LLM 사용법 완벽 가이드: 개념부터 실전까지 한 번에 끝내기

Last updated on 4월 25th, 2025 at 12:48 오후

LLM 사용법, 제대로 알고 계신가요? 지금은 누구나 ChatGPT나 Claude 같은 생성형 AI를 사용할 수 있는 시대입니다. 하지만 많은 분들이 실제 업무에서 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI를 쓰고는 있지만, 정작 “제대로 쓰고 있는 걸까?”, “업무에 어떻게 활용해야 하지?” 고민하는 분들이 많습니다. 

LLM이 무엇인지부터 시작해, 실제로 어떤 방식으로, 어떤 목적에 따라 활용해야 하는지 실제 업무 중심으로 정리한 실전형 설명서입니다.

출처: SAMSUNG SDS

LLM이란? 핵심 개념 정리

LLM은 Large Language Model, 즉 대형 언어 모델의 줄임말입니다.  이 AI는 수십억 개의 단어, 문장, 문서를 학습해,  사람처럼 자연스럽게 글을 읽고 쓰고 요약할 수 있는 능력을 가졌습니다.

대표 LLM 제품군:

  • ChatGPT (GPT-3.5, GPT-4 / OpenAI)
  • Claude (Anthropic)
  • Gemini (Google)
  • Mistral, LLaMA (오픈소스)

이 LLM들은 단순한 Q&A 챗봇을 넘어서

  • 리포트 작성
  • 코드 생성
  • 데이터 분석
  • 전략 기획
  • 교육 콘텐츠 제작
     까지 해내는 다재다능한 텍스트 생산 도구입니다.

📌 핵심 포인트
 LLM은 인간처럼 말하지만 수학적으로 훈련된 언어 예측기입니다. 원하는 출력을 얻기 위해선 명확한 입력(prompt)이 중요한 게 LLM 사용법의 핵심이에요!


LLM 사용법 : 핵심 3원칙

이제부터 설명할 LLM 사용법의 핵심 3원칙은 아래 표와 같습니다. 딱 3가지만 지켜도 초보자도 전문가처럼 프롬프트를 쓸 수 있어요.

원칙 ❌ 잘못된 질문 예시 ✅ 올바른 질문 예시 💡중요 포인트
1. 질문은 구체적으로 “좋은 마케팅 전략 알려줘” “2030 여성 타깃의 인스타그램 캠페인 전략 알려줘. 제품은 비건 화장품이야.” 구체적인 맥락을 제시하면 답변도 정밀해짐
2. 역할을 지정하자 “자기소개서 써줘” “당신은 커리어 컨설턴트입니다… 자기소개서를 써줘.” AI는 역할에 따라 톤과 문체를 자동 조정함
3. 출력 형식을 정하자 “이 내용을 요약해줘” “A4 한 장 분량으로 요약해줘”, “기획안 형식으로 정리해줘” 결과물의 형식을 정하면 실무 활용도가 훨씬 높아짐

출처: IBK 기업은행

직무별 LLM 사용법 : 활용 예시

이제는 LLM이 대부분의 직무에서 쓰이고 있습니다.  각 직무별로 어떤 업무에 어떻게 쓰면 좋은지 실제 프롬프트 예시와 함께 소개할게요.

💼 마케터

  • 콘텐츠 기획, 광고 카피, 트렌드 분석

예시:
“MZ세대 타깃의 제로 웨이스트 캠페인 SNS 콘텐츠 아이디어 10개만 제안해줘. 짧은 문구도 함께.”
“MZ세대 여성 소비자를 타깃으로 한 새로운 커머스 서비스 기획안 초안을 써줘. 핵심 기능 3개, UX 흐름 요약도 포함해줘.”
“2030 여성 직장인 타깃의 퇴근 시간대 유튜브 쇼츠 광고 스크립트를 써줘. 영상 길이는 30초고, 감성적인 톤이면 좋아.”

 

📊 기획자/전략팀

  • 보고서 초안, 시장 분석, 경쟁사 비교

예시:
“쿠팡, 컬리, 마켓컬리의 프로모션 전략을 항목별로 비교해줘. 테이블 형식은 제외하고 글로 설명해줘.”
“MZ세대 여성 소비자를 타깃으로 한 새로운 커머스 서비스 기획안 초안을 써줘. 핵심 기능 3개, UX 흐름 요약도 포함해줘.”
“B2B SaaS 스타트업의 세일즈 온보딩 프로세스를 기획하고 싶어. 고객 여정을 기준으로 5단계로 나눠 설명해줘.”

 

💻 개발자

  • 코드 생성, 에러 분석, 문서화

예시:
“파이썬으로 뉴스 기사 크롤러를 만들고 싶은데, BeautifulSoup을 사용해서 제목만 10개 뽑는 코드 짜줘.”
“아래 코드를 함수형으로 리팩토링해줘. 각 단계에 주석도 달아줘.” (→ 코드 붙여넣기)
“Node.js로 로그인 기능 API 만들고 싶어. JWT 토큰 기반 인증, MongoDB 연동까지 포함해서 코드 짜줘.”

 

🧾 CS/운영

  • 고객 응답 메시지, 응대 시나리오, 정리 문서

예시:
“배송 지연으로 화난 고객에게 보상안을 안내하며 정중히 사과하는 메일을 작성해줘. 약간 위트 있는 톤이면 좋아.”
“반품 불가 상품인데 환불을 강하게 요구하는 고객 대응 시나리오를 단계별로 정리해줘. 각 단계별 표현 톤도 설정해줘.”
“정기 배송 해지 안내 공지문을 써줘. 친절하고 이해를 구하는 말투로, 핵심만 간결하게 정리해줘.”

