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3주차 「LLM의 이해」 — 강의 대본 (49장, 2026-08-30 증보)
수업 4시간(4교시): 1~2교시 LLM의 원리·한계·프롬프트 / 3교시 AI 인터뷰 실습·주제 확정 / 4교시 제미나이 기능 실습(공식 도움말 기반). 오늘 산출물은 주제 한 장.
도입 (1~2)
1표지
3주차입니다. 오늘은 LLM — 대규모 언어 모델을 이해하고, 그 도구로 각자 작품 주제를 정합니다.
2오늘 흐름
오늘 목표는 한 문장 — LLM이 작동하는 원리를 이해하고, AI 인터뷰로 학기 작품의 주제를 확정한다. 1~2교시 원리와 프롬프트, 3교시 인터뷰 실습, 4교시 제미나이 기능 실습. 산출물은 주제 한 장입니다.
1·2교시 · LLM의 이해 (3~20) · 약 100분
4인공지능의 네 층위
용어부터 정리합니다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI — 뉴스에서 섞여 나오는 네 단어인데, 서로 다른 게 아니라 포함 관계입니다. 인공지능이 제일 큰 말이고, 그 안에 데이터로 배우는 머신러닝, 그 안에 신경망으로 배우는 딥러닝, 가장 안쪽에 새로운 걸 만들어 내는 생성형 AI. 오늘 다룰 LLM은 가장 안쪽에 있습니다.
5머신러닝의 세 방식과 딥러닝
기계가 배우는 방식은 세 가지예요. 정답을 주고 배우게 하면 지도학습 — 손글씨에 "3"이라는 답을 붙여 주는 식이죠. 정답 없이 비슷한 것끼리 묶게 하면 비지도학습 — 그림을 화풍별로 자동 분류하는 식. 보상을 주면서 시행착오로 배우게 하면 강화학습 — 게임 점수 올리기죠. 딥러닝은 층입니다. 수천 장의 그림에서 색감, 구도, 붓 터치를 층층이 뽑아 화풍을 익히는 것과 같아요. 사람이 규칙을 일일이 가르치던 시대와 갈라지는 지점입니다.
6LLM의 정의
이제 본론. LLM의 정의입니다 — 방대한 글을 학습해 다음에 올 단어의 확률을 예측하는 모델. 쉽게 말하면 다음 단어 맞히기를 아주 큰 규모로 하는 기계예요. 대규모라는 말은 과장이 아닙니다. 수조 단어를 읽고, 수십억 개의 매개변수를 가진 신경망이에요.
7트랜스포머
이 기계의 뼈대가 트랜스포머입니다. 2017년 구글 논문에서 나왔고, 지금 쓰는 모든 LLM이 이 구조 위에 있어요. AI 도약은 세 가지가 곱해진 결과입니다 — 인터넷의 텍스트 전부라는 데이터, GPU 병렬 처리라는 연산, 그리고 트랜스포머라는 알고리즘. 이해하는 쪽이 인코더, 만들어 내는 쪽이 디코더인데, ChatGPT는 디코더의 발전형입니다.
8토큰화[노트: 라이브 — platform.openai.com/tokenizer에 학생 이름·문장 넣어 보기]
원리를 네 단계로 봅니다. 첫째, 토큰화. 모델은 문장을 토큰이라는 조각으로 나눠서 읽어요. "안녕하세요"는 안녕, 하세, 요 — 세 조각. 화면 캡처를 보세요. "안녕하세요, 미디어아트"가 7토큰입니다. 넣을 수 있는 글 길이도, 유료 API 요금도 이 토큰 수로 셉니다. 순서 정보도 같이 붙어요 — 개가 고양이를 쫓는 것과 고양이가 개를 쫓는 건 다르니까.
