LLM이란?

한 줄 정의

대규모 텍스트 데이터를 학습한 AI 모델로, 사람처럼 텍스트를 이해하고 생성하는 기술

쉬운 비유

"수십억 권의 책을 읽고 요약·번역·작문·분석을 할 수 있는 초고속 비서"

작동 원리 (초간단)

학습 단계: 인터넷의 방대한 텍스트(웹페이지, 책, 논문 등)를 읽고 언어 패턴을 학습
추론 단계: 사용자가 질문(프롬프트)을 보내면, 학습된 패턴을 바탕으로 가장 적절한 다음 단어를 예측하며 답변 생성
피드백 단계: 인간 피드백(RLHF)으로 답변 품질을 개선

LLM의 한계

학습 데이터 이후의 최신 정보를 모름 (→ RAG로 해결)
사실이 아닌 내용을 자신있게 말할 수 있음 (할루시네이션)
수학 계산이나 정확한 숫자에 약함
이미지·영상 등 멀티모달은 별도 학습 필요

주요 LLM 제공사

회사	대표 모델	특징
OpenAI	GPT-4o, o1	가장 대중적, 범용성 높음
Anthropic	Claude 4 시리즈	안전성 강조, 긴 컨텍스트
Google	Gemini 2.5	검색 연동, 멀티모달 강점
Meta	Llama 3.2	오픈소스, 로컬 실행 가능
Mistral	Mistral, Mixtral	유럽 기반 오픈소스

튜나PD에게 중요한 포인트

현재 제갈량은 Gemini 2.5 Flash를 메인으로 사용 중
모든 사업의 콘텐츠 생성·분석·자동화에 LLM 활용 가능
모델마다 장단점이 다르므로 용도별 선택이 핵심