[2025.06.30] 오늘의 코인 (LLM)

🧠 LLM (Large Language Model) 이란?

LLM은 **수십억 개의 파라미터(가중치)**를 가진 딥러닝 기반의 언어 모델로, 인간처럼 문장을 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 AI입니다. 자연어 처리(NLP)의 핵심 기술로, 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

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🔍 대표적인 LLM 예시

모델명개발사특징

GPT-4	OpenAI	멀티모달 (텍스트 + 이미지), 고성능
Claude	Anthropic	윤리적 안정성과 장기 맥락에 강점
Gemini	Google DeepMind	검색 및 논리 처리에 강점
LLaMA	Meta	오픈소스 기반, 연구자들이 자주 활용
Mistral	Mistral AI	빠르고 경량화된 고성능 오픈모델

 

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🛠️ LLM이 할 수 있는 일

• ✅ 질문 답변
• ✅ 번역
• ✅ 문서 요약
• ✅ 창작 (소설, 시, 에세이 등)
• ✅ 코드 작성 및 디버깅
• ✅ 고객 응대 챗봇
• ✅ 의료, 법률, 교육 등의 전문 상담

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⚙️ 어떻게 작동하나요?

1. 입력받은 텍스트를 토큰(token)으로 변환
2. 수많은 예제 데이터에서 학습한 패턴을 활용
3. 다음에 올 가능성이 높은 단어를 예측하여 텍스트 생성

이 과정은 사람의 언어 패턴을 모방하는 식으로 작동합니다.

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📈 트렌드: LLM + 에이전트

• AI Agent와 결합되어 자율적으로 일을 처리함 (예: 웹 검색, 이메일 답장, 문서 자동 작성 등)
• 예: ChatGPT에 Code Interpreter, Web Search 기능이 추가된 것처럼

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💡 예시: ChatGPT는?

ChatGPT는 OpenAI의 GPT-4 기반 LLM에 기반한 챗봇입니다.
문맥을 이해하고 연속된 대화가 가능합니다.

 

🧠 LLM의 기본 구조: Transformer

대부분의 LLM은 Transformer라는 딥러닝 아키텍처를 기반으로 합니다.
이 구조는 2017년 Google이 발표한 논문 **“Attention is All You Need”**에서 처음 소개되었고, 이후 GPT, BERT, T5 등의 대형 모델들이 이 구조를 활용하고 있습니다.

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🏗️ Transformer 구조 개요

java

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입력 문장 → Tokenization → Embedding → Transformer Layer (×N) → 출력 예측

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🔍 Transformer의 주요 구성 요소

1. 입력 처리 (Input Embedding + Positional Encoding)

• 입력 문장을 토큰(token)으로 나누고 각 토큰을 숫자로 변환 (Tokenization)
• 각 토큰을 벡터로 변환 (Embedding)
• 단어의 순서를 인식할 수 있도록 Positional Encoding 추가

2. Self-Attention (자기 주의 메커니즘)

• 문장 내 모든 단어가 다른 단어와의 관계를 스스로 계산함
• 예: “The cat sat on the mat” → "cat"은 "mat"과의 관계를 이해함
• 핵심 공식:
  • Q: Query, K: Key, V: Value 벡터
  • softmax로 각 단어의 중요도를 계산
• mathematica
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  Attention(Q, K, V) = softmax(QKᵀ / √d) * V

3. Multi-Head Attention

• 여러 개의 attention을 동시에 계산해 다양한 관계를 학습
• 예: 문법 구조, 의미 관계, 시간 흐름 등을 동시에 파악

4. Feed Forward Neural Network (FFN)

• 각 토큰에 대한 비선형 변환 수행 (2-layer MLP)

5. Residual Connection + Layer Normalization

• 학습 안정성을 높이기 위한 구조
• 입력 + 출력 값을 더한 후 정규화

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🔁 이 구조는 여러 층(N-layer)으로 반복

• GPT-3는 약 96개의 Transformer 블록
• GPT-4는 그보다 더 깊고 복잡한 구조 (정확한 파라미터는 비공개)

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📤 출력 생성 (Output)

• 마지막 Transformer 블록의 출력을 바탕으로 다음 단어의 확률 분포를 계산
• 예: “오늘 날씨는” → 다음 단어로 “맑습니다”, “좋습니다” 등을 예측

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🧮 요약 도식

scss

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[토큰화] → [임베딩 + 위치정보] → ┌── Transformer Block 1 ──┐ │ Multi-Head Attention │ │ FFN + Residual │ └────────────────────────┘ ↓ ┌── Transformer Block N ─┐ │ ... │ └────────────────────────┘ ↓ [Softmax + 단어 예측]