9임베딩과 잠재공간[노트: 라이브 — embedding-visualization 갤럭시에서 단어 검색]
둘째, 임베딩. 토큰을 숫자 벡터로 바꿔서 좌표 공간에 놓습니다. 의미가 비슷하면 가까이 놓여요. 그래서 이런 계산이 됩니다 — 왕 빼기 남자 더하기 여자는 여왕. 검색에서 "맛있는 음식점"이라고 쳐도 맛집, 식당 문서가 나오는 게 이 원리예요. 이 공간이 1,024차원 같은 고차원이고, 잠재공간이라고 부릅니다. 2주차에 본 아나돌 작업이 바로 이 잠재공간을 탐사해서 시각화하는 방식이에요.
10어텐션
셋째, 어텐션. 문장을 이해할 때 어디에 주의를 줄지 계산하는 장치입니다. 이 날씨 문장에서 "오늘은 맑아서"를 이해하려면 — 맑아서 0.9, 어제 비가 0.8, 우산은 0.3. 관련 깊은 단어에 가중치를 크게 주는 거죠. 'it'이 'animal'을 가리킨다는 것도 이렇게 계산으로 알아냅니다. 트랜스포머 논문 제목이 "Attention Is All You Need"인 이유예요.
11다음 단어의 확률
넷째, 마지막 단계. "하늘이" 다음에 뭐가 올까 — 파랗다 40%, 맑다 30%, 아름답다 20%, 슬프다 10%. 모델은 항상 1등만 고르지 않고 확률에 따라 골라요. 그래서 같은 질문에도 답이 조금씩 다릅니다. 이걸 조절하는 값이 temperature고요. 토큰화, 임베딩, 어텐션 — 전부 이 다음 단어 고르기 하나를 잘하기 위한 장치입니다. 2주차의 "다음 단어 맞히기"가 이거였어요.
12발전 연표[노트: 2026년 사용자 수는 먼저 맞혀 보게 하고 공개]
연표입니다. 2017년 트랜스포머, 2018년부터 GPT 시리즈 — 구조는 같고 규모만 키웠는데 성능이 뛰었죠. 2022년 11월 ChatGPT, 두 달 만에 1억 명. 2023년부터 3사 경쟁. 그리고 지금 — 주간 사용자 몇 명일까요? 10억입니다. 세계 인구 여덟 명 중 한 명이 매주 씁니다.
13환각
이제 한계. 환각의 정의 — 사실이 아닌 내용을 사실처럼 만들어 내는 현상. 다음 단어를 확률로 고를 뿐 사실 확인 장치가 없어서, 모르는 것도 아는 것처럼 자신 있게 답해요. 대응은 셋입니다. 이름·연도·인용은 검색으로 확인한다, 자료가 중요하면 자료를 직접 준다, 어디에 AI를 썼는지 밝힌다. 오늘 인터뷰 실습은 재료가 내 대답이라 이 문제에서 비교적 자유롭습니다.
14텍스트 모델의 여섯 가지 한계
한계를 여섯 개로 정리한 표입니다. 환각, 최신성, 편향, 창의적 한계, 일관성, 문화적 맥락. 오른쪽 보완 칸이 실전 요령이에요. 밑줄 하나만 — 결국은 학습된 데이터고, 데이터는 사람이 만든 것이라 사람의 한계를 그대로 갖습니다.
15제미나이 · ChatGPT · 클로드
대표 모델 셋, 실제 화면입니다. 구글 제미나이 — 우리 수업 기본 도구. OpenAI의 ChatGPT — 사용자가 제일 많죠. Anthropic의 클로드 — 긴 글에 강하다는 평. 프롬프트 쓰는 방식은 셋이 같습니다.
16무엇이 다른가
차이를 표로 보면 — 제미나이는 구글 생태계와 묶인 멀티모달, ChatGPT는 범용 대화와 창작, 클로드는 긴 문맥과 문서 분석. 요금과 모델 이름은 자주 바뀌는데, 이 수업에 필요한 기능은 전부 무료 범위 안에 있습니다. 우리는 지난주 가입한 제미나이로 갑니다.
17프롬프트의 기본 요소
원리를 알았으니 말 거는 법. 프롬프트의 정의 — AI가 출력을 만들도록 입력하는 텍스트. 기본 4요소는 명령, 맥락, 입력 데이터, 출력 명세고, 실전에서는 오른쪽 네 칸으로 씁니다 — 역할, 작업, 맥락, 형식. 오늘 2부에서 쓸 프롬프트가 정확히 이 네 칸으로 되어 있어요. 그리고 한 번에 완벽할 필요 없습니다. 결과 보고 고쳐 다시 묻는 것까지가 프롬프트 작성이에요.
