그림에서 볼 수 있듯이 LLM은 방대한 데이터와 수많은 파라미터를 기반으로 학습됩니다. 이 과정에서 문법 구조, 의미 관계, 다양한 표현 방식이 함께 학습되고, 그 결과 사람과 유사한 수준의 자연어 생성 능력을 갖추게 됩니다.

LLM은 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 분야의 발전 위에서 등장했습니다. NLP는 사람이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리하도록 만드는 기술 분야입니다. 전통적인 NLP는 규칙 기반 방식이나 통계 기반 모델에 의존했지만, LLM은 대규모 데이터와 신경망 구조를 활용해 훨씬 높은 수준의 언어 생성 능력을 보입니다.

LLM은 단순한 챗봇 기술이 아닙니다. 입력 텍스트를 받아 출력 텍스트를 생성하는 확률 기반 엔진이며, 앞으로 설계하는 시스템의 핵심 추론 모듈입니다. 모델 선택, 프롬프트 설계, 외부 지식 결합, 비용 관리 전략은 모두 이 엔진의 특성을 이해하는 데서 출발합니다.