• 범용적 언어 이해와 활용: 기존 언어 모델들은 특정 작업이나 영역에 맞춰 설계되고 훈련되었기에 한정된 범위에서만 높은 성능을 보이고, 다른 작업에서는 성능이 크게 저하되는 한계가 있었습니다. 예를 들어 특정 언어 작업에 특화된 모델은 해당 영역에서는 뛰어난 결과를 내지만, 문맥을 이해하거나 논리적 일관성을 유지해야 하는 다른 영역에서는 효과적이지 못했습니다.
LLM은 다양한 유형의 대규모 데이터를 학습함으로써, 특정 영역에 한정되지 않고 범용적인 언어 이해 능력을 갖추게 되었습니다. 기본적으로 LLM은 광범위한 작업을 수행할 수 있으며, 미세 조정을 통해 특정 작업에 맞게 조정함으로써 다양한 응용 분야에 적용될 수 있습니다.