NLP와 LLM의 차이점을 설명해드리겠습니다.
NLP (Natural Language Processing, 자연어 처리)
- 개념: 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있게 하는 인공지능의 한 분야
- 범위: 언어학, 컴퓨터 과학, 머신러닝을 아우르는 광범위한 학문 분야
- 역사: 1950년대부터 시작된 오래된 연구 분야
- 접근법: 규칙 기반, 통계적 방법, 머신러닝 등 다양한 기법 포함
- 응용: 번역, 감정 분석, 개체명 인식, 품사 태깅, 구문 분석 등
LLM (Large Language Model, 대형 언어 모델)
- 개념: 대량의 텍스트 데이터로 훈련된 대규모 신경망 기반 언어 모델
- 범위: NLP의 한 분야이자 특정 기술/모델 유형
- 역사: 2010년대 후반~2020년대에 본격 발전 (GPT, BERT 등)
- 접근법: 주로 트랜스포머 아키텍처 기반의 딥러닝
- 응용: 텍스트 생성, 질의응답, 요약, 번역, 코딩 등
관계
- LLM은 NLP의 하위 분야이자 최신 기술 중 하나입니다
- NLP는 더 넓은 개념이고, LLM은 그 안에서 특히 강력한 성능을 보이는 특정 모델 유형입니다
- 최근 LLM의 등장으로 많은 NLP 작업에서 획기적인 성능 향상이 이루어졌습니다
간단히 말하면, NLP는 "자연어 처리 전체 분야"이고, LLM은 "그 분야의 최신 강력한 도구"라고 보시면 됩니다.
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