18역할 부여[노트: 미니 실습 5분 — 같은 질문을 역할 바꿔 두 번]
제일 효과 큰 기법 하나. 역할 부여입니다. "좋은 아이디어 줘"와 "너는 공모전 심사위원이다, 심사 관점에서 평가해 줘"는 답의 급이 달라요. 연구자, 큐레이터, 비평가, 철학자, 디렉터 — 필요한 전문가를 불러내는 겁니다. 지금 2분만 — 같은 질문을 역할만 바꿔 두 번 던지고 차이를 한 줄 적어 보세요.
19단계 나누기와 예시 제공
두 가지 더. 한 번에 다 시키지 말고 단계로 나눈다 — 후보 10개, 3개 선별, 하나로 완성. 앞 결과를 다음 입력으로 넣는 걸 체이닝이라고 해요. 그리고 원하는 형식이 있으면 말로 설명하지 말고 예시를 붙인다 — 예시 없으면 제로샷, 하나면 원샷, 여러 개면 퓨샷. 쉬는 시간 갖고 2부 갑니다.
20구글 공식 가이드
구글이 직접 내놓은 가이드도 봅니다. 좋은 프롬프트의 재료 네 가지 — 페르소나, 작업, 컨텍스트, 형식. 다 쓸 필요 없고 두어 개만 조합해도 답이 달라져요. 재미있는 통계 — 성과 좋은 프롬프트는 평균 21단어인데 실제 사용자 대부분은 9단어도 안 씁니다. 그리고 한 번에 끝내지 말고 첫 답을 고쳐 가며 다시 시키라는 것, 이게 공식 권장입니다.
3교시 · 인터뷰 실습 (21~32) · 약 60분
21간지
2부, 오늘의 본론입니다. AI가 나를 인터뷰합니다.
22창작의 순서
실습 전에 왜 주제부터 하는지요. 판단하는 AI와 만드는 AI는 다릅니다. 생성형 AI가 제작을 나눠 지면서 작가의 일이 앞 칸으로 옮겨 가요 — 개념 설정, 프롬프트 설계, 생성, 선택과 변형, 작품화. 만드는 사람에서 기획하고 연출하고 편집하는 사람으로. 오늘이 그 첫 칸, 개념 설정입니다.
23인터뷰로 주제를 찾는 이유
왜 인터뷰냐. "주제 정해 오세요"는 막막한데 "요즘 어디에 시간을 제일 많이 쓰나"는 누구나 답하거든요. 주제는 지어내는 게 아니라 내 대답에서 골라내는 겁니다. AI가 대답을 읽고 다음 질문을 정하니까 설문지가 아니라 인터뷰고, 열 번의 대답에서 반복되는 이야기가 후보고, 고르는 건 사람이 합니다 — 지난주 뒤샹의 고르기가 여기서 실제 행동이 돼요.
24시작 프롬프트
지난주 본 그 화면에 이 문단을 그대로 붙여 넣으세요. 아까 배운 네 칸이 그대로 들어 있죠 — 역할은 미술 전문 인터뷰어, 맥락은 주제 찾기, 작업은 질문 10개, 형식은 한 번에 하나씩. 규칙 셋 — 한 번에 하나씩, 실제 답, 세 문장 이상.
25강사가 먼저 받는다[노트: 라이브 — 일부러 한 번은 한 줄로 답해서 질문이 얕아지는 것 보여 주기]
제가 먼저 세 질문 받아 볼게요. 두 가지 보세요 — 답의 길이에 따라 다음 질문이 어떻게 달라지는지, AI가 어느 대목을 붙잡는지.
