에 맞는 어조, 스타일, 전문 지식을 바탕으로 일관된 답변을 생성합니다.

• 역할 지정의 효과: 답변의 깊이와 관점이 달라지며, 사용자가 원하는 톤앤매너를 쉽게 구현할 수 있습니다.
• 예시: “당신은 10년 경력의 투자 분석가입니다. 최근 금리 인상이 주식 시장에 미칠 영향에 대해 초보 투자자가 이해하기 쉽게 설명해주세요.”

3. 단계별 사고 유도하기 (Chain-of-Thought)

복잡하거나 논리적인 추론이 필요한 질문의 경우, AI에게 단계별로 생각하도록 지시하면 더 정확하고 논리적인 결과물을 얻을 수 있습니다.

• 복잡한 문제 해결 능력 향상: AI가 문제 해결 과정을 출력하게 함으로써 중간 과정의 오류를 줄이고 최종 결론의 정확도를 높일 수 있습니다.
• 예시: “A, B, C 세 후보의 득표율은 각각 45%, 35%, 20%이다. 총 투표수가 15,000표일 때, A 후보는 C 후보보다 몇 표를 더 얻었는지 계산 과정을 포함하여 단계별로 설명해줘.”

산업별 생성형 AI 활용 사례 | 비즈니스와 일상의 변화

대규모 언어모델의 원리를 이해했다면, 이제 이 기술이 실제 세상에서 어떻게 활용되어 가치를 만들어내고 있는지 살펴보는 것이 중요합니다. 생성형 AI는 더 이상 전문가의 영역이 아닌, 다양한 산업과 개인의 일상에 깊숙이 스며드는 범용 기술로 자리 잡고 있습니다.

1. 콘텐츠 제작 및 마케팅

아이디어를 구체화하고, 반복적인 작성 업무를 자동화하여 창의적인 작업에 더 집중할 수 있도록 돕습니다.

• 업무 자동화: 블로그 게시물, 소셜 미디어 포스팅, 광고 문구, 보도 자료, 이메일 뉴스레터 등 다양한 종류의 텍스트 콘텐츠 초안을 순식간에 생성합니다.
• 아이디어 발상: “요즘 MZ세대가 좋아하는 유튜브 콘텐츠 아이디어 10가지를 제안해줘” 와 같이 브레인스토밍의 파트너 역할을 수행하며 새로운 아이디어를 얻을 수 있습니다.
• 예시: 마케터가 신제품 홍보를 위해 타겟 고객층(예: 30대 직장인 여성)의 특성과 제품의 장점을 입력하면, 그에 맞는 여러 버전의 인스타그램 광고 문구를 몇 초 만에 받아볼 수 있습니다.

2. 소프트웨어 개발 및 IT 운영

코드 작성, 디버깅, 테스트 등 개발의 전 과정에서 생산성을 획기적으로 향상시키고 있습니다.

• 코드 생성 및 완성: 간단한 자연어 설명만으로 특정 기능(예: 파일 업로드)을 수행하는 코드 스니펫을 생성하거나, 작성 중인 코드를 문맥에 맞게 자동으로 완성해줍니다.
• 디버깅 및 설명: 복잡한 코드 블록이나 오류 메시지를 보여주면, 해당 코드의 작동 방식을 설명해주거나 오류의 원인을 찾아 해결책을 제안합니다.
• 문서화: 코드에 대한 주석이나 기술 문서를 자동으로 작성하여 유지보수 및 협업 효율을 높입니다.
• 예시: 개발자가 “사용자 로그인 기능을 위한 파이썬 Flask 코드 만들어줘” 라고 요청하면, 기본적인 구조를 갖춘 실행 가능한 코드 예시를 바로 얻을 수 있습니다.

3. 교육 및 연구

개인화된 학습 경험을 제공하고, 방대한 정보 속에서 필요한 지식을 빠르고 깊이 있게 탐색하도록 돕습니다.

