#챗GPT를 부르는 각기 다른 용어들, 뭐가 다른걸까?
LLM << 생성형 AI << 파운데이션 모델
AI에 대해 조금만 깊숙이 들어가면 맞닥뜨리게 되는 커다란 산이 하나 있습니다. 바로 비슷하면서도 다른, 헷갈리는 용어들입니다. 챗GPT를 부르는 명칭으로 누군가는 생성형 AI, 다른 곳에서는 LLM, 또 어느 곳에서는 파운데이션 모델이라고 말합니다. 도대체 무엇이 다른 것이고, 또 어떤 상황에서 무슨 용어를 써야 하는 걸까요? 한방에 정리해 보았습니다.
LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)
글자 안에 ‘Language’가 중요합니다. 언어를 학습해서 언어를 내뱉는 모델인데, 엄청나게 많은 데이터로 학습했다고 해서 LLM입니다. (구체적으로는 수많은 파라미터를 보유한 인공 신경망 모델) 텍스트를 처리하고 생성하는 데 특화됐으며, 지난 편에서 다뤘듯이 토큰 기반 예측 메커니즘으로 작동합니다.
생성형 AI(Generative AI)
말 그대로 뭔가를 ‘생성’하는 AI라는 뜻입니다. 생성할 수 있는 것은 많습니다. 보통 텍스트를 떠올리지만, 이미지가 될 수도 있고요. 음성이나 영상이 될 수도 있습니다. 위에서 봤던 LLM을 포함하는 상위 개념이며, 생성형 AI는 사용자의 프롬프트에 따라 무언가를 만들어냅니다.
파운데이션 모델(Foundation Model)
광범위한 데이터로 사전 학습하여 다양한 하위 작업을 할 때 파인튜닝하여 사용할 수 있도록 설계된 ‘기초(기반)’ 모델입니다. 파운데이션 모델을 곧바로 작업에 사용하기보다(그렇게 사용할 수도 있지만), 이를 파인튜닝하여 다른 목적을 가진 특정 작업에 사용한다는 점이 중요합니다. 파운데이션 모델이 가장 넓은 개념으로 생성형 AI 외에 비생성형 모델도 포함하는 개념입니다. | 
