대규모 언어 모델 입문: ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek는 무엇인가?

AI가 세상을 바꾸고 있지만, 많은 사람은 자신이 무엇을 사용하고 있는지 모른다

지난 몇 년 동안 우리 주변에는 점점 더 많은 AI 제품이 등장했습니다.

• ChatGPT는 글쓰기, 자료 정리, 질문 답변을 도와줍니다.
• Claude는 긴 문서를 읽고 복잡한 내용을 분석할 수 있습니다.
• Gemini는 텍스트와 이미지 등 여러 형태의 정보를 처리할 수 있습니다.
• DeepSeek는 더 많은 사람에게 중국 대규모 언어 모델의 능력을 알렸습니다.
• Copilot은 개발자의 코딩을 돕고 업무 효율을 높입니다.

많은 사람이 매일 이러한 도구를 사용합니다. 하지만 간단한 질문을 해보겠습니다.

지금 사용하고 있는 AI는 정확히 무엇일까요?

많은 사람은 “챗봇”이라고 답할 것입니다.

완전히 틀린 답은 아니지만 충분하지는 않습니다. ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek 같은 제품의 뒤에는 일반적인 소프트웨어가 아니라 더 복잡한 기술인 **대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)**이 있습니다.

이 글에서는 가장 기본적인 내용부터 설명합니다.

• 인공지능이란 무엇인가.
• 대규모 모델이란 무엇인가.
• ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek는 서로 어떤 관계인가.
• 대규모 모델이 왜 오늘날 인터넷에서 가장 중요한 기술 중 하나가 되었는가.

1. 인공지능이란 무엇인가?

대규모 모델을 이해하기 전에 먼저 인공지능의 의미를 살펴보겠습니다.

간단히 말하면,

인공지능은 원래 인간만 할 수 있었던 일부 능력을 컴퓨터가 수행하도록 만드는 기술입니다.

과거의 컴퓨터는 정해진 규칙에 따라 계산했고, 소프트웨어는 프로그래머가 미리 작성한 명령만 실행했습니다. 오늘날의 AI는 인간의 언어를 이해하고, 얼굴을 인식하고, 언어를 번역하고, 이미지를 생성하고, 코드를 작성하고, 대량의 자료를 분석할 수 있습니다.

일상적인 예를 들어보겠습니다. 예전 음성 비서는 “내일 날씨가 어때?”라는 질문에서 키워드를 찾은 뒤 날씨 서비스를 호출하는 수준에 머물 수 있었습니다.

현대의 대규모 모델에는 이렇게 요청할 수 있습니다.

예산, 날씨, 교통을 고려해 주말 여행 계획을 세워줘.

모델은 요구를 이해하고 완성된 계획을 만들 수 있습니다. 가장 큰 차이는 기존 소프트웨어가 “계산기”에 가깝다면, 대규모 모델은 “정보를 이해하고 처리하는 비서”에 가깝다는 점입니다.

2. “대규모 모델”이란 무엇인가?

“대규모 모델”이라는 말은 널리 쓰이지만, 무엇이 크다는 뜻일까요?

주로 세 가지 측면을 의미합니다.

2.1 매우 많은 데이터에서 학습한다

사람은 책을 읽고, 수업을 듣고, 경험을 쌓으며 지식을 얻습니다. 대규모 모델도 어느 정도 비슷한 방식으로 배우지만 규모가 훨씬 큽니다.

방대한 텍스트, 코드, 이미지 등의 데이터로 학습하면서 언어의 규칙, 지식 사이의 관계, 문제 해결 방식을 익힙니다.

기존 프로그램은 개발자가 미리 예상한 질문에만 답할 수 있습니다. 대규모 모델은 모든 답을 저장해 둔 것이 아니라 학습을 통해 다음을 익힙니다.

어떤 종류의 질문에 어떤 종류의 답변이 어울릴 가능성이 높은가.

2.2 모델 자체의 규모가 크다

입문 단계에서는 모델을 AI의 “두뇌”라고 생각하면 이해하기 쉽습니다.

