비전공자도 이해할 수 있는 LLM수업

비전공자도 이해할 수 있는 LLM 수업 - 챗GPT, 클로드, 제미나이부터 AI 에이전트, 글쓰기·코딩까지 생성형 AI에 관한 모든 기초 지식 ㅣ 비전공자도 이해할 수 있는
박상길 지음, 정진호 그림 / 비즈니스북스 / 2026년 8월

이 책은 기술적 배경이 전혀 없는 일반인의 시선에서 거대언어모델, 즉 LLM의 구조와 작동 원리를 풀어내었어요. 인공지능 기술이 일상에 빠르게 스며드는 시점에서 기술의 속살을 제대로 들여다보고 싶다는 마음으로 첫 장을 넘겼습니다.

우선 이 책에서 다루는 가장 핵심적인 개념인 LLM이 무엇인지부터 체계적으로 파악할 수 있었습니다.

LLM은 'Large Language Model'의 약자로, 우리말로는 '거대언어모델'이라고 부릅니다. 수많은 문장과 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고, 자연스럽게 다음 단어를 예측하여 생성하도록 만들어진 대규모 인공지능 신경망을 뜻합니다. 단순히 특정 단어에 미리 정해진 답을 출력하는 과거의 프로그램과 차원이 다릅니다. 문맥의 흐름과 의미적 연관성을 수학적 수치인 벡터로 변환하여 계산합니다. 방대한 양의 서적, 뉴스, 웹페이지 데이터를 미리 학습한 뒤, 입력된 질문에 맞춰 가장 확률이 높은 단어를 연쇄적으로 이어 붙이며 문장을 완성해 나가는 방식입니다. 이 과정에서 인간처럼 자연스럽게 대화를 나누고, 문서를 요약하거나 코드까지 작성하는 능력을 보여줍니다.

책 속에서는 이러한 LLM이 작동하는 기초적인 기틀로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처와 어텐션 메커니즘을 설명합니다. 문장 안에서 특정 단어가 다른 단어들과 어떤 관계를 맺고 있는지 무게중심을 두어 계산하는 기술인데, 덕분에 기다란 글도 맥락을 놓치지 않고 분석하게 됩니다. 전문적인 수식이나 번거로운 코딩 설명 없이, 개념의 흐름을 중심으로 배치해 두어 비전공자도 구조적 개념을 파악하기 수월합니다.

파라미터, 즉 매개변수가 왜 중요한지도 다룹니다. 매개변수는 인공지능이 데이터를 학습하면서 조절하는 일종의 가중치 수치입니다. 이 수치가 수백억, 수천억 개로 늘어날수록 모델은 문맥을 훨씬 정교하게 파악하게 됩니다. 모델의 규모가 일정 수준을 넘어서는 순간 단순한 예측을 넘어 추론처럼 보이는 놀라운 성능을 발휘하는 '발현 현상'이 나타난다는 점도 다루어집니다.

프롬프트 엔지니어링의 기본 원리나 환각 현상같은 한계점에 대해서도 다각도로 살펴봅니다. 모델이 정답을 모를 때도 그럴듯한 거짓말을 만들어내는 이유가 확률 기반 생성이라는 구조적 특성 때문이라는 사실을 알게 되었습니다. 기술의 화려함만 보여주는 것이 아니라, 한계와 문제점까지 균형 있게 설명하고 있습니다.

기술 용어로 가득 찬 장벽 뒤에 숨어 있던 인공지능의 내부 구조를 하나씩 확인해 나가는 과정이 흥미로웠습니다. 복잡해 보이던 거대언어모델의 핵심 프레임이 머릿속에 자연스럽게 그려졌습니다. 막연하게 쓰던 생성형 AI 도구들이 실제로 어떤 과정을 거쳐 답을 내놓는지 조금 더 구체적으로 알게되어서 이것을 삶에서 조금도 활용도 높게 사용해볼 수 이는 방법을 고민해보려 합니다.


#비전공자도이해할수있는LLM수업


[출판사를 통해 도서를 제공받아 작성한 후기입니다.]