26실습 ① 질문 열 개에 답하기[노트: 40분. 순회 — 한 줄 대답, 지어낸 답 위주로 개입]
이제 여러분 차례, 40분입니다. 막히면 화면의 세 문장을 쓰세요 — "다르게 물어 줘", "더 구체적으로", "방금 답한 부분을 더 파 줘". 그리고 주의사항 — 민감한 개인사와 남 이야기는 쓰지 않기, 불편한 질문은 넘기기. 답하다 마음이 움직인 대목은 꼭 메모해 두세요.
27정리 프롬프트
열 개 끝났으면 이 문단 붙여 넣으세요. 반복된 관심사 셋, 자주 쓴 단어, 주제 후보 셋이 나옵니다. 읽고 맞는 게 없으면 다시 뽑게 하면 돼요. 기록지에 세 가지 적으시고요.
28비평가로 역할 바꾸기
후보가 나왔으면 바로 믿지 말고 검증합니다. LLM은 기본적으로 여러분 말을 긍정하는 쪽으로 답해요. 그래서 역할을 바꿉니다 — "너는 엄격한 비평가다, 후보 셋의 약점을 지적해라." 점검 기준은 넷 — 구체적인가, 지금의 담론과 닿는가, 이미지로 만들어지는가, 다른 매체로 확장되는가. 지적을 받고도 남는 후보가 진짜 후보입니다.
29주제에서 질문으로
후보를 다듬는 방법 하나. 명사에서 멈춘 주제는 약합니다. "꽃"은 아직 아무것도 정한 게 없고, "AI는 꽃의 시듦을 기억할 수 있을까"는 작품이 답할 게 생기죠. 지난주 본 작품들도 다 질문에서 시작했어요 — 백남준은 TV가 인간을 어떻게 바꾸는지, 아나돌은 기계도 꿈을 꾸는지, 팀랩은 경계가 있긴 한 건지. 내 후보도 질문 하나로 바꿔 보세요.
30고르는 기준 세 가지
셋에서 하나 고릅니다. 자꾸 말하게 되는 것, 장면이 떠오르는 것, 15주 버틸 것. 특히 둘째 — 다음 주부터 이미지로 만들 거라 그림으로 그려져야 합니다.
31주제 한 장
골랐으면 한 장으로 적습니다. 주제 한 문장 — 만든 질문 그대로도 좋아요 — 왜 나인가 세 문장, 장면 셋. 이게 7주 기획안의 뼈대고 기말 작품의 출발점입니다.
32나눔[노트: 3명, 각 1분 + 듣는 쪽 좋은 점 한 마디]
세 분만 들어 봅시다. 주제 한 문장과 어느 대답에서 나왔는지. 듣는 분들은 좋은 점 하나씩. 비슷한 주제 나와도 괜찮습니다 — 장면이 다르면 다른 작품이에요.
4교시 · 제미나이 기능 실습 (33~46) · 약 70분
33간지
3부. 인터뷰 말고도 쓸 기능들입니다.
34모델 고르기
입력창의 모델 이름을 누르면 세 개가 나옵니다. Flash는 빠른 기본, 사고 모델은 답하기 전에 단계적으로 따져 보는 쪽, Pro는 가장 깊은 추론. 셋 다 무료로 열려 있고, 플랜은 사용량 한도만 달라요. 한도가 차면 가벼운 모델로 계속 쓸 수 있습니다. 오늘 인터뷰는 Pro로 합니다.
35파일 올리기
+ 버튼으로 뭐가 올라가는지 봅시다. 이미지, PDF, 문서, 오디오, 영상, 코드까지. 한 번에 10개, 파일당 100MB. 실기 하는 분들 — 작업 사진 여러 장 올려서 "반복되는 관심사가 보이나" 물어 보세요. 긴 공모 요강 PDF에서 자격과 마감만 추리는 것도 이 기능입니다.
36캔버스[노트: 전원 실행, 결과 두어 개 화면에]
캔버스는 글이 아니라 결과물을 만드는 작업 공간입니다. 문서, 슬라이드, 앱까지. 지금 해 보죠 — 화면의 프롬프트대로, 방금 정한 주제로 슬라이드 3장.