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📊 실제 모델 크기 (참고)

모델명파라미터 수층 수 (Layer)주목할 점

GPT-2	1.5B	48	최초 공개 LLM 중 하나
GPT-3	175B	96	대규모로 주목 받음
GPT-4	비공개	(복합적 구조)	멀티모달 지원

🧠 LLM과 AI Agent의 관계

역할설명

LLM	똑똑한 뇌 (지식 생성, 언어 처리, 추론 담당)
AI Agent	뇌를 장착한 로봇 (환경과 상호작용하며 일 수행)

 

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✅ 예시로 살펴보면

🔸 LLM 단독 (ChatGPT):

• “뉴스를 요약해줘” → 요약만 제공 (웹 검색 없음)
• “파일 분석해줘” → 파일만 열어서 내부만 분석

🔸 AI Agent + LLM:

• “오늘 코스피 상황 요약해줘” → 실제로 웹에서 코스피 지수 크롤링 → 요약까지 수행
• “이 파일을 구글 시트에 정리해줘” → 구글 API 연결 → 시트에 업로드 수행

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🛠️ 구조 예시: AI Agent의 구성

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┌────────────┐ │ 사용자 명령 │ └────┬───────┘ ↓ ┌────────────┐ │ LLM (이해 및 계획 수립) │ ← 두뇌 └────┬─────────┘ ↓ ┌────────────┐ │ 툴/플러그인 선택 │ ← 예: 웹검색, 계산기, 데이터베이스, 코드 실행 등 └────┬─────────┘ ↓ ┌────────────┐ │ 실행 및 결과 반환 │ └────────────┘

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🧩 실제 예시 시스템

이름설명

Auto-GPT	스스로 목표를 설정하고 도구를 써서 수행하는 오픈소스 Agent
AgentGPT	사용자가 “시장 조사 해줘”라고 하면 웹 검색 → 요약 → 리포트 작성까지
OpenAI GPT-4 Agent	플러그인/툴을 활용해 웹 검색, 코드 실행, 이미지 생성 등
LangChain Agents	LLM + 여러 도구를 묶어서 자동화 파이프라인 구성 가능

 

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📌 요약

구분LLMAI Agent

기능	언어 처리, 추론	행동, 도구 사용, 목표 달성
예	GPT-4, Claude	Auto-GPT, LangChain Agent
관계	AI Agent의 핵심 엔진 역할	LLM을 이용해 실행 논리를 만듦

 

🧠 LLM 코인이란?

LLM 코인은 다음과 같은 목표를 가진 프로젝트에서 발행됩니다:

1. AI 모델(특히 LLM)의 탈중앙화된 학습·운영
2. AI 서비스 이용을 위한 토큰화된 경제 시스템
3. LLM 기반 AI Agent 또는 챗봇 운영

즉, LLM의 실행이나 훈련을 분산 네트워크에서 하고, 여기에 보상·요금체계를 블록체인으로 구성하는 거예요.

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🚀 주요 LLM 관련 AI 코인 소개

코인 이름설명토큰

Bittensor (TAO)	LLM을 포함한 AI 모델을 분산 네트워크에서 훈련하고, 노드 기여에 따라 보상	$TAO
Fetch.ai (FET)	LLM 기반 AI Agent들이 자동으로 거래, 분석, 협상하도록 설계된 플랫폼	$FET → (합병 후 ASI 토큰 예정)
SingularityNET (AGIX)	누구나 AI 서비스를 올리고 사용할 수 있는 AI 마켓플레이스	$AGIX → (합병 후 ASI 예정)
Ocean Protocol (OCEAN)	AI 학습용 데이터셋 공유 및 데이터 거래에 특화	$OCEAN → (합병 후 ASI 예정)
Cortex (CTXC)	LLM 포함 AI 모델을 블록체인에서 직접 실행 가능	$CTXC
Numeraire (NMR)	AI 기반의 금융 모델 훈련을 위한 데이터 과학 플랫폼	$NMR

 

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🔗 최근 트렌드: ASI 통합

• FET + AGIX + OCEAN → ASI (Artificial Super Intelligence) 토큰으로 통합 예정
• 목표: 분산 AI 생태계를 하나로 묶어 OpenAI나 Google에 대응할 수 있는 Web3 AI 네트워크 구축

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🧠 LLM이 실제로 활용되는 예

• SingularityNET: LLM 기반 챗봇인 Sophiaverse를 개발 중
• Bittensor: 다양한 AI 모델이 참여하는 AI 신경망 시장을 운영. LLM도 포함
• LangChain + Web3: 사용자 질문을 처리하는 온체인 Agent 시스템 개발 중

