기초 개념 · LLM초보갱신일 2026. 10. 1.
대규모 언어 모델
문장을 읽고 다음 단어를 예측해 답하는 AI의 핵심 엔진입니다.
비유
수많은 책을 외운 도서관 사서와 같아요. 질문하면 기억 속 패턴으로 그럴듯한 답을 이어 말합니다. 다만 사서처럼 ‘직접 확인’하지는 않습니다.
이렇게 이해하세요
대규모 언어 모델(LLM)은 인터넷·책·문서처럼 엄청난 양의 텍스트를 학습해, 지금 입력된 글 다음에 올 가능성이 높은 단어를 하나씩 이어 붙이는 방식으로 답합니다. 채팅 AI, 요약, 번역, 코드 초안의 밑바탕이 대부분 이 모델입니다. ‘이해한다’기보다 ‘통계적으로 자연스러운 문장’을 만드는 쪽에 가깝고, 그래서 자신 있게 틀린 말을 할 수도 있습니다. 초보자는 LLM을 ‘만능 검색엔진’이 아니라 ‘글쓰기·설명 도우미’로 쓰면 실패가 줄어듭니다. 최신 사실·사내 규정은 반드시 다른 출처로 확인하세요.
한 줄 암기
LLM = 다음 단어 예측기(검색기 아님)
좋은 예
‘이 이메일을 정중하고 짧게 고쳐 줘. 핵심은 일정 변경 양해 요청이야.’처럼 역할·톤·목적을 분명히 준다.
피하기
‘오늘 우리 회사 재고가 몇 개야?’처럼 LLM이 알 수 없는 내부 사실을 단정적으로 묻는다.
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자주 묻는 질문
LLM과 챗봇은 같은 말인가요?
아니요. LLM은 엔진이고, 챗봇은 그 엔진을 대화 화면으로 감싼 제품입니다. 같은 LLM이라도 서비스마다 규칙·검색 연결이 다릅니다.
왜 가끔 틀린 답을 자신 있게 하나요?
목표는 ‘맞는 사실’보다 ‘자연스러운 문장’인 경우가 많습니다. 검증 없이는 환각이 생길 수 있으니 중요 정보는 교차 확인하세요.