[LLM] 1. LLM의 기본 개념 이해

1. 인공지능과 머신러닝의 기본 개념

1.1 인공지능이란?

• 정의: 인간의 지능을 모방하는 컴퓨터 시스템
• 목적: 인간의 인지 능력을 기계로 구현
• 응용 분야: 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등

1.2 머신러닝이란?

• 정의: 데이터로부터 학습하는 알고리즘
• 학습 방식: 지도학습, 비지도학습, 강화학습
• 특징: 명시적인 프로그래밍 없이 패턴 학습

2. 자연어 처리(NLP)의 이해

2.1 NLP란 무엇인가?

• 정의: 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 기술
• 주요 과제: 텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역, 질문 응답
• 발전 과정: 규칙 기반 → 통계 기반 → 신경망 기반

2.2 NLP의 주요 응용

• 텍스트 분류
• 감정 분석
• 기계 번역
• 질문 응답 시스템
• 텍스트 생성

3. LLM의 정의와 특징

3.1 LLM이란?

• 정의: 대규모 언어 모델 (Large Language Model)
• 특징:
  • 대량의 텍스트 데이터로 학습
  • 인간과 유사한 텍스트 생성 능력
  • 다양한 언어 작업 수행 가능

3.2 LLM의 주요 특징

• 규모: 수십억 개의 파라미터
• 학습 데이터: 웹, 책, 기사 등 대량의 텍스트
• 능력: 문맥 이해, 추론, 창의적 텍스트 생성

4. LLM의 발전 역사

4.1 초기 언어 모델

• 통계 기반 언어 모델
• n-gram 모델
• 신경망 기반 초기 모델

4.2 현대 LLM의 발전

• GPT 시리즈 (GPT-1 ~ GPT-4)
• BERT와 그 변형들
• Claude, Gemini 등 다양한 LLM

5. LLM의 주요 응용 사례

5.1 일상적인 응용

• 챗봇과 대화형 AI
• 문서 작성 보조
• 코드 생성 및 리뷰
• 번역 서비스

5.2 전문 분야 응용

• 법률 문서 분석
• 의료 진단 보조
• 금융 시장 분석
• 학술 연구 보조

참고 자료

• Attention is All You Need
• Language Models are Few-Shot Learners
• BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers

필요한 이미지/자료

1. 인공지능 발전 타임라인 다이어그램
2. NLP 작업 유형별 예시 이미지
3. LLM 모델 크기 비교 그래프
4. LLM 응용 사례 시각화 자료