거대언어모델(Large Language Model, LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하고, 번역하며, 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있는 인공지능 모델입니다. 이들은 챗봇, 번역, 콘텐츠 생성, 정보 검색 등 다양한 분야로 활용되고 있어 오늘날 일상에서 쉽게 접할 수 있습니다.

LLM은 다양한 주제에 대한 텍스트 생성이 가능하고, 코딩, 번역 등 전문적인 이해가 필요한 부분에서도 쉽게 활용할 수 있습니다. 코딩의 경우, 파이썬, 자바스크립트 등 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 작성하거나, 코드에 대한 설명을 제공할 수 있어 프로그래밍 언어를 처음 접하는 경우도 LLM을 이용하면 원하는 결과값을 도출할 수 있고, 문제가 생긴 코드를 점검할 수 있도록 도움을 받을 수 있습니다.

LLM가 학습을 할 때에, 어떤 데이터를 우선적으로 학습하는지는 구체적으로 공개되지 않았습니다. 다만 뉴스 기사, 블로그, 위키피디아 등 인터넷에 공개된 다양한 웹 페이지의 텍스트와 책, 프로그래밍 언어로 작성된 코드와 사람들 간의 대화를 기록한 대화 데이터들을 기반으로 학습한다고 알려져 있습니다. LLM은 데이터 수집과 데이터 전처리를 거친 데이터를 기반으로 모델의 파라미터를 조정하여 언어의 패턴과 규칙을 학습합니다. 이후 특정 작업에 맞춰 모델을 더욱 정교하게 조정하는 미세 조정과정을 거쳐 학습을 마무리합니다. 

 이들은 모든 데이터를 동일한 비중으로 학습하는 것은 아닙니다. 이들에게 부여된 명확한 학습 목표는 공개되지 않았지만, 학습 목표에 따라 데이터의 가중치를 다르게 부여하고, 더욱 중요한 데이터에 집중하여 학습합니다. 이것은 LLM의 문제점으로도 여겨질 수 있는데, 이들은 존재하지 않는 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상인 환각,  학습 데이터에 포함된 편향을 그대로 반영하는 편향, 그리고 복잡한 질문에 대한 어려움을 겪습니다. 이는 학습 데이터의 한계와 모델의 복잡성이 원인으로 지적됩니다. 현재 많은 연구자들이 LLM의 문제점을 해결하기 위해 노력하고 있으며, 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 LLM을 개발하기 위해서는 더욱 정확하고 다양한 학습 데이터 구축, 모델의 투명성 확보, 윤리적 문제 해결 등의 노력이 필요합니다.

 LLM은 아직까지 완벽하지 않지만, 빠르게 발전하고 있는 기술입니다. LLM의 한계를 인지하고, 이를 보완하기 위한 노력을 지속한다면, 더욱 유용하고 안전한 LLM을 개발할 수 있을 것입니다.