Web LLM 완전 이해하기

— LLM이란 무엇이고, Web LLM은 어떻게 작동하며 어떤 기대효과를 주는가

📌 목차

1. LLM이란 무엇인가\
2. LLM의 내부 구조 이해\
3. Web LLM이란 무엇인가\
4. Web LLM의 동작 방식\
5. Web LLM의 기술적 요구사항\
6. Web LLM이 가져오는 기대효과\
7. 일반 LLM vs Web LLM 비교\
8. 실제 적용 사례\
9. 향후 전망\
10. 정리

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1. LLM이란 무엇인가

LLM(Large Language Model)은 대규모 텍스트 데이터로 학습한 AI 언어 모델을 의미한다.

대표적으로 GPT, LLaMA, Mistral, Gemini 등이 있다.

특징

• 대규모 파라미터\
• 자연어 생성 및 이해\
• 코드·문서·지식 처리

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2. LLM의 내부 구조 이해

Transformer 기반 구조: - Self-Attention\

• Multi-Head Attention\
• Feed-Forward Layer\
• Positional Encoding

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3. Web LLM이란 무엇인가

브라우저 내부에서 직접 실행되는 LLM.

대표 기술: - MLC LLM / WebLLM\

• Transformers.js\
• ONNX Runtime Web

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4. Web LLM의 동작 방식

• WebGPU 기반 모델 실행\
• 모델 Weight 다운로드 및 캐시\
• Worker 기반 백그라운드 수행

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5. Web LLM의 기술적 요구사항

• WebGPU 지원 브라우저\
• GPU 있는 장치\
• 양자화된 모델(GGUF 등)

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6. Web LLM이 가져오는 기대효과

• 서버비 Zero\
• 프라이버시 강화\
• 오프라인 동작\
• 반응속도 향상

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7. 일반 LLM vs Web LLM 비교

구분 서버 기반 LLM Web LLM

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실행 위치 서버 브라우저 비용 높음 거의 없음 프라이버시 낮음 매우 높음 모델 크기 초대형 가능 중형 중심 속도 네트워크 의존 로컬 기반

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8. 실제 적용 사례

• 웹 기반 개발자 도우미\
• 서버비 없는 AI 챗봇\
• 민감 문서 분석\
• 오프라인 교육용 AI

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9. 향후 전망

• WebGPU 발전\
• WebNN 보급\
• 로컬 AI 대중화

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10. 정리

Web LLM은 “프라이버시 보호 + 비용 절감 + 빠른 속도 + 오프라인 가능”이라는 강력한 장점을 가진 차세대 AI 실행 방식이다.