 

LLM 사용법 : 실전 프롬프트 설계 전략

🔧 LLM의 답변을 조절하는 방법: 창의성 설정 이해하기

LLM을 사용할 때 꼭 알아두면 좋은 개념이 있습니다. 바로 답변의 “창의성”이나 “예측 가능성”을 조절하는 방법이에요.

프롬프트를 아무리 잘 짜도,  AI가 항상 똑같은 스타일로만 답하면 한계가 있겠죠?  이때 사용하는 설정이 바로 temperature와 top_p입니다.

 

✅ temperature: 답변의 무작위성을 조절하는 스위치

  • 값은 0.0에서 2.0 사이이며, 보통 0.7이 기본
  • 값이 낮을수록: 가장 가능성 높은 단어만 선택 → 정확하고 안정적인 답변
  • 값이 높을수록: 다양한 단어 중 랜덤하게 선택 → 창의적이고 자유로운 답변

예시 비교

질문: “미래 도시를 배경으로 한 어린이용 동화를 써줘”

  • temperature = 0.2
     → “로봇과 함께 학교 가는 이야기를 차분히 서술하는 교육적인 동화”
  • temperature = 1.2
     → “구름 위에 떠 있는 젤리 도시에서, 말하는 드론과 친구가 되는 모험 이야기”

✅ top_p: 확률 상위 범위를 기준으로 선택지를 좁히는 방식

  • 값은 0.0에서 1.0 사이, 보통 1.0이 기본
  • top_p = 1.0 → 모든 가능성 고려 (가장 다양함)
  • top_p = 0.5 → 상위 확률 50%의 단어들 중에서만 선택 (안정적임)

보통은 temperature만 조정해도 충분하지만,  정교하게 다루고 싶을 땐 top_p도 활용하면 좋아요.

 

🙋‍♀️ 언제 어떻게 쓰면 좋을까?

  • 분석 보고서, 코드 작성, 정책 설명 등 정확성이 중요한 작업
    → temperature = 0.2, top_p = 0.7 정도로 설정
  • 콘텐츠 아이디어, 마케팅 카피, 창의적 글쓰기
    → temperature = 0.9 ~ 1.2 추천

이런 설정은 OpenAI API, Playground, 혹은 일부 고급 설정이 가능한 AI 툴에서 조정할 수 있어요.  ChatGPT 유료 버전(GPT-4)을 API로 쓸 경우, 이 옵션을 직접 설정해서 원하는 스타일로 결과물을 뽑을 수 있습니다.


✍️ 실전 예시

상황: 제품 설명을 재미있게 써야 하는 마케터

“이 수분크림을 Z세대 여성 타깃으로 소개하는 제품 설명을 써줘. 톤은 발랄하고 캐주얼하게.”

→ temperature 1.0 설정 시 응답 예시:

“피부 갈증 해소 완료! 촉촉함으로 가득 찬 이 수분크림, 마치 피부가 물을 마신 듯한 기분이 들어요.💧”

→ temperature 0.3 설정 시 응답 예시:

“이 제품은 건조한 피부에 적합한 수분크림으로, 보습력과 흡수력이 우수합니다. 실사용자 평가에서 높은 만족도를 보였습니다.”

지금까지 살펴본 LLM 사용법만 제대로 익혀도, 일과 공부의 효율이 확 달라질 수 있어요.

LLM 사용법 : 사용 시 주의사항

LLM은 전능하지 않습니다. 몇 가지 한계와 주의점을 알고 쓰면 더 안전하게 활용할 수 있어요.

  • 사실 오류 가능성 있음: 진짜처럼 말하지만 틀릴 수 있습니다. 검증 필수.
  • 개인정보 입력 금지: AI에게 민감한 정보는 주지 마세요.
  • 출처 불분명: 정보가 어디서 왔는지는 알 수 없습니다.
  • 업데이트 제한: 최신 정보는 반영되지 않을 수 있습니다 (특히 GPT-3.5)

추천 모델 및 시작 가이드

처음부터 유료 모델을 쓸 필요는 없어요. 목적에 따라 선택하세요. 어떤 AI 모델을 쓰든, 결국 중요한 건 나에게 맞는 LLM 사용법을 익히는 거예요.

  • ChatGPT (GPT-3.5) – 무료, 가장 무난한 입문용
  • ChatGPT Plus (GPT-4) – 정확도 향상, 긴 컨텍스트 가능
  • Claude 3 Sonnet – 긴 문서 처리에 강함, 자연어 이해력 우수
  • Gemini – 구글 계정 연동 쉬움, 검색 기반 기능 탑재
  • 오픈소스 (LLaMA, Mistral) – 비용 없이 실험 가능, 개발자 친화

 

마무리 요약: 지금 무엇을 해야 할까?

LLM 사용법을 제대로 익히는 건, 단순한 도구 숙련을 넘어 ‘디지털 시대의 문해력’을 높이는 일입니다.  지금부터라도 LLM을 이렇게 활용해보세요:

  1. 하나의 업무 상황을 선택
  2. 구체적인 질문 작성
  3. 역할 + 출력 형식 명시
  4. 나온 결과물을 리뷰하고 재요청
  5. 내 방식대로 커스터마이징해서 업무에 반영

 

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  • 실무 자동화가 목적이라면 GPT-4, Claude 활용으로 확장하세요.
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이 글이 끝이 아니라 시작입니다. 지금 배운 LLM 사용법을 하나씩 실습하며 내 것으로 만들어보세요. 이제는 누구나 AI를 활용하는 시대, 핵심은 바로 LLM 사용법을 제대로 아는 것에 있습니다.

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