2025년 현재, 대규모 언어 모델(LLM)은 단순한 기술 트렌드를 넘어 산업 전반에 실질적인 영향을 미치는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 다양한 기업들이 앞다투어 발표한 최신 LLM 모델들은 각각의 철학, 아키텍처, 성능, 활용 방식에서 뚜렷한 개성을 지니고 있으며, 이는 사용자 선택과 비즈니스 전략 수립에 결정적인 영향을 미치고 있습니다. 이번 글에서는 GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, Grok 3, LLaMA 4라는 대표적인 5가지 모델을 중심으로 성능, 기능, 활용성 등을 다각도로 비교하고 실용적인 인사이트를 제시하겠습니다.모델 개요 및 개발사 비교모델명개발사공개 시기라이선스 / 접근성핵심 특성 요약GPT-4oOpenAI2024.05유료 / ChatGPT..
우리가 사용하는 챗봇, 이메일 자동 완성, 문서 요약, 코드 생성까지.이 모든 일들을 가능하게 해주는 핵심 기술 중 하나가 바로 GPT(Generative Pre-trained Transformer)입니다.이번 글에서는 GPT의 개념과 작동 방식, 대표 활용 사례, 그리고 Hugging Face 라이브러리를 활용한 실습까지 함께 다뤄보겠습니다.1️⃣ GPT란 무엇인가요?GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 이름 그대로사전 학습(Pre-trained)된생성형 언어 모델(Generative Language Model)이며,Transformer 아키텍처를 기반으로 만들어졌습니다.✅ GPT의 핵심 특징특징설명✅ 비지도 학습정답이 없는 방대한 텍스트 데이터를 통해 언어의 규칙을..
자연어 처리(NLP) 분야에서 최근 몇 년 사이 가장 눈에 띄게 떠오른 기술은 단연 Transformer입니다.챗GPT, 번역기, 요약기 등 우리가 자주 사용하는 AI 서비스의 핵심에도 이 구조가 자리하고 있습니다.이번 글에서는 Transformer의 개념부터 BERT와 GPT의 차이, 그리고 실제 감성 분석 실습까지 함께 살펴보겠습니다.1️⃣ Transformer란 무엇인가요?Transformer는 2017년 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 제안된 딥러닝 아키텍처입니다.기존 RNN, LSTM이 가지고 있던 순차적 처리의 한계를 극복하며, 현재 NLP의 표준 구조로 자리 잡았습니다.✅ Transformer의 특징장점설명✅ 병렬 연산 가능RNN과 달리 전체 문장을 동시에 처..
