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🌟 LLM의 특징
"언어의 거대한 뇌"라고 생각하면 됩니다!
- 초대형 데이터 학습
- 수십억 개의 단어를 먹고 자란 AI (예: GPT-3는 45TB 데이터 학습)
- 비유: "인간이 평생 읽을 책 10만 권을 한 번에 읽은 것"
- 언어 이해의 마법
- 문맥 파악 → "이 문장이 농담인지 진지한지 알 수 있어"
- 창의적 글쓰기 → 시, 소설, 코드 작성 가능
- 실시간 번역 → 한국어→영어 번역도 OK
- 맞춤형 학습 가능
- 의료 분야에 특화 → 환자 상담 지원
- 법률 문서 분석 → 계약서 검토 도움
- 고성능 컴퓨터 필요
- GPU/TPU 같은 고사양 장비 필수
- 비유: "고속도로를 달리는 자동차가 아니라 로켓"
🚀 LLM의 종류
"각기 다른 특기 가진 AI 친구들"
- GPT 시리즈 (OpenAI)
- 특기: 창의적 글쓰기, 프로그래밍
- 예시: ChatGPT로 대화, GPT-4로 복잡한 문제 해결
- Gemini (Google)
- 특기: 검색과 결합된 실시간 정보
- 예시: "지금 날씨 알려줘" → 최신 기상 데이터 반영
- LLaMA (Meta)
- 특기: 연구자용 오픈소스
- 장점: 무료로 사용 가능
- Bing Chat (Microsoft)
- 특기: 검색 엔진과 연동된 답변
- 예시: "최신 뉴스 요약해줘" → 웹 검색 결과 기반
모델 특징 활용 분야 GPT-4 (OpenAI) 창의적 글쓰기, 프로그래밍 지원, 멀티모달 기능 ChatGPT 기반 서비스, 복잡한 문제 해결[^6][^8] Gemini (Google) 실시간 검색 통합, 다국어 지원 정보 검색, 맞춤형 추천 시스템[^6][^8] LLaMA (Meta) 오픈소스 기반, 70B~650B 파라미터 옵션 연구용, 저비용 환경 적용[^4][^6] Claude (Anthropic) 안전성 강조(HHH 원칙), 구조적 데이터 편집 기능 윤리적 AI 개발, 프로젝트 관리[^6][^8] BERT (Google) 문맥 기반 이해, 질의 응답 시스템 NLP 작업, 감성 분석[^6]
🧠 LLM vs GAI vs SLM 비교
"AI의 세 가지 얼굴"
1. GAI (General AI)
- 목표: 인간 수준의 종합적 지능
- 예시: "로봇이 집안일+요리+대화 모두 가능"
- 현재 상태: 아직 개발 중 (LLM은 GAI의 일부)
2. LLM
- 특징: 언어만 전문적으로 잘함
- 장점: 글쓰기/번역/대화에 특화
- 단점: 수학 문제 풀기 등 언어 외 작업은 약함
3. SLM (Small Language Model)
- 특징: LLM의 "경량 버전"
- 장점: 스마트폰에서도 작동 가능
- 단점: 복잡한 문장 이해는 어려움
- 예시: 간단한 질문 답변 (예: "오늘 날씨 어때?")
📊 간단 비교표
| 구분 | LLM | SLM |
|---|---|---|
| 크기 | 대형 (수천억 개 파라미터) | 소형 (수백만 개) |
| 성능 | 복잡한 문장 분석 가능 | 기본 질문만 가능 |
| 장비 | 고성능 컴퓨터 필수 | 스마트폰에서도 OK |
| 비용 | 고가 | 저렴 |
💡 요약:
LLM은 "언어 전문가"로, 창의적 글쓰기부터 번역까지 가능하지만 고성능 장비가 필요합니다. GAI는 "종합 AI"를 꿈꾸며, SLM은 "휴대용 AI"로 실용성에 강점이 있죠! 🚀
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