[싸피와 함께 떠나는 생성형 AI 사파리 여행] 생성형 AI와 대화하기: LLM 탐험기 with 싸파리봇

 

본 기사는 생성형 AI와의 대화를 재구성해 만든 기사입니다. 

안녕하세요. 여러분!

여러분들에게 유용한 정보를 전달하기 위해

열심히 뛰어다니는 기자 코딩에그입니다.

 

지난 시간에 이어

생성형 AI 사파리 여행을 떠나보겠습니다.

이번 편에서는 LLM에 대해 알아보도록 할게요. 

LLM 테마파크 존

 

 

어서 오세요, 생성형 AI의 야생을 탐험하는 LLM 존에! 🌍✨
이곳은 생성형 AI의 모든 것을 경험하고, 실험하고, 활용할 수 있는 공간입니다.
궁금한 점이 있다면 언제든 질문하세요!

LLM이 무엇인가요?

LLM(Large Language Model)은 엄청나게 많은 텍스트 데이터를 학습한 AI 모델입니다. 인터넷에 존재하는 수많은 책, 논문, 웹사이트 등을 분석해 언어의 패턴을 학습하죠. 이렇게 학습된 모델은 문맥을 이해하고 다음 단어를 예측하는 능력을 갖게 됩니다. 챗GPT도 대표적인 LLM 중 하나로, 특정한 질문이나 요청을 입력하면 그에 맞는 가장 자연스러운 답변을 생성하는 방식으로 동작합니다. AI가 텍스트를 생성하는 원리는 다음과 같습니다. 

LLM은 어떻게 사람처럼 자연스럽게 말할 수 있나요?

챗GPT 같은 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 어떻게 작동할까요? 핵심 개념인 신경망(Neural Network), 트랜스포머(Transformer), 사전 학습(Pretraining)을 이해하면, LLM이 왜 사람처럼 자연스럽게 말할 수 있는지 알 수 있습니다.

대표적인 LLM 모델들에 대해 소개해주세요.

LLM(Large Language Model)은 다양한 연구 기관과 기업에서 개발되었으며, 목적과 특성에 따라 여러 모델이 존재합니다. 대표적인 LLM을 몇 가지 살펴보겠습니다.

 

 

현재 LLM은 어떤 분야에서 활용되고 있나요?, 앞으로 어떤 방향으로 발전해 나갈 것으로 예상되나요?

요즘 LLM은 정말 다양한 분야에서 활용되고 있어요.

가장 많이 쓰이는 분야 중 하나가 콘텐츠 생성인데요. 기사나 블로그 글을 자동으로 작성하거나, 영상 스크립트, SNS 게시물 같은 걸 만드는 데도 많이 사용됩니다. 또, 고객센터에서 AI 챗봇으로 활용되면서 자동으로 문의에 답변하는 기능도 많이 도입되고 있고요.

 

개발자들 사이에서는 코드 자동 완성이나 디버깅에도 많이 쓰입니다. 예를 들어 GitHub Copilot 같은 AI가 코드를 보완해 주는 역할을 하죠. 의료나 법률 분야에서는 문서를 정리하거나 요약하는 데 활용되고 있고, 금융권에서는 투자 보고서나 리스크 분석을 자동화하는 데 쓰이고 있어요.

 

교육 쪽도 빠질 수 없는데요. 요즘 AI 기반 튜터들이 학생들이 모르는 개념을 설명해 주거나, 논문을 요약해 주는 서비스도 많아졌습니다.

마지막 한 가지만 물어보고 싶습니다. LLM은 앞으로 어떤 방향으로 발전해 나갈 것으로 예상되나요?

앞으로는 특정 분야에 특화된 AI가 더 많아질 것 같아요.

예를 들어, 지금은 LLM이 전반적인 지식을 다루지만, 앞으로는 의료, 법률, 금융 같은 전문적인 분야에 특화된 모델들이 나올 거예요. 단순히 "이게 맞나요?"라고 묻는 게 아니라, 전문가 수준의 판단을 보조해 주는 AI가 등장할 가능성이 높죠.

 

그리고 멀티모달 AI, 그러니까 텍스트뿐만 아니라 이미지, 영상, 음성까지 처리하는 AI도 더 발전할 겁니다. 예를 들어, AI가 음성을 듣고 바로 텍스트로 요약해 주거나, 그림을 분석해서 설명해 주는 식이죠. 요즘 나오는 GPT-4, Gemini 같은 모델이 이런 방향으로 발전하고 있어요.

 

또 한 가지 중요한 점은 개인 맞춤형 AI예요. 앞으로 AI가 사용자 개개인의 성향이나 관심사를 학습해서 더 맞춤화된 답변을 제공하는 시대가 올 거라고 봅니다. 예를 들어, AI 비서가 내 하루 일정을 학습하고, 필요한 정보를 먼저 정리해 주거나, 내 스타일에 맞는 글을 써주는 거죠.

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여러분 오늘의 모험은 즐거우셨나요?
 
앞으로도 진행되는 사파리봇과의 

신나는 모험 기대해주세요.

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