가장 먼저 이해해야 할 구조는 다음과 같습니다.
인공지능(AI) ⊃ 머신러닝(ML) ⊃ 딥러닝(DL) ⊃ 거대 언어 모델(LLM)
즉, LLM은 머신러닝의 아주 특화되고 고도화된 한 종류입니다. 이 둘을 명확하게 비교 분석하여 정리해 드리겠습니다.
1. 기본 개념 정의
ML (Machine Learning, 머신러닝)
- 정의: 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하여 패턴을 찾고 예측을 수행하는 AI의 한 분야입니다.
- 핵심: 데이터에서 규칙을 스스로 학습합니다.
- 범위: 통계적 알고리즘(선형 회귀 등)부터 신경망까지 매우 포괄적입니다.
LLM (Large Language Model, 거대 언어 모델)
- 정의: 머신러닝의 하위 분야인 ‘딥러닝’ 기술을 활용하여, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 모델입니다.
- 핵심: 수천억 개의 파라미터(매개변수)를 통해 언어의 문맥과 의미를 파악하고 ‘생성’합니다.
- 기술: 주로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다.
2. 주요 차이점 비교 분석
| 비교 항목 | 머신러닝 (Traditional ML) | 거대 언어 모델 (LLM) |
| 주요 목적 | 분석, 예측, 분류 (정해진 답 찾기) | 생성, 이해, 변환 (새로운 답 만들기) |
| 학습 데이터 | 주로 정형 데이터 (엑셀, DB, 숫자 등) | 주로 비정형 텍스트 데이터 (책, 인터넷 글, 코드 등) |
| 모델 크기 | 상대적으로 작고 가벼움 | 매우 거대함 (수천억 개의 파라미터) |
| 연산 자원 | 일반 CPU로도 구동 가능한 경우가 많음 | 막대한 GPU 자원과 전력이 필요함 |
| 작동 방식 | 특정 Task에 특화된 알고리즘 (예: 스팸 분류기) | 범용적인 언어 능력 (번역, 요약, 작문이 다 가능) |
| 대표 알고리즘 | 선형 회귀, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트 | Transformer (GPT, BERT, Llama 등) |
| 결과물 | 숫자(확률), 카테고리(분류), 클러스터 | 자연어 텍스트, 코드, 이미지 프롬프트 |
3. 상세 비교
1) 전문성(ML) vs 범용성(LLM)
- ML: 보통 하나의 목적을 위해 만들어집니다. 예를 들어, ‘집값 예측 모델’은 집값은 기가 막히게 맞추지만, 오늘의 날씨를 묻거나 시를 써달라고 하면 아무것도 못 합니다.
- LLM: **범용적(General Purpose)**입니다. ChatGPT와 같은 LLM에게 번역, 요약, 코딩, 창의적 글쓰기, 감정 분석 등을 시키면 모두 수행할 수 있습니다. 이는 방대한 데이터를 통해 언어 자체의 패턴을 배웠기 때문입니다.
2) 데이터 처리 방식 (정형 vs 비정형)
- ML: 주로 정형 데이터(Structured Data) 처리에 강합니다. 엑셀 파일처럼 행과 열이 딱 떨어지는 숫자 데이터를 분석하여 통계적 패턴을 찾습니다.
- LLM: **비정형 데이터(Unstructured Data)**인 ‘자연어’ 처리에 특화되어 있습니다. 문장의 뉘앙스, 앞뒤 문맥, 숨겨진 의도 등을 파악하는 능력이 탁월합니다.
3) 학습 및 운영 비용
- ML: 상대적으로 적은 데이터로도 학습이 가능하며, 모델을 운영하는 데 드는 비용이 저렴한 편입니다. 기업 내부 서버에서도 쉽게 돌릴 수 있습니다.
- LLM: ‘거대(Large)’라는 이름처럼 학습에 천문학적인 비용과 시간이 듭니다. 따라서 구글, 오픈AI, 메타 같은 빅테크 기업들이 주로 파운데이션 모델(Foundation Model)을 만들고, 일반 기업은 이를 튜닝해서 사용합니다.
4. 실제 활용 예시
- 머신러닝 (ML) 활용 예:
- 넷플릭스/유튜브의 추천 알고리즘
- 은행의 신용카드 사기 거래 탐지 (FDS)
- 공장의 기계 고장 예측
- 이메일 스팸 필터링
- 거대 언어 모델 (LLM) 활용 예:
- ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 AI 챗봇
- 자동 번역기 (DeepL 등)
- 문서 요약 및 보고서 자동 작성
- 프로그래밍 코드 자동 생성 및 에러 수정
- 고객 상담용 지능형 콜센터 (AICC)
5. 요약 및 결론
“ML은 도구 상자이고, LLM은 그 안에 있는 아주 강력한 만능 도구입니다.”
- ML은 데이터를 통해 문제를 해결하는 광범위한 방법론입니다. 예측이나 분류처럼 명확한 답이 필요한 비즈니스 문제 해결에 여전히 가장 효율적입니다.
- LLM은 ML 중에서도 텍스트와 지식을 다루는 데 특화된 거대한 모델입니다. 창의성이 필요하거나, 사람과 대화하듯 정보를 처리해야 할 때 사용됩니다.
최근에는 ML의 예측 능력과 LLM의 언어 능력을 결합하여 더 똑똑한 AI 서비스를 만드는 추세입니다. (예: ML로 주가 데이터를 분석하고, LLM이 그 분석 결과를 알기 쉬운 보고서로 작성해 주는 방식)