[AI 용어 사전] LLM(Large Language Model)이란?

LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)은 생성형 AI 작동에 필요한 가장 기본적인 기술입니다. ChatGPT, Claude, Gemini처럼 자연스럽게 대화를 나누는 AI 서비스는 모두 LLM을 기반으로 만들어집니다. 

이 글에서는 LLM이 무엇인지, 어떤 원리로 동작하는지, 그리고 기업과 스타트업이 이 기술을 어떻게 활용하고 있는지를 살펴보았습니다. 

LLM(Large Language Mode)이란?

LLM은 ‘Large Language Model’의 약자로, 대규모 언어모델을 뜻합니다. 방대한 텍스트 데이터를 학습해, 문맥을 이해하고 자연스러운 언어를 생성하는 AI 모델입니다.

이 모델은 사람이 사용하는 언어의 패턴을 학습해 문맥을 이해하고, 가장 자연스러운 문장을 생성합니다. 때문에 겉보기에는 대화하는 것처럼 보이지만, 실제로는 단어와 문장을 수학적으로 계산하며 확률적으로 예측하는 방식으로 작동합니다.

예를 들어 “AI는”이라는 문장이 주어졌을 때, LLM은 그다음에 올 가능성이 높은 단어를 예측합니다. 이 과정을 수십억 개의 문장과 단어 조합에 대해 반복 학습하면서, 문맥과 의미의 패턴을 익히게 됩니다.

결국 LLM은 언어를 이해한다기보다 ‘패턴화된 확률’을 통해 다음 단어를 결정하는 모델입니다. 그럼에도 불구하고 이 방식이 사람의 언어처럼 느껴지는 이유는, 학습 데이터의 양이 방대해서 문장 간의 연결 관계를 매우 정교하게 계산하기 때문입니다.

왜 LLM(대형 언어 모델)이 중요한가요?

기업에게 LLM 기술이 중요한 이유는 적용 범위의 확장성에 있습니다. 한 번 구축된 모델은 챗봇, 보고서 자동화, 검색 시스템, 코드 작성 등 여러 영역에 재활용할 수 있습니다. 즉, 하나의 모델로 다양한 업무를 처리할 수 있는 ‘범용 플랫폼’이 되는 셈이죠.

또 하나의 이유는 비즈니스 경쟁력 확보입니다. 같은 인원으로도 LLM을 잘 활용하는 팀은 기획, 마케팅, 개발 등 전 과정의 속도를 크게 단축할 수 있습니다. 특히 스타트업처럼 리소스가 제한된 조직일수록, LLM은 ‘사람 한 명을 더 고용하는 것보다 효율적인 기술’이 될 수 있습니다.

결국 LLM은 AI 기술의 한 종류라기보다, ‘AI를 활용하는 새로운 방식’의 출발점이라고 할 수 있습니다. 이 모델을 얼마나 잘 이해하고 다루느냐가, 앞으로의 비즈니스 속도를 결정짓게 될 것입니다.

LLM(대형 언어 모델)이 작동하는 방식

LLM은 기본적으로 ‘다음에 올 단어를 예측하는 모델’입니다. 문장을 이해한다기보다, 주어진 문맥에서 가장 자연스러운 단어를 확률적으로 계산하는 방식으로 작동하죠.

이때 LLM의 성능을 결정짓는 것은 파라미터(parameter)의 개수입니다. 파라미터는 일종의 ‘뉴런 연결 수’로, 모델이 학습을 통해 언어의 규칙과 패턴을 얼마나 정교하게 기억할 수 있는지를 나타냅니다. GPT나 Gemini같은 모델은 수조 개의 파라미터를 갖고 있으며, 그만큼 언어의 미묘한 뉘앙스까지 처리할 수 있습니다.

한편, 기업들은 범용 LLM 모델을 그대로 쓰기보다는 파인튜닝(Fine-tuning)을 통해 특정 목적에 맞게 활용하고 있습니다.

예를 들어 고객지원용 AI는 서비스 대화 데이터를 추가로 학습시키고, 법률 문서를 다루는 AI는 계약서 데이터를 학습시켜 정확도를 높입니다. 이 과정을 통해 LLM은 일반적인 언어 능력 위에 ‘업무 맞춤형 지식’을 덧입게 됩니다.

스타트업에서 LLM(대형 언어 모델)을 활용하는 방법

스타트업에게 LLM은 ‘새로운 기술’이 아니라 ‘업무 속도를 높이는 실무 도구’에 가깝습니다. 특히 인원이 적은 팀이라면, 잘 설계된 LLM 하나가 팀 전체의 생산성을 바꿔놓을 수 있습니다.

1️⃣ 고객 응대 자동화

LLM 기반 챗봇을 활용하면, 단순 문의를 자동으로 처리하고 팀은 복잡한 고객 이슈에 집중할 수 있습니다.

