LLM

LLM(Large Language Model)은 수십억에서 수조 개에 이르는 파라미터를 가진 거대 신경망입니다. 인터넷 문서, 책, 논문, 코드, 대화 같은 방대한 텍스트를 학습한 뒤, 입력된 문맥 다음에 어떤 토큰이 올지 확률적으로 예측하는 방식으로 답을 만들어냅니다. ChatGPT가 출시된 2022년 말 이후 일반 대중이 'AI'라고 부르는 거의 모든 제품의 엔진이 바로 이 LLM이고, 검색·문서 작업·고객 응대의 형태를 빠르게 바꾸고 있습니다.

내부적으로 LLM은 Transformer 아키텍처를 기반으로 합니다. 입력된 문장은 토큰 단위로 쪼개진 뒤, 셀프 어텐션을 통해 토큰끼리 어떤 관계를 가지는지를 가중치로 계산합니다. 이 과정을 수많은 층으로 반복하면서 의미·문법·세상 지식의 패턴을 모두 통계적으로 익힙니다. 우리가 보는 매끄러운 문장은 결국 '다음 토큰을 가장 자연스러운 확률로 고른 결과'가 빠르게 이어진 산물입니다.

마케터에게 가장 의미 있는 사실은 LLM이 '검색 결과를 보여주는 도구'가 아니라 '답변을 직접 생성하는 도구'라는 점입니다. 즉, 사용자가 우리 브랜드 페이지를 직접 보지 않더라도 LLM이 그 페이지를 학습했거나 인용하면 답변에 등장합니다. AI Overview·ChatGPT·Claude·Perplexity 답변에서 브랜드 노출을 다루는 GEO·LLMO가 결국 'LLM을 어떻게 우리 쪽으로 끌어오느냐'의 게임인 이유가 여기에 있습니다.

흔한 오해는 'LLM이 사실을 안다'는 가정입니다. 사실 LLM은 통계적으로 그럴듯한 다음 토큰을 고를 뿐, 진위 판단 능력은 따로 없습니다. 그래서 환각(hallucination)이 발생하고, 이를 보완하기 위해 RAG·인용·구조화 데이터·도구 호출 같은 보강 장치가 함께 쓰입니다. 'LLM이 정답기라기보다 강력한 패턴 생성기에 가깝다'고 이해하면 답변 품질의 한계도 자연스럽게 설명됩니다.

한국 시장 관점에서는 두 가지가 추가로 중요합니다. 하나는 한국어 토큰 효율이 영어보다 낮아 같은 분량 콘텐츠라도 LLM 운영 비용이 더 든다는 점, 다른 하나는 ChatGPT·Claude·Gemini가 한국 도메인을 학습한 비중이 영어 사이트 대비 낮다는 점입니다. 그래서 한국 브랜드의 GEO는 '글로벌 LLM에 우리 브랜드 정보가 어떤 형태로 들어가 있는가'를 적극적으로 관리해야 결과가 따라옵니다.