일반 소프트웨어는 수백 줄이나 수천 줄의 코드로 이루어질 수 있습니다. 현대의 대규모 모델에는 단어, 개념, 지식 사이의 관계를 계산하고 표현하는 매우 많은 파라미터가 들어 있습니다.

처음부터 파라미터의 수학적 원리를 알 필요는 없습니다. 우선 이렇게 이해할 수 있습니다.

파라미터가 많을수록 AI는 일반적으로 더 복잡한 정보 관계를 학습하고 처리할 수 있습니다.

2.3 더 복잡한 문제를 처리할 수 있다

기존 소프트웨어는 대개 하나의 정해진 문제를 해결하기 위해 만들어집니다. 계산기는 숫자를 계산하고, 번역 소프트웨어는 언어를 바꾸며, 검색 엔진은 웹페이지를 찾습니다.

대규모 모델은 여러 종류의 작업을 수행할 수 있습니다.

• 글 작성
• 보고서 요약
• 데이터 분석
• 코드 생성
• 학습 지원
• 창의적 작업 지원

이러한 범용성 때문에 대규모 모델은 범용 AI 능력을 발전시키는 중요한 방향으로 평가됩니다.

3. ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek는 어떤 관계인가?

AI를 처음 접하는 사람은 ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek가 같은 것을 가리키는 서로 다른 이름인지 궁금해할 수 있습니다.

같은 것은 아닙니다.

서로 다른 제조사가 만드는 자동차와 비슷합니다. Toyota, BMW, Tesla, BYD는 모두 자동차를 만들지만 엔진, 설계 철학, 성능은 다릅니다. AI 업계에서도 여러 회사가 각자의 모델과 제품을 개발합니다.

| 회사 | 모델 또는 제품 | | --- | --- | | OpenAI | GPT 시리즈, ChatGPT | | Anthropic | Claude 시리즈 | | Google | Gemini 시리즈 | | DeepSeek | DeepSeek 시리즈 | | Microsoft | Copilot 제품 |

4. OpenAI의 ChatGPT란 무엇인가?

OpenAI는 세계에서 가장 잘 알려진 AI 기업 중 하나입니다. ChatGPT는 일반 사용자가 생성형 AI를 대규모로 경험하게 만든 대표적인 제품입니다.

간단히 말하면 ChatGPT는 대규모 언어 모델을 기반으로 한 대화형 제품입니다. 사용자가 “영문 이메일을 작성해 줘”라고 입력하면 모델이 의도를 이해하고 내용을 생성합니다.

OpenAI의 GPT 모델 시리즈는 ChatGPT 같은 제품을 뒷받침하는 중요한 기술 기반입니다. 하지만 다음을 구분해야 합니다.

ChatGPT와 GPT 모델은 같은 것이 아닙니다.

자동차에 비유하면 GPT는 엔진이고, ChatGPT는 그 엔진을 장착한 자동차입니다.

5. Claude란 무엇인가?

Claude는 Anthropic이 개발한 대규모 언어 모델 시리즈이며, 해당 모델을 기반으로 한 AI 비서이기도 합니다.

긴 문서 처리, 기업 활용, 안전성, 복잡한 분석을 중시합니다. 수십 페이지의 자료를 읽고, 계약서를 요약하거나, 비즈니스 보고서를 분석하도록 요청할 수 있습니다.

Anthropic은 Claude를 자사의 대규모 언어 모델 시리즈로 설명하며 텍스트와 이미지 입력 등의 기능을 제공합니다.

6. Gemini란 무엇인가?

Gemini는 Google이 제공하는 AI 모델 시리즈입니다.

Google은 검색, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 서비스 등 대규모 인터넷 인프라를 운영합니다. 따라서 Gemini는 대화뿐 아니라 텍스트 이해, 이미지 이해, 멀티모달 능력에도 초점을 맞춥니다.

멀티모달은 AI가 텍스트만이 아니라 이미지, 음성, 영상도 이해하고 처리할 수 있다는 뜻입니다. Gemini 시리즈는 다양한 AI 작업과 개발 환경을 대상으로 합니다.

