[기본기 #14] 파운데이션 모델 완전 정복하기

챗GPT, Gemini, Claude, Copilot.. 이제는 하루도 사용하지 않는 날이 없을 정도가 되어버린 AI시대인데요,

AI시대의 핵심은 바로 파운데이션 모델(Foundation Model)이라 할 수 있습니다.

생성형AI가 텍스트를 비롯해 이미지, 음성, 영상, 코드 등까지 다룰 수 있게 된 것이 이 파운데이션 모델 덕분이기 때문입니다.

이번 글에서는 파운데이션 모델의 원리와 활용법을 정리해 보도록 하겠습니다.

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파운데이션 모델이란?

FoundationModel

 

"Foundation"은 말 그대로 '기반', 즉 AI 생태계의 토대가 되는 대형 모델을 뜻합니다.
이 모델은 텍스트, 이미지, 코드, 음성 등 다양한 데이터를 초거대 규모로 학습해, 이후 여러 작업에 재활용할 수 있도록 만들어졌습니다.

쉽게 표현한다면 "한 번에 세상의 언어와 지식을 통째로 배우고, 그 위에 다양한 서비스를 얹을 수 있는 뼈대 모델"이라고 할까요?

OpenAI의 챗GPT
Google의 Gemini
MS의 Copilot
Anthropic의 Claude
이 모든 것들이 파운데이션 모델 계열인 것입니다.

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파운데이션 모델, 기존 AI와 다른 점은?

구분	기존 AI	파운데이션 모델
학습 데이터	특정 목적 데이터	전 세계 방대한 멀티모달 데이터
학습 방식	지도학습 중심	사전학습 + 미세조정 구조
적용 범위	단일 작업 중심	다중 작업(텍스트, 이미지, 코드 등)
진화 속도	느림	재활용성 높고 확장 빠름

 

예전 AI가 '스팸메일 분류', '얼굴 인식'처럼 한 가지 문제만 잘 풀었다면, 파운데이션 모델은 언어, 시각, 청각 등 모든 영역을 융합해 이해하고 생성할 수 있는 것입니다.

예를 들어 하나의 AI 툴로 블로그 초안 작성부터 이미지 생성, 코드 리뷰까지 가능한데요,

이런 범용성이 바로 파운데이션 모델의 가장 큰 특징입니다.

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 파운데이션 모델, 주목받는 이유는?

1️⃣ 범용성 – 한 모델로 수많은 분야에 활용

GPT-5를 예로 들면, 하나의 모델이 문서작성·코딩·번역·요약·이미지 분석까지 수행합니다.

모델 구조가 범용적이기 때문에, '용도별 AI'를 따로 만들 필요가 없는 것입니다.

2️⃣ 효율성 – 데이터와 연산 자원의 절약

새 모델을 처음부터 만들지 않고, 기존 모델을 파인튜닝(Fine-tuning) 하면 됩니다.

예를 들어, 의료AI나 교육 AI도 GPT 계열을 조금만 조정하면 바로 맞춤형 서비스로 전환이 가능하기 때문에 개발 기간과 비용이 획기적으로 줄어들 수 있습니다.

3️⃣ 확장성 – 텍스트를 넘어 멀티모달로

이미지는 물론, 음성·영상·센서 데이터까지 다루는 모델이 속속 등장하고 있습니다.

즉, AI가 인간의 감각 전반을 이해하는 단계로 진화하고 있는 것입니다.

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파운데이션 모델의 구조와 작동 원리

파운데이션 모델은 크게 4단계로 작동합니다.
1. Pre-training (사전학습)
웹, 논문, 위키, 책 등 방대한 데이터를 학습해 '언어와 세상에 대한 기본지식'을 습득합니다.
이 단계에서 모델은 단어와 문장의 패턴, 개념 간의 관계를 수십억 개의 데이터를 통해 배우게 됩니다.
2. Fine-tuning (미세조정)
특정 목적에 맞게 추가 학습합니다.
예를 들어, ChatGPT는 대화 중심으로, GitHub Copilot은 코딩 중심으로 조정되어, 같은 기반이지만 용도에 따라 성격이 달라지게 됩니다.
3. Instruction Tuning (지시 학습)
"이걸 이렇게 해줘" 같은 사용자의 지시를 이해하도록 조율하는 단계입니다.
이 과정 덕분에 우리가 자연스러운 대화로 AI에게 명령할 수 있게 되었습니다.
4. Alignment (정렬)
AI의 답변이 인간의 가치와 안전 기준에 맞게 제어되도록 하는 과정입니다.
이 부분이 'AI 윤리'와도 연결되며, 유해한 콘텐츠 생성을 막거나 편향을 줄이는 역할을 합니다.

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대표적인 파운데이션 모델 4대 축

기업명	대표모델	특징
OpenAI	GPT-4 / GPT-5	대화형 AI의 기준, 텍스트·이미지 통합
Google DeepMind	Gemini 2.5 Flash	멀티모달에 강함 (텍스트+이미지+음성)
Anthropic	Claude Sonnet 4.5	윤리성과 안전성 중심 설계

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파운데이션모델 미래는?

 

파운데이션모델의 진화방향은 다음 3가지로 정리해 볼 수 있습니다.

1️⃣ 멀티모달 파운데이션 모델

텍스트, 이미지, 영상, 음성을 통합해 인간처럼 ‘맥락을 느끼는 AI’로 발전 중입니다.

2️⃣ 온디바이스(On-Device) AI

대형 모델을 스마트폰·자동차·로봇 안에서 직접 실행하게 됩니다.
즉, 클라우드 없이도 작동하는 “개인 비서형 AI” 시대가 도래하는 것입니다.

3️⃣ 자기개선형(Self-Learning) 구조

스스로 피드백을 통해 발전하는 AI가 등장하면서 “AI가 AI를 훈련시키는” 구조로 바뀌고 있습니다.

 

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지금까지 살펴본 것처럼 파운데이션 모델은 생성형 AI의 '심장'이자, 앞으로 AI 혁신의 공통 언어가 될 기술입니다.
이 모델 덕분에 우리는 이제 텍스트·이미지·음성·코드를 넘나드는 '멀티모달 AI 시대'를 살고 있습니다.
앞으로 이 기반 위에 수많은 산업이 새롭게 설계될 텐데요,

AI는 더 이상 특정 분야의 기술이 아니라, 세상을 이해하고 표현하는 새로운 언어가 되고 있음을 다시금 느끼게 되네요..