LLM 대규모 언어 모델의 작동 원리와 핵심 기술

대규모 언어 모델의 기본 원리

다음 단어 예측

상상해 보세요. 영화 대본의 한 장면에서 사람과 AI의 대화 중 절반이 찢어져 사람의 질문만 남았습니다. 이때 놀라운 기계가 등장합니다. 이 기계는 어떤 문장이든 입력하면 그 다음에 올 단어를 가장 그럴듯하게 예측해 줍니다.

이 기계가 있다면, 대본의 절반을 기계에 넣고 첫 번째 단어를 예측한 뒤, 그 단어를 대본에 덧붙이고 다시 다음 단어를 예측하는 과정을 반복하여 대본을 완성할 수 있습니다. 실제로 ChatGPT와 같은 AI와의 대화는 정확히 이런 방식으로 이루어집니다.

확률 기반의 예측 시스템

대규모 언어 모델은 본질적으로 주어진 텍스트에서 다음에 올 단어를 예측하는 정교한 수학적 함수입니다. 그러나 단 하나의 단어를 확정적으로 예측하는 것이 아니라, 가능한 다음 단어들에 대한 확률 분포를 계산합니다.

예를 들어, ChatGPT와 같은 모델을 만들 때는 가상의 사용자와 AI 어시스턴트 사이의 대화 텍스트를 구성하고, 여기에 사용자의 질문을 덧붙여 AI가 어떻게 반응할지 한 단어씩 예측하도록 합니다.

이때 가장 확률이 높은 단어만 선택하는 것이 아니라, 때로는 확률이 조금 낮은 단어도 랜덤하게 선택하여 더 자연스럽고 인간적인 응답을 생성합니다.

이 방식 덕분에 언어 모델은 결정론적(디터미니스틱) 시스템이지만, 같은 입력에도 매번 다른 답변을 제공할 수 있는 것입니다.

방대한 학습 데이터와 파라미터

2,600년이 필요한 텍스트 양

언어 모델은 인터넷에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습됩니다. GPT-3가 학습한 텍스트의 양은 사람이 24시간 쉬지 않고 읽어도 2,600년 이상 걸릴 만큼 엄청납니다. 더 최신 모델들은 이보다 훨씬 더 많은 데이터로 훈련되었습니다.

이러한 규모의 텍스트 데이터는 웹페이지, 책, 뉴스 기사, 학술 논문, 코드, 포럼 게시물 등 다양한 소스에서 수집됩니다. 이렇게 다양한 데이터를 통해 모델은 인간 언어의 복잡한 패턴과 지식 구조를 학습하게 됩니다.

수천억 개의 파라미터

현대 언어 모델은 수백억에서 수천억 개에 이르는 파라미터(가중치)를 가지고 있습니다. 이 파라미터들은 모델이 다음 단어를 예측하는 방식을 결정하는 값들입니다. 처음에는 모두 무작위로 설정되지만, 반복 훈련을 통해 점점 더 정확한 예측을 할 수 있도록 조정됩니다.

이 파라미터들은 모델 내부에서 복잡한 언어 패턴, 문법 규칙, 사실적 지식, 추론 능력을 표현합니다. 파라미터의 수가 증가할수록 모델은 더 복잡한 언어 이해와 생성 능력을 갖추게 됩니다.

LLM 훈련의 구체적인 방법

텍스트 예측 학습

훈련 과정에서는 짧게는 몇 단어, 길게는 수천 단어로 이루어진 텍스트 데이터를 사용합니다. 기본 원리는 간단합니다:

텍스트에서 마지막 단어를 뺀 나머지를 모델에 입력하고, 모델이 마지막 단어를 어떻게 예측하는지 확인합니다. 그리고 예측이 실제 단어에 가까워지도록 파라미터를 조금씩 조정합니다.

이 과정에서 ‘역전파(backpropagation)’라는 알고리즘을 사용해 모델이 점점 더 정확한 예측을 하도록 만듭니다. 이러한 과정을 수없이 반복하면, 모델은 학습 데이터뿐만 아니라 처음 보는 문장에도 그럴듯한 예측을 할 수 있게 됩니다.

상상을 초월하는 연산량

언어 모델을 훈련시키기 위해서는 엄청난 양의 연산이 필요합니다. 1초에 10억 번의 덧셈 연산이 가능한 기계를 사용해도, GPT-3와 같은 모델을 훈련하는 데는 이론적으로 1억 년이 필요할 정도입니다. 실제로는 GPU와 같은 특수 컴퓨팅 칩과 병렬 처리 기술을 사용하여 훈련 시간을 크게 단축합니다.

