왜 LLM은 이렇게 강력해졌을까?
― 거대한 신경망과 기술 환경의 변화
LLM이 갑자기 등장한 것처럼 보이지만,
사실 그 배경에는 여러 기술적 변화가 동시에 누적되어 있었습니다.
1. LLM의 핵심 특징: “신경망이 매우 크다”
LLM의 가장 큰 특징은
👉 신경망 자체가 매우 크다는 점입니다.
- 수많은 노드와 층(layer)을 가진 거대한 구조
- 인간이 작성한 방대한 문서를 학습 데이터로 사용
- 단순 문장이 아니라
👉 사람이 실제로 쓰는 언어의 패턴을 학습
이 과정에서 모델은:
- 문장의 구조
- 표현 방식
- 말투와 흐름
까지 자연스럽게 익히게 됩니다.
2. 기술적 배경의 핵심: 트랜스포머
LLM 발전에 가장 큰 기여를 한 기술은
트랜스포머(Transformer) 입니다.
- 딥러닝 모델 중에서도 언어 처리에 최적화
- 문장 전체를 동시에 바라보며 관계를 학습
- 긴 문맥을 효과적으로 유지
현재 등장하는 대부분의 LLM은
👉 트랜스포머 구조를 기반으로 만들어졌다고 볼 수 있습니다.
3. 연산 장치의 발전이 모든 것을 바꿨다
아무리 좋은 모델 구조가 있어도
학습을 시킬 수 없다면 의미가 없습니다.
LLM 시대를 가능하게 만든 또 하나의 핵심은
👉 연산 장치 성능의 비약적인 향상입니다.
- GPU 성능 향상
- 병렬 연산 구조
- 분산 학습 기법 발전
이로 인해:
- 수천, 수만 개의 GPU를 동시에 활용
- 학습 시간이 획기적으로 단축
실제로 LLaMA 같은 모델은
👉 GPU 약 16,000개 규모의 연산 자원을 활용해 학습되었습니다.
4. 인터넷의 발전 = 최고의 교과서
LLM이 인간의 언어를 잘 다루게 된 가장 현실적인 이유는
인터넷의 발전입니다.
- 블로그
- 뉴스
- 게시판
- 문서
- 대화체 텍스트
인터넷에는
👉 인간이 실제로 사용하는 언어가 그대로 축적되어 있습니다.
LLM은 이 데이터를 통해:
- 문법이 아닌 사용 패턴
- 교과서가 아닌 현실 언어
- 인간 특유의 표현 방식
을 학습할 수 있었습니다.
즉,
LLM은 언어를 “배운” 것이 아니라
인간의 언어 사용 패턴을 그대로 흡수한 것에 가깝습니다.
5. 이제는 LLM 없는 생활이 불편한 시대
이러한 기술적 축적의 결과로
LLM은 이제 단순한 실험 기술이 아니라,
- 비즈니스 의사결정
- 문서 작성
- 기획
- 학습
- 개발 보조
등에서 없으면 불편할 정도의 존재가 되었습니다.
개인에게도,
기업에게도
👉 LLM은 이미 생활과 업무의 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다.
마무리 정리
- LLM은 거대한 신경망을 기반으로 한다
- 트랜스포머가 언어 모델 발전의 핵심 기술
- GPU·분산 학습으로 학습 속도와 규모가 폭발
- 인터넷 데이터가 인간 언어 패턴 학습의 기반
- 이제 LLM은 선택이 아니라 필수가 되어가고 있다