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대규모 언어 모델은 인공지능 챗봇 기술을 가능하게 하는 핵심 요소이다. 기존의 특정 작업에 특화된 지도 학습 모델과 달리, 방대한 데이터 세트에서 학습된 여러 신경망 계층으로 구성된 파운데이션 모델의 성격을 띤다. 딥 러닝 기술을 사용하여 자연어 처리(NLP) 및 자연어 이해(NLU) 작업을 수행하며, 인간이 기술과 상호 작용하는 방식에 큰 변화를 가져왔다.

대형언어모델(Large Language Model, LLM)은 수십억 개 이상의 파라미터를 보유한 인공 신경망 기반의 언어 모델이다. 대규모 텍스트 데이터를 자기 지도 학습 방식으로 훈련하여 문맥을 파악하고 새로운 텍스트를 생성하는 능력을 갖춘다. 2018년경부터 본격적으로 발전하였으며, 기존의 특정 작업 중심 지도 학습에서 벗어나 범용적인 자연어 처리 능력을 제공하는 방향으로 인공지능 연…

10조 파라미터 모델은 인공지능의 지능을 결정하는 매개변수(Parameter)의 총합이 10조 개($10^{13}$)에 이르는 초거대 모델을 의미한다. 2020년대 중반 기술 기업들이 1조 파라미터 규모의 모델을 잇달아 공개함에 따라, 10조 규모는 인공지능 성능 고도화의 다음 단계이자 인간 수준의 추론 능력을 갖추기 위한 기술적 목표로 평가받는다. 이러한 모델은 방대한 데이터를 학습하여…

대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 수많은 매개변수(Parameter)를 보유한 인공 신경망으로 구성된 언어 모델이다. 일반적으로 수십억 개 이상의 가중치를 가지며, 레이블링되지 않은 방대한 양의 텍스트 데이터를 자기 지도 학습이나 반자기지도학습 방식으로 훈련한다. 2018년경부터 본격적으로 등장하여 특정 작업에 특화된 기존의 지도 학습 패러다임에서 벗어나 자…

거대언어모델(Large Language Model, LLM)은 수많은 매개변수(Parameter)를 보유한 인공 신경망 기반의 언어 모델이다. 방대한 양의 데이터 세트를 학습하여 콘텐츠를 인식, 요약, 번역, 예측 및 생성하는 기능을 수행한다. 2017년 발표된 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 주요 기반으로 하며, 2018년경부터 본격적으로 등장하여 자연어 처리 연구의 중심이…

다양한 기업과 커뮤니티가 오픈소스 또는 개방형 모델을 제공하며 생태계를 확장하고 있다. 모델/프로젝트명 개발 주체 특징 LLaMA 시리즈 Meta 오픈소스 생태계 확장을 주도하는 대형 언어 모델 gpt-oss OpenAI 200억 및 1,200억 파라미터 규모의 개방형 추론 모델 Nemotron NVIDIA 엔터프라이즈 에이전트 구축을 위한 개방형 파운데이션 모델 vLLM 커뮤니티 고성능…

글로벌 IT 기업들은 각자의 멀티모달 파운데이션 모델을 개발하여 경쟁력을 확보하고 있다. 모델명 개발사 주요 특징 Gemini Google 추론, 코딩, 멀티모달 이해에 최적화된 모델 GPT-4o OpenAI 음성, 시각, 텍스트 입력을 실시간으로 통합 처리 EXAONE LG AI연구원 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 비전-언어 모델(VLM) DALL-E OpenAI 텍스트 프롬프트를 기…

트랜스포머는 인공지능의 패러다임을 바꾼 파운데이션 모델로 평가받는다. 초기에는 기계 번역과 같은 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신을 일으켰으나, 현재는 다양한 영역으로 확장되었다. 컴퓨터 비전: 이미지를 패치 단위로 나누어 처리하는 비전 트랜스포머(ViT)를 통해 이미지 분류 및 분석에 활용된다. 생명 과학: DNA 유전자 사슬 분석이나 단백질 아미노산 구조 이해를 통한 신약 개발 가속화…

대규모 유전체 데이터를 학습한 인공지능(AI) 모델이 암 분석에 도입되고 있다. AI는 복잡한 유전체 데이터를 해석하여 암의 특성을 예측하며 분석 시간을 단축시킨다. 국내에서는 약 2,882건의 암 전장 유전체 데이터를 학습시킨 AI 파운데이션 모델이 개발되었다. 특히 '설명 가능한 AI' 기술은 분석 결과의 근거를 제시함으로써 연구자가 데이터 해석 결과를 신뢰할 수 있도록 돕는다. 이러한…

최근의 휴머노이드 로봇은 단순한 동작 반복을 넘어 '로봇 파운데이션 모델'을 통해 지능화되고 있다. 대규모 시각-행동 데이터를 기반으로 학습하며, 강화학습과 모방학습이 주요 기술로 활용된다. 특히 GPU 기반의 병렬 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 사용하여 학습 속도를 가속화한다. 이를 통해 로봇은 언어, 시각, 촉각 정보를 통합적으로 처리하고, 예측하기 어려운 상황에서도 유연하게 대응할…

파운데이션 모델(Foundation Model)은 광범위한 데이터에 대해 훈련되어 다양한 사용 사례에 적용할 수 있는 기계 학습 모델이다. 이는 범용 기술의 성격을 띠며, 대형 언어 모델(LLM)과 같은 생성형 인공지능이 대표적인 예시이다. 이러한 모델을 구축하는 것은 리소스 집약적인 작업으로, 기본 데이터 확보와 컴퓨팅 비용에 수억 달러가 소요되기도 한다. 파운데이션 모델은 특정 용도에…

클로드(Claude)는 앤스로픽(Anthropic)에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM) 및 인공지능 서비스 제품군이다. 사용자의 지시에 따라 텍스트 생성, 코드 작성, 데이터 분석, 이미지 이해 등 복잡한 추론 작업을 수행한다. 인공지능의 안전성을 확보하기 위해 '헌법적 AI(Constitutional AI)' 원칙을 적용하며, 개발자용 코딩 도구인 클로드 코드(Claude Code)와…