37캔버스로 만들기[노트: 전원 실행, 2~3명 화면 공유]
캔버스로 만들 수 있는 걸 넓혀 보면 — 문서, 슬라이드, 웹페이지와 앱, 퀴즈까지. 코드를 몰라도 말로 시켜서 앱이 돌아가는 걸 미리보기로 확인합니다 — 후반 바이브코딩 수업이 정확히 이 방식이에요. 지금 해 봅니다 — 화면의 프롬프트대로 내 주제로 웹페이지 하나. 공유 주의 — 공개 링크로 나가면 링크 가진 모두가 보고 고칠 수 있습니다.
38딥리서치
딥리서치는 대신 조사합니다. 계획 세우고, 자료 수십 개 읽고, 출처 달린 보고서. 과제와 연결돼요 — 내 주제와 비슷한 작가 조사. 요령 하나, "비슷한 작품 찾아 줘"보다 "왜 이 작품이 성공했는가"를 물으세요. 모방이 아니라 분석에서 시작합니다.
39젬과 사진 올려 묻기
두 개 더. 오늘 인터뷰 프롬프트를 젬으로 저장하면 나만의 인터뷰어가 됩니다 — 주제가 흔들릴 때마다 다시 받으세요. 그리고 실기 작업 사진 올려서 "반복되는 관심사가 보이나" — 말로 찾은 걸 이미지로 확인하는 방법. ChatGPT에는 커스텀 인스트럭션이라는 같은 기능이 있습니다.
40이미지 생성 — 나노바나나
제미나이 안에서 이미지도 만듭니다. 모델의 공식 이름이 나노바나나예요. 화면은 제가 이 계정으로 만든 겁니다 — 달빛 아래 물에 잠긴 피아노. 올린 사진을 고치고, 여러 장을 합성하고, 일부만 바꾸는 것도 됩니다 — 5주차 수업 전체가 이 도구예요. 하나만 기억하세요 — 모든 생성 이미지에 보이지 않는 표식(SynthID)이 심어집니다. AI로 만든 이미지인지 제미나이에게 물어보면 판별해 줍니다.
41그 밖의 기능
여섯 개 빠르게. Live — 모바일에서 음성 대화, 카메라로 보여 주면서 묻습니다. 예약 작업 — "매주 월요일 전시 소식 정리" 같은 반복 지시, 최대 10개. @ 연결 앱 — @Drive, @Gmail을 지정해 검색. 출처 버튼 — 답 아래를 눌러 근거 확인, 버튼이 없으면 근거 없는 답입니다. 오디오 개요 — 보고서를 팟캐스트 대화로. 음악·영상 생성도 있는데, 영상은 6주차부터 전용 도구로 갑니다.
42노트북LM
노트북LM은 주소가 달라요 — notebooklm.google.com. 내가 올린 자료로만 답합니다. 환각이 줄고 출처 확인이 쉬워요. 딥리서치 보고서를 여기 넣고 계속 파는 조합이 좋습니다. 무료 한도는 노트북 100개, 소스 50개, 하루 채팅 50회.
43노트북LM — 스튜디오
노트북LM 오른쪽 패널이 스튜디오입니다. 오디오 오버뷰 — 올린 자료를 두 진행자의 팟캐스트로, 한국어 됩니다. 비디오 오버뷰 — 설명 형식은 한국어 지원. 마인드맵 — 자료 전체를 가지 그림으로, 가지를 누르면 그 주제로 바로 질문. 무료 한도는 노트북 100개, 소스 50개. 딥리서치 보고서를 여기 넣고 계속 파는 게 이 수업의 기본 조합입니다.
44요금제
정리하고 갑니다. 무료도 세 모델을 다 쓸 수 있어요. 지난주 가입한 학생 요금제가 AI Plus — 원래 월 7,500원, 1년 무료. 사용량 2배에 나노바나나 Pro, 영상 생성까지 열립니다. Pro와 Ultra는 지금은 필요 없어요. 다시 한번 — 무료가 끝나면 자동 결제되니까, 안 쓸 거면 만료 전에 해지합니다.
