LLM 챗봇의 동작원리

대규모 언어 모델(LLM)이란?

**대규모 언어 모델(LLM)**은 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능(AI) 모델로, 최근 AI 기술의 핵심으로 떠오르고 있습니다. “대규모”라는 단어는 이 모델이 수백억 개의 단어로 구성된 방대한 텍스트 데이터를 학습한다는 점에서 비롯되었습니다.

LLM은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 문맥과 의미의 흐름을 정교하게 파악합니다. 텍스트 분류, 번역, 질의응답, 요약, 생성 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

대규모 언어 모델의 핵심 특징

1. 방대한 데이터 학습

인터넷, 위키피디아, 뉴스, 소설 등 다양한 도메인의 데이터를 학습해 여러 스타일의 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 이로써 대규모 언어 모델은 문맥 파악 능력이 매우 뛰어납니다.

2. 어텐션 메커니즘

트랜스포머의 핵심인 어텐션 메커니즘을 통해 각 단어가 문장 내에서 어떤 역할을 하는지 파악합니다. 이는 장거리 문맥을 이해하는 데 큰 역할을 합니다.

3. 자연어 생성 능력

단순한 분석을 넘어, 시나리오 작성, 이메일 초안, 스토리텔링 등 창의적인 텍스트 생성이 가능합니다. 이는 대규모 언어 모델의 큰 강점 중 하나입니다.

4. 전이 학습(Transfer Learning)

사전 학습 후 특정 과제에 맞게 **파인튜닝(Fine-tuning)**하여 적은 데이터로도 높은 성능을 발휘합니다.

👉 관련 글: LLM과 전이학습의 실제 적용 사례

LLM 챗봇의 동작 원리 (3단계)

1단계: 자연어 이해 (NLU)

• 토큰화(Tokenization): 문장을 단어, 구두점 등 토큰으로 분리

• 임베딩(Embedding): 토큰을 벡터로 변환해 의미 유사도 파악

• 의도/개체 인식: 질문의 의도와 핵심 키워드 식별

• 문맥 이해: 과거 대화 내용도 고려

2단계: 정보 검색 및 추론 (Retrieval & Reasoning)

• 기존 지식으로 즉시 답변

• **RAG (Retrieval Augmented Generation)**을 통한 외부 데이터 검색

• 추론 능력으로 사용자 상황에 맞는 추천 제공

3단계: 자연어 생성 (NLG)

• 문맥에 맞는 자연스러운 응답 생성

• 어조 조절 가능: 친절, 공식, 기술 지원 등 상황에 맞게

• 표, 리스트, 코드 등 다양한 출력 포맷 제공

대규모 언어 모델 기반 챗봇의 장점

• 사람과 유사한 대화 능력으로 사용자 만족도 향상

• 정해진 시나리오 없이도 유연한 대응 가능

• 특정 산업에 맞는 맞춤형 적용이 쉬움

• 고객 응대, 정보 검색, 업무 자동화에 큰 효과

LLM 챗봇 개발 과정

1. 사전 학습 (Pre-training)

대규모 공개 데이터셋으로 언어의 기본 구조와 상식을 학습

2. 지도 파인튜닝 (SFT)

질문-응답 형태의 데이터셋으로 대화 능력 강화

3. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

사람 피드백을 바탕으로 응답의 질 개선

4. 안전성 강화

Red Team 테스트, Constitutional AI 등으로 유해 콘텐츠 방지

5. 최적화 및 배포

모델 경량화, 양자화 등을 통해 속도와 비용 최적화 후 실제 서비스에 적용

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