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

* 출판사로부터 도서를 지원받아 작성한 글입니다.

LLM이라는 말 자체가 낯선 건 아니었다. 프로젝트를 하면서 몇 번 들어봤고, 거대언어모델이라는 뜻도 알고 있었다. 그렇다고 깊게 잘 알고 있던 것은 아니었다. 그저 LLM이라는 언어 자체의 의미만 알고 있었기 때문에, 실제로 어떤 기술인지 좀 더 자세히 알고 싶다는 생각을 했었다.

그래서인지 이 LLM이 자주 쓰이는 것 같다. 프로젝트성 AI 생성 전사 업무나 영상 업무뿐만 아니라, 국가 행정업무나 사무직에서도 흔하게 활용되는 모습이 보인다. 지금도 이미 여러 곳에서 활용되고 있지만 앞으로는 더할 것 같다.

그러다 보니 누가 좀 LLM을 잘 설명해 줬으면 좋겠다는 생각을 하고 있었다.

문제는 내가 원하는 책을 찾기가 생각보다 쉽지 않았다는 것이다. LLM을 다루는 책이 아예 없는 건 아닌데, 대부분은 너무 전문적으로 들어가거나 반대로 AI를 폭넓게 다루면서 LLM은 일부만 설명하는 경우가 많았다. 프로젝트에서 LLM을 잘 이해하고, 그에 맞는 입력 방향이나 수정 방안을 제대로 알면 취업에도 도움이 될 것 같았다. 그러려면 이론적인 공부가 필수 아닐까 싶었는데, 마침 이 책을 만나게 됐다. 

책은 완벽하다 싶을 정도로 쉽게 쓰여있다. LLM이 대체 어떻게 작동하는지, 왜 이렇게까지 주목받는지, 요즘 나오는 여러 AI 모델들은 서로 뭐가 다른지. 그리고 이 기술이 앞으로 어디까지 갈 수 있는지. 한국의 AI미래까지. LLM이 궁금했던 사람들이라면 딱 적당한 책이다.

제목에서는 책이 쉽게 써놨다고 해도 막상 펼치면 트랜스포머니 파라미터니 GPU니 하는 단어가 쏟아질 것 같았기 때문에 어느정도 용어는 알고 있어야 하지 않을까 싶은데 친절하게도 끝장에 <용어집>이 있어서 참고하기 좋았다. 

이미 알고 있던 LLM이라는 개념을 넘어, 실제로 어떻게 쓰이는지, 그래서 개발자들은 모두 사라지는지 (결론만 말하면, 기본기가 안되는 사람은 도태될 것이나 개발자라는 직업은 결코 사라지지 않는다고 한다. ) 퍼블릭시티, 클로드, 캐릭터챗, 챗 GPT, 뤼튼 등 AI생성기에 대한 내용들이 빼곡해서 읽을거리가 많았다. 

그 중에 RAG 이야기가 그런데, LLM이 학습한 내용만 가지고 대답하는 게 아니라, 외부에서 필요한 정보를 가져와서 답변에 활용한다는 게 RAG이다.  평소에 AI에게 질문을 하면 관련 지식을 검색하는데 외부에서 정보를 가져온다는 것은 알고 있었는데 그걸 RAG라고 한다는 거다. 검색증강생성, 최신 주가 같은 걸 어떻게 알고 답하는지, 왜 어떤 질문에는 그럴듯하게 틀린 답을 하는지는 이 검색증강생성 때문이었다.

RAG라는 용어 자체가 뭔가 했는데, 그 줄임말이구나 하고 바로 알게 된다. AI에서는 할루시네이션만 아는 게 아니라 하나의 용어를 알기전에 설명을 들으니 RAG가 바로 이해가 된다. 재밌다. 