45데이터와 개인정보
올리기 전에 알아야 할 것. 활동 기록이 켜져 있으면 — 기본값입니다 — 대화와 업로드가 구글 AI 학습에 쓰일 수 있고, 일부는 사람 검토자가 읽습니다. 끄면 학습에 안 쓰이는 대신 일부 기능이 막혀요. 수업 규칙 — 발표 전 공모작, 계약서, 남의 개인정보는 올리지 않는다. 그리고 인터뷰에서 말하고 싶지 않은 건 AI에게도 말하지 않아도 됩니다.
46전공 작업에서의 활용
전공에 붙는 자리들 — 작가노트, 서문, 요강 요약, 레퍼런스, 영어 메일, 발표 자료, 제목 후보, 관객 질문. 원칙은 하나예요. 초안은 AI가, 판단과 문장은 내가. 그리고 어디에 썼는지 밝힌다.
마무리 (47~49)
47과제
과제 두 가지에 선택 하나. 주제 한 장과 인터뷰 대화 링크. 딥리서치로 내 주제와 가까운 작가 3인 조사 — 다음 주 이미지 작업의 레퍼런스가 됩니다. 젬 만들기는 선택.
48다음 시간[노트: 결제 수단 공지 — 단톡에도 한 번 더]
다음 주, 주제가 처음으로 이미지가 됩니다. 미드저니로 톤을 정해요. 준비물은 결제 수단 — 수업에서 Basic 월 10달러를 다 같이 결제합니다. 학기 세 번 구독 중 첫 번째예요.
49마무리
정리합니다. LLM은 토큰으로 쪼개고, 벡터로 바꾸고, 어텐션으로 관련을 찾아, 다음 단어를 확률로 고릅니다. 그 원리 위에서 프롬프트를 배웠고, 그 도구로 주제를 정했습니다. 손에 남은 건 주제 한 장 — 다음 주에 이미지가 됩니다. 수고했습니다.
흐름 점검 메모 (2026-08-31 전체 재점검)
- 뼈대: 오늘 수업(2) → 1·2교시 LLM 원리 4장·한계 2장·대표 모델 2장·프롬프트 4장(3~20) → 3교시 인터뷰 실습(21~32) → 4교시 제미나이 기능(33~46) → 과제·예고·마무리(47~49).
- 고친 것 — ①키커가 제목과 같은 말이던 네 곳 정리(6번 "대규모 언어 모델"→"이름부터 풀면", 36번 "캔버스 · 무료"→"문서와 앱을 만드는 곳", 38번 "딥리서치 · 무료"→"대신 조사해 준다", 39번 "젬 · 사진 질문"→"저장해 두고 다시 쓴다") ②24번과 26번이 둘 다 "실습 ①"이라 24번을 "붙여 넣을 프롬프트"로 바꿔 실제 실습은 26번 하나로 ③본문의 "1부/2부/3부" 표현을 교시로 통일.
- 확인만 한 것 — 4교시(34~48)가 라이트 배경 15장 연속이지만 매 장 화면 캡처가 들어가 단조롭지 않다고 판단해 배경은 그대로 뒀다.
검증 메모 (2026-08-30 증보)
- 4교시 신규 슬라이드(모델·파일·캔버스 확장·이미지 생성·기타 기능·스튜디오·요금제·개인정보)는 전부 구글 공식 도움말·요금 페이지 확인 사실 기반: support.google.com/gemini(모델·파일 한도·Canvas·Deep Research·Gems·이미지·Live·예약·연결 앱·출처·활동 관리), support.google.com/notebooklm(소스·한도·오디오/비디오 오버뷰·마인드맵), one.google.com 한국 요금(무료/Plus 7,500/Pro 29,000/Ultra 119,000원), gemini.google/students(학생 Plus 1년 무료·2026-12-31 기한·SheerID·종료 후 자동 결제).
- 실화면 캡처: 모델 드롭다운·이미지 생성(나노바나나 실생성)·노트북LM 새 노트북(2026-08-30, 로그인 상태).
- 구글 프롬프트 가이드: Workspace prompting guide(페르소나·작업·컨텍스트·형식, 21단어 통계).
- 지난주 과제 확인 슬라이드와 제미나이 첫 화면 슬라이드는 2주차로 이동(2026-08-30).