한눈에 보는 정의
아주 많은 글을 학습해, 앞에 나온 말 다음에 올 말을 확률로 예측하며 문장을 만드는 AI 모델.
이런 말로 들어요
- 어떤 LLM을 쓰느냐에 따라 비용이 달라져요.
- LLM이 지어낸 내용이라 출처 확인이 필요합니다.
그림으로 보기
LLM은 다음에 올 말을 확률로 골라 한 단어씩 이어 씁니다. 확률 숫자는 설명용 예시입니다.
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언어 모델은 문장 속에서 다음에 올 토큰(단어나 단어 조각)이 무엇일 확률이 높은지 계산합니다. 이 모델을 매우 큰 데이터와 계산량으로 학습시킨 것이 LLM입니다. 챗GPT, 제미나이, 클로드 같은 대화형 AI는 LLM 위에 대화 기능을 얹은 서비스입니다. 사실을 찾아오는 것이 아니라 그럴듯한 다음 말을 만드는 방식이라 틀린 내용도 자연스럽게 말할 수 있습니다.
실무 예시
예를 들어 '우리 회사 대표 번호는'이라고만 물으면 LLM은 실제 번호를 모르더라도 번호처럼 보이는 숫자를 만들 수 있습니다. 회사 정보는 자료로 직접 넣어 주고 그 안에서만 답하게 합니다.
함께 살펴볼 점
LLM의 답은 학습 시점 이후 정보가 없거나 틀릴 수 있습니다. 중요한 숫자·날짜·법률 내용은 원문으로 확인합니다.
AI에게 이렇게 요청해 보세요
AI에게: '아래 붙여 넣은 회사 소개 자료만 근거로 답해 줘. 자료에 없는 질문이면 "자료에 없음"이라고만 답해.'
코딩·작성 도구에 붙여 쓰기 전에 내 상황에 맞게 바꾸고, 결과는 직접 확인하세요.출처와 검토 정보
- Introduction to Large Language Models - Google Machine Learning Crash Course 새 창
언어 모델이 더 긴 토큰 열 안에서 다음 토큰이 나올 확률을 추정한다는 설명과 토큰(단어·하위 단어·글자) 개념.
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