대규모 언어 모델(LLM)이란 무엇인가요?
대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트로 학습해 언어를 예측하고 작성하는 AI 모델로, AI 어시스턴트에서 답변을 쓰는 부분입니다. ChatGPT, Claude, Gemini, 그리고 Perplexity 답변 뒤의 모델은 모두 대규모 언어 모델 위에 만들어졌습니다. 답변을 쓰는 것은 모델이고, 엔진이 검색을 한다면 검색은 모델이 무엇을 먼저 읽을지만 정합니다.
대규모 언어 모델은 어떻게 작동하나요?
대규모 언어 모델은 방대한 텍스트로 학습하며 익힌 패턴을 바탕으로, 다음 텍스트 조각을 토큰 하나씩 예측하는 방식으로 작동합니다. 오늘날의 모델은 Vaswani와 동료들이 2017년 Attention Is All You Need에서 설명한 트랜스포머 구조에서 나왔습니다.
학습한 내용은 지식 기준일에 고정됩니다. 모델은 학습 데이터를 모을 당시의 웹만 알고, 그 이후는 모릅니다. 더 최근의 내용은 어시스턴트가 웹을 검색해 그 결과를 모델이 답변을 쓰는 동안 건네줄 때만 답변에 들어갑니다.
LLM은 당신 브랜드에 대해 무엇을 알고 있나요?
학습 데이터가 당신에 대해 말한 내용을 섞고 압축한 것입니다. 카테고리, 가장 잘 알려진 주장, 다른 페이지가 당신을 얼마나 자주 언급했는지 같은 것들입니다. 기준일 이후에 무엇이 바뀌었는지는 모르고, 어떤 사실을 어느 페이지에서 배웠는지도 말해 줄 수 없습니다.
그래서 브랜드가 자신 있게, 그러나 틀리게 묘사될 수 있고, 그래서 작업 순서가 중요합니다. 엔진이 지금 찾아볼 수 있는 페이지부터 고치세요. 모델이 기억하는 내용은 새 모델이 나와야만 바뀝니다(관련 글).
실제 예시에서는 어떻게 보이나요?
공개된 Tesla 예시(2026년 10월 4일)에서 Claude는 “What is Tesla?”와 “Is Tesla legit?”에 출처 인용 없이 모델이 이미 아는 내용으로 답했습니다. 유명 브랜드는 학습 데이터에 충분히 담겨 있으므로, 기억에 기댄 답변도 괜찮을 수 있습니다.
구매자 질문에서는 같은 엔진이 검색을 했습니다. 구매자 질문 25개에서 Claude는 351건을 인용했는데 그중 tesla.com은 1건뿐이었고, 11개 답변에서 Tesla를 언급했습니다. 모델과 모델이 읽은 페이지가 함께 작동했고, 후보 목록의 상당 부분은 페이지가 결정했습니다.
같은 LLM이 왜 다른 답변을 내놓나요?
생성에는 샘플링이 포함되고, 서비스 운영 자체도 변동을 더하기 때문입니다. OpenAI는 Chat Completions가 기본적으로 결정적이지 않아 요청마다 출력이 달라질 수 있다고 밝힙니다(OpenAI API 문서, 2026년 10월 15일 확인).
브랜드 입장에서 답변 하나는 한 번의 추첨이라는 뜻입니다. 모델이 당신을 어떻게 다루는지 공정하게 읽으려면 반복된 질문과 모든 수치에 붙은 구간이 필요합니다. AI 답변 샘플링을 참고하세요.
Proofsource는 어떤 LLM을 추적하나요?
Proofsource는 구매자가 쓰는 소비자용 엔진에 질문하며, 각 엔진은 해당 제공업체의 모델 위에 만들어져 있습니다. 엔진이 알려 주는 경우 어떤 모델 버전이 답했는지도 기록합니다. 엔진과 모델과 각 엔진이 브랜드를 고르는 방식을 참고하세요.
대규모 언어 모델(LLM)에 대해 자주 묻는 질문
ChatGPT는 LLM인가요?
ChatGPT는 OpenAI의 대규모 언어 모델 위에 웹 검색 같은 도구를 더한 어시스턴트입니다. 텍스트는 LLM이 쓰고, 먼저 검색할지는 어시스턴트가 정합니다.
LLM이 우리 회사에 대해 아는 내용을 업데이트할 수 있나요?
직접은 안 됩니다. 모델이 기억하는 내용은 새 모델을 학습할 때 바뀝니다. 지금 바꿀 수 있는 것은 엔진이 검색할 때 찾아보는 페이지이고, 그 페이지는 훨씬 먼저 답변에 반영됩니다.
지식 기준일이란 무엇인가요?
그 이후로는 모델에 학습 데이터가 없는 날짜입니다. 제공업체는 모델 페이지에 이를 공개하며, 보통 모델 출시보다 몇 달 앞섭니다.
LLM은 우리 웹사이트의 텍스트를 복사하나요?
새로운 텍스트를 씁니다. 엔진이 검색하면 답변이 가져온 페이지를 가깝게 따라가며 인용할 수 있고, 기억으로 답할 때는 특정 페이지가 아니라 학습한 패턴에 기댑니다.
관련 용어
- 학습 데이터 vs 실시간 검색
학습 데이터는 모델이 지식 기준 시점 이전에 배운 것이고, 실시간 검색은 답변하는 동안 웹에서 찾아보는 것입니다. AI 답변 하나는 둘 중 하나 또는 둘 다에 기댈 수 있습니다.
- 검색 증강 생성(RAG)
검색 증강 생성(RAG)은 언어 모델이 먼저 관련 문서를 가져온 뒤, 그 문서를 참고해 답변을 작성하는 방법입니다.
- AI 환각
환각은 틀린 가격, 존재하지 않는 기능, 쓰인 적 없는 출처처럼 AI 답변 속의 틀리거나 근거 없는 단정적 주장입니다.
- 답변 엔진
답변 엔진은 질문에 순위가 매겨진 링크 목록 대신, 보통 출처가 달린 하나의 서술형 답변으로 응답하는 검색 도구입니다.
실전 예시: Tesla, 공개 AI 답변, 2026년 10월 4일: Proofsource가 Tesla를 대상으로 한 첫 스캔으로, 구매자 질문 25개와 브랜드 질문 5개를 네 엔진에 각각 한 번씩 물었습니다. 한 브랜드의 작은 표본이며, 벤치마크가 아니라 예시로 보여 드립니다.
