이후 LLM에 새로운 프롬프트를 제공하면 사전 학습과 미세 조정을 통해 학습한 패턴을 사용하여 프롬프트를 분석하고 적합한 응답을 생성합니다.
LLM은 인간처럼 언어를 완벽하게 이해하지는 못합니다. 하지만 학습 과정을 통해 수많은 예제의 패턴을 인식함으로써 인간과 유사한 반응을 따라 하고 고도로 유능한 언어 학습자가 될 수 있습니다.
또한 이러한 벡터 표현은 감성 분석, 주제 구조화(topic modeling) 문서 분류와 같은 다양한 자연어 처리 작업에 사용할 수 있습니다. 알고리즘은 단어나 구문의 벡터를 비교하여 이들이 나타내는 개념의 유사성 또는 관련성을 판단할 수 있으며, 이는 고급 언어를 이해하고, 생성하는 작업에 필수적인 요소입니다.
모든 모델에서 중요한 요소는 컨텍스트 창(context window, 문맥 해석 범위)2으로, 이는 상호 작용 중 일관성과 깊이에 영향을 미칩니다. 컨텍스트 창이 특히 중요한 이유는 다음과 같습니다.
• 일관성과 관련성: 컨텍스트 창이 크면 클수록 모델이 대화나 문서의 맥락을 오래 유지할 수 있기 때문에 보다 일관성 있고 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다.
• 문장 생성: 기사, 스토리 또는 코드 작성과 같은 작업의 경우 컨텍스트 창이 클수록 모델이 이전 부분과 일관성 있는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.