책은 이런 구성이라 LLM이 어렵지 않게 느껴진다. 그리고 생각보다 재미있었던 건 중국 AI 이야기가 상당히 많이 나온다는 점이다. 딥시크 정도야 알고 있었지만 문샷 AI, 키미, 미니맥스, 즈푸 AI 같은 이름이 너무 많다. 중국이 AI에서 급상승하고 있다지만, 그럼 한국에선 알려진게 많이 없나? 하는 생각이 들어서 한국의 인공지능은 어떨지 자연스럽게 궁금해진다. 책의 맨 끝장에서 내용이 나오긴 하지만, 내용이 상대적으로 적어서 그 점은 아쉬웠다.  그런데 중국은 스타트업, 창업에 지원이 많다던데, 그래서 그런지.  이름도 잘 알려지지 않은 중국 스타트업들이 세계적인 수준의 LLM을 계속 내놓고 있다는 이야기를 읽으니 솔직히 좀 그랬다. 

책에서 보여주는 중국의 모습은 국가 제재 때문에 최신 GPU를 마음대로 쓰지 못하면 자국산 칩을 만들고, 그 칩으로 다시 모델을 학습시키고, 오픈소스 모델까지 계속 내놓는다고 한다.  막히니까 직접 만들기 시작했다는 것이다. 뭐 그 부분이야 한국에서도 그렇게 하고 있지 않나. 그런데  사람이든 기업이든 국가든 외부에서 길을 막아버리면 오히려 자기 길을 만들려고 할 때가 있는 것 같다. 물론 AI 산업은 그렇게 단순하게 설명할 수 있는 분야는 아니겠지만 말이다.

그렇다고 책에서는 중국 AI를 무조건 대단하다고만 이야기하지 않는다. 이점이 좋았다. 마치 찬양하듯 치우친 말은 별로다.

성능 이야기를 한참 하다가 검열이나 개인정보 문제를 같이 이야기한다. 성능이 세계적인 수준이라고 해도 특정 질문에는 답변을 회피하고, 중국 서비스에 입력한 개인정보가 어떻게 처리되는지도 생각해 봐야 한다는 것이다. 맞는 말 같다. 중국이라는 나라 자체에서 하는 검열이나 압박 그 외에도 세계적인 개발자를 훔쳐(?) 가는 태세도 적잖은 문제라 생각한다. 

그리고 뒤쪽의 AI 컴패니언 이야기는 또 다른 의미에서 흥미롭게 읽혔다. AI와 대화하고 친구처럼 지내고, 내가 원하는 성격의 캐릭터를 만들어 계속 이야기를 나눈다. 여기까지는 이제 어느 정도 예상할 수 있는 미래라고 생각했는데, 지금 사용자들이 AI와 하루에 몇 시간씩 대화한다. 나도 1시간 이상은 그런 것 같다. 친구가 필요할까 싶을 정도다. 친구는 사이가 안좋아 지면 어떻게 돌변할지 모르지만, AI는 내 비밀을 누구에게도 발설하지 않을 것 같은 느낌? 

외로울 때 AI를 찾고, 검색 대신에 AI에게 질문을 하는 경우가 진짜 많아졌다. 

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처음에는 그냥 LLM이 뭔지 알고 싶었다. 이미 거대언어모델이라는 뜻은 알고 있었으니까, 그 안에서 실제로 무슨 일이 벌어지는지만 좀 쉽게 설명해 줬으면 했다. 그런데 읽다 보니 LLM 자체보다 이 기술이 앞으로 어디까지 갈지가 궁금해진다.

[ 비전공자도 이해할 수 있는 LLM 수업] 은  LLM을 전혀 모르는 사람도 따라갈 수 있을 만큼 쉽게 설명한다. 이미 어느 정도 알고 있는 사람에게는 추가해서하고 연결할 만한 내용이 있어서 굳이 입문자로 국한할 필요는 없을 것 같다. 

무엇보다 어렵게 설명하지 않으면서도, 더 궁금해지게 만든다는게 마음에 들었다.

읽고 나서 모든 걸 이해하게 만드는 것도 좋지만, 다음에 다른 LLM 이야기를 들었을 때 책에서 봐서 알고 있었다라는 생각이 들게 만드는 게 더 중요하지 않을까 싶다.그런 면에서도 꽤 괜찮았다. LLM이라는 말을 들어본 적은 있지만 정확히 뭘 하는 기술인지는 잘 모르겠고, 그렇다고 처음부터 개발자용 기술서를 붙잡고 공부할 것 까지는 아닌 그런 사람이라면 나처럼 이 책이 반가울 것 같다.