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📌 요약 정리

항목내용

핵심 개념	LLM 또는 AI Agent를 탈중앙화된 네트워크에서 운영
코인 역할	모델 기여자에게 보상, AI 사용 비용 지불, 데이터 거래 등
기대 효과	중앙 집중형(OpenAI 등)에 대한 대안, 개방형 AI 생태계 구축

🧠 LLM 기반 Agent + Web3 실전 서비스 5선

서비스 이름설명사용된 LLM/기술토큰

Autonolas	여러 Agent가 DAO 운영·자산 관리 자동화	OpenAI API + 온체인 스마트컨트랙트	OLAS
Fetch.ai	AI Agent가 자동으로 Web3 서비스(거래, 분석 등) 수행	자체 ML + GPT 연동	FET → ASI
SingularityNET (Sophiaverse)	LLM 기반 인공지능 인격체 (SOPHIA)가 NFT/DAO와 상호작용	GPT 계열 LLM + AI 서비스 마켓	AGIX → ASI
Bittensor (TAO)	수천 개의 AI 노드가 LLM 포함 다양한 모델을 훈련/추론하며 보상 획득	다양한 LLM + 자체 평가 메커니즘	TAO
Cortex	온체인에서 AI 모델(LLM 포함) 직접 실행 및 결과 저장 가능	자체 추론 VM + 모델 온체인 등록	CTXC

 

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🎯 사례 상세 소개

1. 🔄 Autonolas

• ✅ 기능: AI Agent가 DAO의 투표, 자금 분배, 스마트컨트랙트 실행을 자동화
• ✅ LLM 사용 예: 제안서 요약, 자동 투표 판단 근거 생성
• ✅ Web3 연결: 온체인으로 모든 액션 기록 + 토큰 인센티브

2. 🤖 Fetch.ai Autonomous Agents

• ✅ 기능: 예를 들어 여행 Agent가 호텔 예약, 가격 비교, 결제까지 자동
• ✅ LLM 사용 예: 자연어 이해, 이메일 자동 처리, 계약서 요약
• ✅ Web3 연결: Agent 간 스마트 계약 체결 + 토큰 결제

3. 🧬 SingularityNET + Sophiaverse

• ✅ 기능: LLM 기반 챗봇이 DAO 참여자와 대화하고 제안 생성
• ✅ LLM 사용 예: 사용자 대화 → 정책 제안 초안 작성
• ✅ Web3 연결: AI 서비스에 대한 사용료 결제, NFT로 인격화

4. 🌐 Bittensor

• ✅ 기능: 전 세계 AI 노드가 공동으로 LLM을 훈련/추론
• ✅ LLM 사용 예: 질문 응답, 문서 요약, 코드 생성 등
• ✅ Web3 연결: 기여도에 따라 TAO 토큰 보상

5. 🧠 Cortex

• ✅ 기능: 블록체인에서 AI 모델 직접 실행 (on-chain inference)
• ✅ LLM 사용 예: 온체인 문서 자동 분석, 계약 조건 요약
• ✅ Web3 연결: 스마트 컨트랙트에서 직접 추론 호출 가능

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🧩 전체 구조 요약도

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[사용자 요청] ↓ [LLM 기반 Agent] ↓ (이해 → 계획 → 행동 결정) ↓ [Web3 연동] - 블록체인 상태 확인 - 스마트 계약 호출 - NFT/DAO 상호작용 ↓ [응답 or 작업 수행]

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📈 이들이 해결하는 문제

문제해결 방법 (LLM + Web3 Agent)

복잡한 Web3 UI	자연어 → Agent가 자동 수행
DAO 정책 이해 어려움	LLM이 요약 및 설명
블록체인 자동화 부족	AI가 자동 실행 판단 후 계약 호출
온체인 데이터 처리 한계	LLM이 요약 및 예측 수행

 

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🔮 향후 기대 서비스 예

• ✈️ 여행 계획 Agent → Web3 티켓 결제까지 자동
• 💼 AI Agent가 DAO 회의 안건 생성 및 자동 투표
• 🧾 계약서 초안 작성 → 자동 서명 → 블록체인 등록

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📌 요약

항목내용

핵심 기술	LLM (이해·추론) + Agent (행동) + 블록체인 (기록·보상)
실전 프로젝트	Fetch.ai, SingularityNET, Bittensor, Autonolas 등
가능성	Web3의 자동화 + AI의 유연함 결합 = 탈중앙 지능화 생태계