LLM

최지원·2025년 2월 26일

📌 LLM

LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해 및 생성을 수행하는 인공지능 모델

정의

LLM은 딥러닝 기반의 자연어 처리 모델
인간이 작성한 수십억 개의 문서, 책, 웹사이트 등의 텍스트 데이터를 학습하여 이를 바탕으로 언어를 이해하고 새로운 문장 생성
통계적 패턴과 확률을 기반으로 텍스트를 예측하는 방식으로 동작

주요 원리

LLM은 주로 확률 모델을 기반으로 작동하며 다음과 같은 개념 포함

✔ 확률적 언어 모델
주어진 문맥에서 다음 단어가 나올 확률을 예측

✔ 딥러닝 기반 신경망 모델

대규모 뉴럴 네트워크를 활용하여 언어 패턴 학습
특히 Transformer 구조를 사용하여 문장의 문맥을 보다 정확하게 분석할 수 있음

✔ 사전 훈련 + 미세 조정
일반적인 데이터로 학습한 후 특정 목적에 맞게 추가학습을 진행하여 특정 도메인에 최적화 가능

발전 과정

1) 초기 언어 모델

RNN, LSTM 기반 모델 사용
긴 문장을 처리하기 어렵고, 병렬 연산이 제한

2) Transformer 기반 모델 등장

"Attention Is All You Need"에서 Transformer 구조 제안
Self-Attention 메커니즘을 활용하여 긴 문맥도 효과적으로 처리할 수 있는 모델 구현
BERT, GPT 등의 모델이 등장하면서 본격적인 LLM 시대 열림

3) 현재 LLM 기술

GPT-3, GPT-4, Gemini 등 초거대 AI 모델 등장
모델 크기가 수백억 ~ 수조 개에 달하며 다양한 언어 및 멀티모달 처리 가능

한계 및 해결 과제

1) 높은 연산 비용

LLM 훈련 및 실행에는 고성능 GPU가 필요하며 비용이 매우 높음
이를 해결하기 위해 경량화 모델 개발이 활발히 진행

2) 사실 왜곡 및 Hallucination 문제

LLM은 훈련 데이터에 없는 내용을 그럴듯하게 생성하는 경우 존재
이를 해결하기 위해 정보 출처 명시, 실시간 검증 기능 연구 중

3) 개인정보 보호 및 보안 문제

대량의 데이터를 학습하는 과정에서 개인정보 및 저작권 침해 위험
해결책으로 기업 내무 전용 LLM 구축 및 데이터 필터링 필요

4) 실시간 처리 속도 문제

초거대 모델은 응답 시간이 길어질 수 있어 최적화 및 가속화 기술 필요
경량화 모델이 등장하여 해결 시도

정리

LLM은 대규모 데이터를 학습하여 자연어 이해 및 생성을 수행하는 AI 모델

Transformer 구조 기반으로 동작하며 GPT, BERT 등 다양한 모델 존재

챗봇, 번역, 코드 생성 등 다양한 산업에서 활용

고비용, 개인정보 보호 등 해결해야 할 과제가 존재

LLM을 사용하려면 왜 GPU가 필요한가❓

대규모 언어 모델(LLM)을 실행할 때 GPU가 필수적인 이유는 다음과 같다.

1) 병렬 연산 최적화

LLM은 수많은 행렬 연산으로 이루어져 있으며 특히 Transformer 기반 모델은 수십억 개의 매개변수를 포함
이러한 모델이 입력 데이터를 처리하려면 대량의 연산을 수행해야 하는데 GPU는 이를 보다 효과적으로 처리

📎 CPU

일반적으로 직렬 연산에 최적화되어 있으며 한번에 적은 수의 연산 수행

코어 개수가 상대적으로 적어 대규모 병렬 연산에는 비효율적

📎 GPU

수천 개의 코어를 보유하고 있어 대량의 행렬 연산을 동시에 수행하는 병렬 연산에 특화

LLM이 필요로 하는 Tensor 연산을 빠르게 처리

이러한 이유로 LLM의 훈련 및 추론 과정에서는 GPU의 병렬 연산 성능 필수적

2) 고속 메모리 대역폭

LLM은 단순히 연산만 빠르면 되는 것이 아니라 엄청난 양의 데이터를 빠르게 불러오고 저장하는 과정도 중요

GPU는 고속 메모리를 사용하며 CPU의 일반적인 RAM보다 훨씬 높은 메모리 대역폭 제공
이러한 고속 메모리를 활용하면 연산에 필요한 데이터 로딩 속도가 증가하여 LLM의 실행 성능이 향상

→ 예를 들어 GPU-4와 같은 모델을 실행할 때 초당 수백 기가바이트의 데이터 이동 속도가 필요하며 이는 일반적인 CPU RAM으로는 감당하기 어렵다

3) 추론 및 학습 속도 차이

LLM을 실행할 때 GPU는 다음과 같은 두 가지 주요 과정에서 필수적인 역할

✔ 모델 학습

대규모 데이터셋을 학습해야 하므로 연산량이 매우 큼
만약 CPU만을 사용한다면 훈련 시간이 수십 배 이상 길어질 수 있으며 현실적으로 학습이 어려울 수 있음
GPU를 활용하면 학습 속도를 수십~수백 배 향상시킬 수 있음

✔ 모델 추론

학습된 모델을 사용하여 실시간으로 응답을 생성하는 과정
LLM은 추론 시에도 많은 연산을 필요로 하므로 GPU의 병렬 연산 성능이 필수적
예를 들어 대형 LLM을 CPU에서 실행하면 응답 생성 속도가 수 초에서 수십 초 이상 걸릴 수 있지만 GPU를 사용하면 밀리초 ~ 수 초 내로 결과를 생성

→ 따라서 LLM을 빠르게 실행하기 위해서는 GPU가 필수적

4) 대용량 모델 로딩 가능

LLM은 파라미터 개수가 많기 때문에 이를 실행하기 위해서는 대용량의 GPU 메모리가 필요

예를 들어 GPU-3를 실행하려면 최소 40GB 이상의 VRAM이 필요할 수도 있음
CPU의 RAM은 이러한 대용량 모델을 로딩하는 속도가 느리고 메모리 대역폭이 낮아 병목현상이 발생할 수 있음
최신 AI용 GPU는 80GB 이상의 VRAM을 제공하여 대형 LLM을 효율적으로 실행할 수 있도록 지원

즉, GPU는 단순히 연산 속도를 빠르게 할 뿐만 아니라 대형 모델을 실행할 수 있는 충분한 메모리 용량을 제공한다는 점에서도 필수적

정리

GPU는 병렬 연산 최적화, 고속 메모리, 빠른 연산 속도 덕분에 LLM 실행에 필수적

CPU는 직렬 연산에 강하지만 병렬 연산 성능이 낮아 LLM을 실행하기 어려움

GPU의 고속 메모리는 LLM의 데이터 로딩 속도 향상

GPU 없이는 LLM 학습 및 추론 속도가 극도로 느려지고 대형 모델 로딩이 어려워짐

따라서 AI 연수 및 서비스에서는 A100, H100 같은 고성능 데이터센터급 GPU를 사용