"GPT-4는 LLM으로서 이전 모델보다 더 정확한 맥락 이해를 제공합니다."
"GPT-4는 생성형 AI로서 창의적인 스토리와 마케팅 카피를 작성할 수 있습니다."
"우리는 GPT-4 파운데이션 모델을 기반으로 여러 특화 서비스를 개발했습니다."
LLM, 생성형 AI, 파운데이션 모델. 챗GPT를 가르키는 말인데, 다른 용어들이 사용됩니다. 대애충 느낌적인 느낌으로 뭐가 다른지 알 것 같기도 하지만, 정확하게 뭐가 다른지 콕 찝으면 떠오르지 않습니다. 그래서 정리해 보았습니다. AI를 눈여겨 보는 마케터라면 비슷하면서도 헷갈리는 이 세 가지 단어를 지금 정리해보고 가세요!
LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)
글자 안에 ‘Language’가 중요합니다. 언어를 학습해서 언어를 내뱉는 모델인데, 엄청나게 많은 데이터로 학습했다고 해서 LLM입니다.(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 파인튜닝(추가 학습)하여 다른 목적을 가진 특정 작업에 사용한다는 점이 중요합니다. 파운데이션 모델이 가장 넓은 개념으로 생성형 AI 외에 비생성형 모델도 포함하는 개념입니다.
그림: 클로드(에디)
그림으로 정리하면 파운데이션 모델 안에 생성형 AI가 있고요. 생성형 AI안에 LLM이 포함됩니다. 파운데이션 모델이 모두를 포괄하는 단어라고 해서 LLM이나 생성형AI를 파운데이션 모델이라고 말하지는 않습니다. 왜냐하면 각각은 말하는 맥락에 따라 다른 의미에 초점을 맞추기 때문입니다.
파운데이션 모델은 모델의 구조와 학습 방식에 초점을 맞춘 더 넓은 개념이고,
생성형 AI는 새로운 콘텐츠 생성이라는 특정 기능에 집중한 개념입니다.
LLM은 콘텐츠 중에서도 ‘텍스트(언어)’에 집중했습니다.
그래서 LLM은 텍스트 기반의 언어 기술의 측면에서, 생성형 AI는 결과물을 만들어 낸다는 창조적인 측면에서, 파운데이션 모델은 범용적으로 사용할 수 있는 기반 기술이라는 측면에서 주로 사용됩니다.
실제 사용 사례를 살펴보겠습니다.
"GPT-4는 LLM으로서 이전 모델보다 더 정확한 맥락 이해를 제공합니다."
"이 LLM은 경쟁사 대비 30% 더 정확한 응답을 제공합니다."
-> LLM은 언어 이해 능력이나 언어 성능을 강조하기 위해, 텍스트 기반의 성능에 초점을 맞출 때 주로 쓰입니다.
"GPT-4는 생성형 AI로서 창의적인 스토리와 마케팅 카피를 작성할 수 있습니다."
"DALL-E 3는 혁신적인 생성형 AI로 브랜드 이미지를 자동으로 만들어냅니다."
-> 생성형 AI는 콘텐츠 생성 능력을 강조하는 측면에서, 어떻게 응용되고 있는지 실용성을 나타낼 때 사용됩니다.
"우리는 GPT-4 파운데이션 모델을 기반으로 여러 특화 서비스를 개발했습니다."
"자체 파운데이션 모델에 투자하여 향후 다양한 서비스로 확장할 계획입니다."
-> 기술의 범용성, 적응성, 확장 가능성을 강조할 때에는 파운데이션 모델이라는 용어를 씁니다.
막연히 느낌으로만 알고 쓰던 용어가 좀 더 또렷해지는 느낌이 들지 않나요?
【이 내용은 AI 전문 뉴스레터 "AI안테나"에 실린 글을 토대로 재작성한 글입니다.
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