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LLM 은 언어 모델을 사용하여 인공지능으로 문제를 해결하는 방법을 말한다. 대표적인 LLM 모델을 활용하는 예로 번역, 요약, 감정 분석, 대화 등이 있다. 이때 크게 2가지로 나뉘게 되는데 하나는 지시형(명령형) Instruct LLM 이고 다른 하나는 대화형 Chat LLM 이다. LLM 이라는 용어보다 뜨거운 감자로 우리에게 알려졌던 LLM chat 의 대표주자 Chatgpt 가 더 익숙할 것 같다. LLM chat 은 다른 말로 chatgpt 는 사용자가 대화 하듯이 사용하는 것이며 학습된 데이터를 토대로 서로가 대화를 이어간다.  사용자의 대화에 다음에 해야할 말을 생성하여 사용자에게 응답을 해준다. 이는 chat LLM 의 대표적인 예시다. 에어팟을 끼고 음악을 들을 때 볼륨을 조절할 수 있..

LLM의 첫 단계는 LM(언어모델)이다. 언어모델의 크기가 크면 Large 를 붙여셔 LLM 이고, 언어모델이 크기가 작으면 SLM 이다. 인공신경망을 공부하면 문자와 관련해서 문제를 해결하려고 할 때 (물론 CNN 도 사용가능하지만..) RNN 을 사용하게 된다. RNN 의 R 이 Recursive 순환(재귀) 한다는 의미이고 앞에서 처리한 데이터를 다시 순환해서 사용(기억)할 수 있는 장점을 갖고 있다. 우리가 사용하는 언어는 여러 단어의 조합으로 이루어 진다. "배고프다" 라는 단어에 "나는 배고프다", "너는 배고프다", "우리는 배고프다", "배고프다고 말했다" 등등 바로 앞 또는 뒤의 단어에 따라 내용이 달라진다. 앞에 나는 이라는 단어를 기억하고 있어야 또는 배고프다고 를 기억하고 있어야만 ..