[26 하계 모각코] 모각코 3회차 활동 결과(개인)

3회차 활동 목표

- 참고 도서: LangChain과 LangGraph로 만드는 LLM 애플리케이션 2/e - 벤 아우피스, 레오니드 쿨리긴

- URL: https://www.yes24.com/product/goods/187572169

- LLM 최신 동향과 LangChain 살펴보기 

 

 지난 회차까지는 클라우드 관련하여 자주 등장하는 개념들에 대해 이론적인 내용을 정리하며 조금 더 쉽게 이해하는 시간을 가져보았는데, 이번 모각코부터는 주제가 조금 달라진 Langchain과 LangGraph에 대한 용어가 다뤄지는 LLM 관련 도서를 참고해 공부해볼 예정이다.

1. LLM 최신 동향

 AI나 컴퓨터 관련 전공 혹은 업무를 하는 사람들이라면 LLM이라는 단어를 한 번씩은 들어봤을 것이다.

그렇다면 LLM(Large Language Model)이라는 게 무엇인지 설명할 수 있는가?

Q. LLM(Large Language Model) 이란?\

 

방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해서 사람처럼 자연스럽게 언어를 사용(예: 요약, 생성, 번역 등)할 수 있도록 설계된 인공지능(AI) 모델

 

  솔직히 나도 LLM을 많이 쓰긴 하지만, 그게 도대체 뭔지 정확히 알려고 하지 않았던 것 같다. 단순히 사용하는 수단/도구로 생각할 뿐이지, 이게 어떤 것이고, 어떤 원리로 동작하는지에 대해 깊게 생각해보지 않은 것 같다.

 

 하지만 빠르게 변화하는 트렌드, 그 중심에 서있는 AI를 제대로 이해하려면 이런 기초적인 개념과 동작 원리, 관련 용어들을 알고 있는 기본기가 탄탄해야 더 성장할 수 있을 것이라고 생각하고 있다.

 

 내가 자주 사용하고 있는 LLM 모델은 Claude, Gemini, ChatGPT 정도가 있다.  

그렇다면 지금 이 시점에서 LLM은 어떤 방향으로 나아가고 있을까? (관련 종사자라면 트렌드에 민감하게 반응할 줄 알아야한다고 생각한다.)

단순히 성능을 키우는 '스케일링 법칙'을 넘어 최근 LLM 동향의 핵심 키워드는 '에이전트(Agent)'와 '도구 활용'이다.

과거 LLM

2. LangChain 살펴보기

 

3. 회고

- 네이버 클라우드 자격증 취득을 위해 클라우드 개념을 정리하다가 노선을 확 틀어버린 감이 없진 않았다. 왜냐하면 네이버 클라우드 자격증은 이미 땄기도 하고, 당장 나에게 필요한 지식은 클라우드보다 LangChain, LangGraph 같은 개념들이 더 필요했다. 현재 내가 해야하는 공모전이나 활동들에 실질적으로 도움을 줄 수 있는 지식들이기 때문이다.

- 그래서 오늘 모각코를 진행하면서 평소에 LLM은 자주 쓰지만 이렇게 트렌드를 몰랐구나를 알 수 있었고, 최근 들어 생소하지만 자주 들었던 LangChain에 대한 실마리를 잡을 수 있었다. 앞으로 남은 이 모각코 활동동안 해당 도서를 통해 공부한 내용을 잘 정리해보며 공부할 예정이다.