예를 들어 SaaS 스타트업이라면 “비밀번호를 잊어버렸어요” 같은 문의를 LLM이 실시간으로 해결하게 만들 수 있습니다. 브랜드의 말투나 FAQ 데이터를 학습시키면, 답변 품질도 빠르게 개선됩니다.

2️⃣ 콘텐츠·문서 작성

이메일 초안, 블로그 글, 투자 제안서, 보고서 요약 등 반복적인 문서 작업을 LLM에 맡기면 초안 작성 시간을 절반 이하로 줄일 수 있습니다. 실제로 일부 SaaS 기업은 마케팅 초안의 80%를 LLM이 작성하고, 사람이 다듬는 형태로 운영하고 있습니다.

3️⃣ 내부 지식 검색 자동화

팀이 커질수록 회의록, 제품 매뉴얼, 프로젝트 문서가 쌓이면서 필요한 정보를 찾기 어려워집니다. 이때 RAG 구조를 적용한 LLM 검색 시스템을 도입하면, “지난 분기 캠페인 결과 요약해줘”처럼 자연어로 물어봐도 정확한 문서를 찾을 수 있습니다.

4️⃣ 개발 업무 효율화

코드 리뷰, 함수 설명, 버그 수정 제안 같은 반복 업무를 LLM이 처리하면 개발자는 구조 설계나 로직 개선에 집중할 수 있습니다. GitHub Copilot 같은 도구가 대표적 예시입니다.

결국 스타트업에서 LLM을 도입한다는 것은 ‘인력을 대체하는 것’이 아니라 ‘팀의 처리 속도를 높이는 것’에 가깝습니다. 같은 인원으로 더 많은 결과를 만들어낼 수 있다는 점이, 스타트업에게 LLM이 특히 중요한 이유입니다.

LLM(대형 언어 모델)의 한계와 리스크

1️⃣ 사실이 아닌 정보를 말할 수 있다 (Hallucination)

LLM은 문맥상 자연스러운 답변을 생성하지만, 항상 ‘정확한 사실’을 말하는 것은 아닙니다.

예를 들어, 존재하지 않는 논문을 만들어내거나, 회사 정책을 잘못된 형태로 요약할 수도 있습니다. 모델이 스스로 사실을 검증하지 못하기 때문입니다.

→ 대응 방법: RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조를 적용해 모델이 내부 문서나 데이터베이스에서 정보를 직접 찾아오도록 설계하면 정확도를 높일 수 있습니다.

🌟 참고 글: [AI 용어 사전] RAG(검색 증강 생성) 이란?

2️⃣ 최신 정보에 접근하지 못한다

대부분의 LLM은 특정 시점 이전의 데이터로 학습되어 있습니다. 따라서 최신 기술, 업데이트된 법률, 최근 트렌드에 대한 정보를 반영하지 못할 수 있습니다.

→ 대응 방법: 실시간 검색 API나 사내 데이터베이스 연동을 통해 모델이 최신 정보를 조회할 수 있는 구조를 함께 설계해야 합니다.

3️⃣ 보안과 프라이버시 이슈

회사 내부 데이터를 학습용으로 사용할 경우, 민감한 정보가 외부 모델에 노출될 위험이 있습니다. 실제로 고객정보나 계약서 데이터가 잘못 전송되어 문제가 된 사례도 있습니다.

→ 대응 방법: 민감 데이터는 절대 외부 모델에 직접 학습시키지 말고, 사내 폐쇄형 모델이나 온프레미스 환경에서 처리해야 합니다.

이 세 가지는 대부분의 기업이 LLM을 도입하면서 처음 마주하는 문제입니다. 기술적으로 해결할 수 있는 부분도 많지만, 무엇보다 중요한 건 ‘모델을 어디에, 어떤 범위로 쓸 것인가’를 명확히 정하는 일입니다. 이 경계가 명확해야 LLM을 안전하게 운영할 수 있습니다.

LLM도입을 고민하고 계신가요?

LLM은 이제 선택이 아닌, 대부분의 AI 서비스가 돌아가는 기본 구조가 되었습니다. 이 기술을 이해한다는 건 단순히 AI를 ‘활용하는 법’을 배우는 게 아니라, AI가 일하는 방식을 내 비즈니스에 맞게 ‘설계하는 힘’을 갖게 된다는 뜻입니다.

스타트업에게 LLM은 거대한 모델을 새로 만드는 기술이 아니라, 기존 모델을 내 서비스에 맞게 적용하는 전략의 문제입니다. 이를 얼마나 빠르게 이해하고 실행하느냐가 경쟁력을 결정짓습니다.

캘러스와 함께 LLM을 비즈니스에 도입해보세요. 내부에 AI 인재가 필요하다면 AI 개발자 매칭으로, 빠른 실행이 목표라면 프로젝트 단위로 LLM 기반 서비스를 함께 설계하고 구축합니다.