LLM의 한계와 대안 모델: AI 진화의 다음 단계 | 매거진에 참여하세요

2023년 이후 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM)은 혁신의 아이콘으로 자리 잡았다.

GPT, LLaMA, Mistral 등 대형 모델은 자연어 이해와 생성 능력을 극적으로 향상시켰고, 다양한 산업에 빠르게 적용되었다.

하지만 2025년 현재, LLM 구조 자체의 한계가 점점 명확해지고 있다.

• Transformer 기반의 자기회귀적 구조는 장기 추론, 복잡한 계획, 멀티모달 이해에 제한적이다.

• 모든 지식을 학습 데이터에 내장해야 하는 구조적 부담 → 환각(Hallucination)과 최신 정보 반영 어려움 발생.

• 초대형 모델은 연산량과 환경 비용 부담이 막대해 지속적인 확장에 한계가 있다.

즉, LLM은 강력하지만, 단독으로 모든 AI 문제를 해결할 수 없는 구조적 한계를 가진 셈이다.

LLM의 구조적 한계 분석

(1) 장기 추론과 계획 능력 부족

• Transformer 구조는 토큰 단위로 문맥을 처리

• 긴 시퀀스에서 정보 손실, 추론 오류 발생

• 복잡한 업무 플로우, 수학·과학 계산 등 장기적 논리에는 취약

(2) 환각과 사실 검증 한계

• 학습 데이터 기반 통계적 예측 → 없는 정보를 생성 가능

• 사실 검증 기능 없음 → 기업 환경에서는 위험 요소

• 외부 지식 연동 없이는 최신 정보 반영 어려움

(3) 멀티모달 처리 제한

• 기존 LLM은 대부분 텍스트 중심

• 이미지, 음성, 영상 등과 결합 시 모델 설계 복잡성 증가

• AI 에이전트 서비스 구현에는 한계 존재

(4) 비용과 연산 문제

• 수십억~수천억 파라미터 모델 → GPU/TPU, 전력, 냉각 비용 급증

• 스타트업과 중소기업이 자체 구축하기 어려움

• 환경적 부담 → 지속가능성 문제

대안 모델 접근 : LLM 구조 한계를 극복하기 위해, 여러 대안 모델이 연구·개발되고 있다

(1) 하이브리드 AI

• LLM + 심볼릭 AI(규칙 기반, 지식 그래프) 결합

• 장점: 논리적 추론 강화, 환각 감소, 장기 계획 가능

• 예시: IBM Project Debater, Neuro-Symbolic AI 프로젝트

(2) 모듈형/에이전트 AI

• LLM을 중심 제어기로 하고, 각 업무별 모듈 결합

• 장점: 멀티태스크 수행, 업무 특화, 확장 용이

• 예시: AutoGPT, BabyAGI, Microsoft Copilot

(3) 효율적 파라미터 모델

• LLaMA, Mistral 등 소형화 LLM → 비용·연산 효율 높임

• 장점: 스타트업·중소기업 활용 용이, 지속적 확장 가능

(4) Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• LLM이 모든 지식을 내장하지 않고, 외부 DB/검색 활용

• 장점: 실시간 정보 반영, 환각 감소, 모델 크기 축소 가능

• 예시: LangChain + LLM, OpenAI Retrieval Plugin

(5) 멀티모달 모델

• 텍스트, 이미지, 음성, 영상 통합 처리 가능

• 예시: GPT-4V, DeepMind Gemini, Mistral Mixtral

LLM이 아닌 완전한 대안 모델 : LLM 구조가 아닌 AI 접근도 존재한다.

(1) 심볼릭 AI / 규칙 기반 시스템

• 논리 규칙과 지식 그래프 중심

• 장점: 확실한 추론, 예측 가능, 신뢰성 높음

• 단점: 유연성 부족, 자연어 생성 한계

(2) 강화학습 기반 에이전트

• 환경과 상호작용하며 행동 정책 학습

• 장점: 장기 계획, 최적화 문제, 게임·로봇 제어에 강점

• 단점: 대규모 자연어 처리에는 한계

(3) 뉴럴-심볼릭 통합 모델

• LLM과 심볼릭 AI 결합을 넘어, 행동·지식·추론 통합

• 예: 실세계 로봇 제어, 복합 의사결정, 멀티모달 에이전트

즉, LLM만으로는 부족하며, 규칙 기반, 강화학습, 멀티모달 통합 모델 등으로 확장해야 실제 AI 에이전트·실무 적용 가능성이 높다.