[LLM] Large Language Model 이란!!

 

 

 

1. LLM(Large Language Model)이란?

1-1. 정의 및 핵심 개념

LLM은 **대규모 언어 모델(Large Language Model)**로, 수십억 개의 텍스트 데이터를 기반으로 자연어 생성·이해 능력을 갖춘 AI 모델입니다.
대표적인 예시로는 ChatGPT, Claude, Gemini, LLaMA, 그리고 Amazon Titan 등이 있으며, 현재 2025년 기준으로는 Amazon의 Nova 시리즈도 급부상 중입니다.

1-2. 기술적 특징

• 트랜스포머(Transformer) 구조 기반
• 프롬프트(Prompt)에 따라 다음 단어를 예측하며 텍스트 생성
• 문장 요약, 질문 응답, 번역, 코딩, 콘텐츠 생성 등 다양한 기능 수행

1-3. LLM의 장점과 한계

1-3-1. 장점

• 자연스러운 언어 이해 및 생성
• 반복 작업 자동화로 생산성 향상
• 다양한 도메인에 적용 가능 (법률, 금융, 마케팅 등)

1-3-2. 단점

• 데이터 편향(Bias)
• 실시간 정보 업데이트의 한계
• 고비용의 GPU 인프라 요구
• 허위 정보 생성 가능성 (hallucination)

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2. Amazon Bedrock이란?

2-1. 개요

Amazon Bedrock은 AWS가 제공하는 생성형 AI 서비스 플랫폼으로, 다양한 LLM을 API 형태로 손쉽게 사용할 수 있도록 지원합니다.
모델을 직접 훈련하거나 배포하지 않고도 생성형 AI를 빠르게 통합할 수 있도록 설계된 서비스입니다.

2-2. 주요 특징

2-2-1. 다양한 LLM 제공

• Amazon Titan (텍스트, 임베딩, 이미지 생성)
• Anthropic Claude (고급 언어 이해 및 대화)
• AI21 Labs Jurassic (문장 생성 특화)
• Meta LLaMA 3, Mistral, Cohere 등도 Bedrock에 통합됨

2-2-2. 에이전트(Agent) 및 RAG 기능

• API 호출 및 외부 시스템과의 연동이 가능한 AI Agent 구성 가능
• 검색 기반 생성(RAG)으로 정확한 응답 제공

2-2-3. 멀티모달 처리

텍스트 외에도 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 입력을 처리할 수 있는 멀티모달 LLM 지원

2-2-4. 보안 및 모니터링

• IAM 역할 기반 접근 제어
• CloudWatch 연동 로그 및 성능 모니터링
• 유해 콘텐츠 필터링 기능 포함

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3. Amazon Titan LLM 시리즈

3-1. Titan Text Premier

• 대규모 작업을 위한 최고 성능 LLM
• 최대 32,000 토큰
• Fine-tuning, 지식 기반 연동, 고정 처리량 지원

3-2. Titan Text Express & Lite

• Express: 최대 8K 토큰, 일반 대화 및 요약에 적합
• Lite: 소형 모델로 저비용 작업에 최적화

3-3. Titan Embeddings V2

• 텍스트를 벡터로 변환하여 RAG 및 검색 시스템 구현에 사용
• 최대 1024 차원의 임베딩
• 비용 절감 기능 포함

3-4. Titan Image & Multimodal

• 텍스트 기반 이미지 생성
• 배경 제거, 이미지 편집 등도 API 호출로 가능

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4. Amazon Nova 시리즈

4-1. Nova 개요

2025년 새롭게 공개된 Amazon Nova 시리즈는 텍스트와 이미지, 비디오를 모두 처리하는 멀티모달 AI 모델입니다.
Nova는 고성능과 저지연을 동시에 제공하도록 설계되었습니다.

4-2. Nova 모델 종류

• Nova Micro: 텍스트 전용, 초저지연
• Nova Lite: 멀티모달 가능, 효율적
• Nova Premier: 고난이도 작업 대응
• Nova Canvas / Reel: 이미지 및 비디오 생성 특화

4-3. 활용 예

• 고객 상담 챗봇
• AI 비서
• 자동 문서 요약 및 회의록 생성
• 소셜 콘텐츠 생성 및 이미지 편집

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5. 실무 활용 사례

5-1. 고객센터 자동화

• Adobe: Bedrock 기반 AI 도우미로 고객 문의 처리 자동화
• VideoAmp: 문서 생성 및 인사이트 분석 자동화

5-2. ESG 보고서 자동화

• Gardenia Technologies: ESG 리포트 생성 시간 75% 단축

5-3. 데이터 분석 및 코드 리뷰

• Bito: Nova 기반의 코드 리뷰 보조 도구
• Qlik Cloud: Titan LLM과 연동하여 데이터 인사이트 제공

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6. 비용 구조 및 최적화 전략

6-1. 가격 모델

• On-Demand: API 호출당 과금
• Batch: 대량 작업 시 할인
• Provisioned Throughput: 고정 처리량 예약

6-2. 비용 절감 방법

• Embeddings 차원 축소
• Prompt Caching 사용
• 불필요한 응답 토큰 제한
• 고정 처리량 설정 시 장기 요금 할인 적용

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7. SEO 키워드 정리

• LLM 정의
• Amazon Bedrock 설명
• 생성형 AI 서비스
• Titan LLM 종류
• Nova LLM 2025
• 멀티모달 언어 모델
• RAG 기반 AI
• AI Agent 자동화
• Bedrock 가격 구조
• LLM API 호출

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8. 결론: 2025년 LLM과 Amazon Bedrock의 미래

2025년 현재, LLM은 단순한 텍스트 생성기를 넘어 기업용 AI 인프라의 핵심으로 자리 잡고 있습니다.
Amazon Bedrock은 다양한 LLM을 보안성과 유연성, 확장성을 갖춘 상태로 사용할 수 있게 해주는 최고의 플랫폼으로 부상하고 있습니다.

앞으로 모든 기업이 AI 전략 수립 시 LLM과 Bedrock을 중심에 두게 될 것입니다.
생성형 AI의 미래는 이미 시작되었고, 이제는 적용과 실행의 단계입니다.