• 개인 맞춤형 튜터: 학생의 이해 수준에 맞춰 어려운 개념(예: 양자역학, 미적분)을 비유와 예시를 들어 설명해주거나, 학습과 관련된 추가 질문에 답해주는 학습 보조 도구로 활용됩니다.
• 자료 요약 및 분석: 긴 논문, 연구 보고서, 뉴스 기사의 핵심 내용을 빠르게 요약하거나, 여러 자료를 종합하여 특정 주제에 대한 개요를 정리해줍니다.
• 예시: 대학생이 “인공지능의 역사에 대한 5,000자 분량의 리포트 개요를 작성해줘”라고 요청하면, 주요 사건과 인물을 포함한 체계적인 목차와 핵심 내용을 제안받을 수 있습니다.

4. 고객 서비스 및 상담

24시간 응대가 가능한 지능형 챗봇을 통해 고객 만족도를 높이고, 상담원의 업무 부담을 줄여줍니다.

• 지능형 챗봇: 단순 반복적인 고객 문의(예: 배송 조회, 환불 정책 안내)에 대해 사람처럼 자연스러운 대화로 즉시 응대합니다.
• 상담 내용 요약 및 분석: 고객과의 통화나 채팅 내용을 실시간으로 요약하여 상담원이 핵심을 빠르게 파악하도록 돕고, 자주 묻는 질문이나 고객 불만 유형을 분석하여 서비스 개선에 활용합니다.
• 예시: 쇼핑몰 AI 챗봇이 제품 추천부터 결제, 배송 조회까지의 전 과정을 막힘없이 안내하고, 해결이 어려운 복잡한 문제는 인간 상담원에게 상담 내역 요약과 함께 자연스럽게 연결해줍니다.

LLM 생태계와 기술 경쟁 | 주요 모델들

챗GPT의 등장은 거대 기술 기업들의 치열한 LLM 개발 경쟁을 촉발했습니다. 각 기업은 자신들의 강점을 살린 고유한 모델을 선보이며 기술 생태계를 주도하기 위해 노력하고 있습니다.

1. OpenAI: GPT 시리즈

챗GPT를 통해 생성형 AI 시대를 연 선구자로, 현재 가장 범용적이고 뛰어난 성능을 보이는 모델 중 하나로 평가받습니다.

• 특징: 복잡한 추론 능력과 풍부한 일반 상식, 자연스러운 대화 생성 능력이 강점입니다. 지속적인 업데이트 (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o 등)를 통해 성능을 꾸준히 개선하고 있습니다.
• 생태계: 강력한 API를 통해 수많은 서비스와 애플리케이션의 핵심 엔진으로 사용되고 있으며, 마이크로소프트의 막대한 투자를 바탕으로 검색 엔진(Bing)과 오피스 제품군(Copilot)에 깊숙이 통합되었습니다.

2. 구글(Google): 제미나이(Gemini)

오랜 AI 연구 경험과 방대한 데이터를 보유한 구글이 개발한 모델로, 멀티모달 기능에 특히 강점을 보입니다.

• 특징: 처음부터 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터를 함께 이해하고 처리하도록 설계된 ‘네이티브 멀티모달’ 모델입니다. 방대한 검색 데이터를 기반으로 최신 정보 반영에 유리합니다.
• 생태계: 구글 검색, 안드로이드 OS, 구글 워크스페이스(문서, 메일, 스프레드시트) 등 자사의 거대한 서비스 생태계와 결합하여 사용자 경험을 혁신하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

3. 앤스로픽(Anthropic): 클로드(Claude)

‘AI 안전’을 최우선 가치로 내세우는 앤스로픽이 개발한 모델로, 윤리적이고 신뢰도 높은 답변을 생성하도록 설계되었습니다.

• 특징: ‘헌법 AI(Constitutional AI)’라는 독자적인 훈련 방식을 통해 모델이 유해하거나 편향된 답변을 스스로 회피하고 교정하도록 만듭니다. 한 번에 처리할 수 있는 입력 텍스트의 양(컨텍스트 윈도우)이 매우 커서, 수백 페이지 분량의 문서를 분석하고 요약하는 데 특화되어 있습니다.
• 생태계: 특히 법률, 금융, 의료 등 높은 수준의 신뢰도와 정확성이 요구되는 전문적인 비즈니스 환경에서 주목받으며 영향력을 확대하고 있습니다.

이 글에서는 챗GPT 같은 생성형 AI 원리 | 대규모 언어모델 작동 방식에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.