7. DeepSeek가 주목받는 이유

DeepSeek는 최근 몇 년 동안 큰 관심을 받은 중국 AI 기업입니다. DeepSeek-V 시리즈와 DeepSeek-R 시리즈는 세계 AI 업계의 주목을 받았습니다.

그 이유 중 하나는 모델 성능과 비용 효율을 함께 탐구하고 모델 정보와 기술 자료를 공개해 왔기 때문입니다.

일반 사용자에게 그 의미는 분명합니다.

DeepSeek는 대규모 모델 경쟁이 더 이상 미국 기업에만 국한되지 않으며, 세계 AI 산업이 빠르게 발전하고 있음을 보여주었습니다.

8. Copilot이란 무엇인가?

Copilot은 Microsoft가 제공하는 AI 비서 제품군입니다.

ChatGPT가 범용 AI 비서에 가깝다면, Copilot은 Word, Excel, PowerPoint, 개발 도구처럼 사람들이 매일 사용하는 소프트웨어에 AI를 넣는 데 더 초점을 둡니다.

목표는 AI를 업무 흐름의 일부로 만드는 것입니다. 과거에는 비즈니스 보고서를 만들기 위해 자료 수집, 글 작성, 표 작성, 슬라이드 제작을 각각 해야 했습니다. 이제 AI가 이러한 여러 단계에 참여할 수 있습니다.

9. 대규모 모델과 기존 소프트웨어의 가장 큰 차이

이 부분이 현대 AI를 이해하는 핵심입니다.

기존 소프트웨어의 방식은 다음과 같습니다.

사람이 컴퓨터에 어떻게 해야 하는지 알려준다.

계산기는 숫자를 입력받고 프로그래머가 작성한 공식에 따라 계산한 뒤 결과를 반환합니다.

대규모 모델의 방식은 다음에 더 가깝습니다.

사람이 AI에 원하는 결과를 알려준다.

“제품 소개문을 작성해 줘”라고 요청할 때 AI는 미리 저장된 고정 문서를 꺼내지 않습니다. 학습을 통해 제품 소개가 무엇인지, 어떤 구성이 자연스러운지, 어떤 표현이 마케팅에 어울리는지를 익힌 뒤 요청에 맞는 내용을 생성합니다.

10. 왜 모든 사람이 대규모 모델을 알아야 하는가?

AI는 프로그래머만의 일이라고 생각하는 사람이 있지만 그렇지 않습니다.

인터넷이 처음 등장했을 때도 많은 사람은 웹사이트가 IT 업계만의 문제라고 생각했습니다. 이후 인터넷은 비즈니스, 교육, 엔터테인먼트, 일하는 방식을 바꾸었습니다.

AI도 비슷한 길을 가고 있습니다. 사무용 소프트웨어, 고객 서비스, 전자상거래, 검색, 기업 관리, 콘텐츠 제작으로 확산되고 있습니다.

AI 엔지니어가 될 필요는 없습니다. 다만 AI가 무엇을 할 수 있는지, 그 뒤에 어떤 기본 원리가 있는지는 알아야 합니다. 그래야 몇 가지 채팅 기능을 시험하는 수준을 넘어 AI를 실제로 활용할 수 있습니다.

11. 다음 글: AI에는 왜 Token이 필요한가?

대규모 모델이 방대한 지식을 학습한 지능형 비서와 비슷하다는 점을 알게 되었습니다. 하지만 중요한 질문이 남아 있습니다.

AI는 우리가 입력한 문장을 어떻게 이해할까요?

사람에게는 “이메일을 작성해 주세요”라는 글자가 보입니다. 하지만 모델은 그 글자를 사람과 같은 방식으로 보지 않습니다. 텍스트는 모델에 들어가기 전에 Token이라는 특별한 단위로 변환됩니다.

다음 글에서는 아래 내용을 설명합니다.

• Token이란 무엇인가.
• AI가 글자를 그대로 처리하지 않는 이유.
• 한자 한 글자가 항상 Token 하나인지.
• Token과 AI 능력은 어떤 관계인지.