LLM (대규모 언어 모델)

AI 용어

방대한 텍스트로 학습해 "다음에 올 말"을 확률로 고르는 모델

#model

정의

LLM은 방대한 텍스트로 학습해 다음에 올 말을 확률로 골라 이어붙이는 모델이다. 사실을 조회하는 것이 아니라 그럴듯한 이어짐을 만들어내는 구조라서, 유창함과 정확함이 따로 논다. 요즘 말하는 대화형 AI는 대부분 이 위에 도구 호출·검색·안전장치를 얹어 만든 것이다.

언제 쓰나

글을 쓰고 고치고 요약하고 분류하는 일, 형식을 바꾸는 일에 강하다.

언제 안 쓰나

정확한 계산, 최신 사실 조회, 규정 준수 판단처럼 틀리면 안 되는 일을 단독으로 맡기면 안 된다. 계산기·검색·규칙 엔진을 붙여야 한다.

Claude Code에선

코드가 맞는지는 모델의 확신이 아니라 실행 결과와 테스트가 알려준다.

예시

같은 질문을 두 번 물으면 표현이 조금씩 다른 답이 나오는 것이, 정답을 꺼내오는 게 아니라 확률로 고른다는 증거다.

바로 쓰는 프롬프트

{{업무}} 중 LLM에 맡겨도 되는 부분과 반드시 사람이나 규칙으로 처리해야 할 부분을 나눠줘. 나눈 기준도 적어줘.

이 용어를 참조하는 용어

샘플링 멀티모달 모델 디퓨전 LLM 프롬프트 인젝션 LLM-as-Judge LLM 옵저버빌리티 바이브 코딩 MCP

jt · via term-research · 복사 0 · KO