하지만 이러한 연산량은 여전히 막대한 에너지와 자원을 소모하며, 대규모 언어 모델 훈련은 소수의 대형 기술 기업만이 감당할 수 있는 규모의 프로젝트가 되었습니다.

트랜스포머: 언어 모델의 혁명적 변화

병렬 처리의 중요성

2017년 이전까지 대부분의 모델은 단어를 하나씩 순차적으로 처리했기 때문에 병렬 처리에 적합하지 않았습니다. 그러다 구글 연구팀이 발표한 ‘트랜스포머(Transformer)’라는 새로운 모델 구조가 등장하면서 언어 모델 발전에 큰 변화가 일어났습니다.

트랜스포머는 텍스트를 처음부터 끝까지 순차적으로 처리하는 대신, 전체 문장을 한꺼번에 병렬 처리합니다. 문장 내 각 단어는 AI가 이해할 수 있는 숫자 벡터로 변환되며, 이 숫자 벡터는 단어의 의미와 맥락을 담고 있습니다.

어텐션 메커니즘: 맥락 이해의 핵심

트랜스포머의 핵심은 ‘어텐션(attention)’이라는 연산 알고리즘입니다. 어텐션은 이 숫자 벡터들이 서로 정보를 주고받으며 주변 맥락에 따라 각 단어의 의미를 적절히 조정할 수 있게 합니다.

예를 들어, ‘눈’이라는 단어가 ‘내린다’라는 단어와 함께 있으면 하늘에서 내리는 눈을 의미하는 벡터가 됩니다. 반면 ‘보는 눈’이라고 하면 사람의 눈을 의미하는 벡터로 변환됩니다. 이처럼 주변 단어에 따라 의미가 달라지는 것을 어텐션 메커니즘이 포착하는 것입니다.

피드포워드 네트워크와 다층 구조

트랜스포머 내부에는 ‘피드포워드 네트워크’라는 연산도 포함되어 있습니다. 이 연산은 모델이 더 많은 언어 패턴을 저장하고 처리할 수 있도록 지원합니다. 어텐션과 피드포워드 연산을 여러 층(레이어)에 걸쳐 반복하면, 각 단어 벡터는 점점 더 풍부한 문맥 정보를 담게 됩니다.

최종 단계에서는 전체 문맥을 반영한 벡터를 바탕으로 다음에 올 단어의 확률 분포를 예측합니다. 이처럼 앞뒤 단어들의 관계와 전체적인 맥락이 반영되어 다음 단어를 예측하는 것입니다.

모델의 투명성과 한계

언어 모델의 구조는 연구자들이 설계하지만, 실제 어떤 출력을 생성하는지는 훈련을 통해 자동으로 조정된 수십억 개의 파라미터에 의해 결정됩니다. 이 때문에 모델이 왜 특정 단어를 다음 단어로 예측했는지 정확히 설명하기는 매우 어렵습니다.

이러한 ‘블랙박스’ 특성은 AI 윤리와 안전성 문제에서 중요한 쟁점이 됩니다. 모델이 왜 특정 답변을 생성했는지, 그리고 그 답변이 어떤 훈련 데이터에 기반하는지 추적하기 어렵기 때문입니다.

그럼에도 불구하고, 이렇게 만들어진 모델이 생성하는 텍스트는 매우 자연스럽고, 때로는 놀라울 정도로 유용합니다. 많은 사람들이 일상적으로 이러한 기술을 활용하고 있으며, 그 응용 범위는 계속해서 확장되고 있습니다.

결론

대규모 언어 모델은 단순히 다음 단어를 예측하는 수학적 함수에서 시작했지만, 지금은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 놀라운 도구로 발전했습니다. 트랜스포머 구조와 어텐션 메커니즘의 도입, 그리고 방대한 데이터와 컴퓨팅 파워의 결합은 이전에는 상상할 수 없었던 AI 언어 능력을 가능하게 했습니다.

앞으로 LLM 기술은 더욱 발전하여 더 정확하고, 더 맥락을 이해하며, 더 유용한 응답을 제공할 것입니다. 물론 이 과정에서 투명성, 편향성, 에너지 효율성 등의 도전과제도 함께 해결해 나가야 할 것입니다.