대형 언어 모델(LLM)의 작동 원리: 인공지능 언어 처리의 핵심 기술
ChatGPT, GPT-4, LLaMA, Claude와 같은 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)이 보여주는 놀라운 언어 능력은 현대 인공지능 기술의 정점을 보여줍니다. 이러한 모델들은 어떻게 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있을까요? 단순한 통계적 패턴 인식을 넘어, LLM이 작동하는 내부 메커니즘은 복잡하면서도 우아한 설계를 갖추고 있습니다.
이 글에서는 대형 언어 모델의 작동 원리를 핵심부터 차근차근 설명합니다. 트랜스포머 아키텍처, 토큰화, 자기주의 메커니즘, 그리고 사전학습과 미세조정까지, LLM의 중요 구성 요소와 작동 과정을 쉽게 이해할 수 있도록 풀어냅니다. 코드 예시와 시각적 설명을 통해 추상적인 개념을 구체화하고, LLM 기술의 한계와 미래 발전 방향까지 살펴봅니다.
대형 언어 모델의 기본 구조: 트랜스포머 아키텍처
현대적인 대형 언어 모델(LLM)은 거의 모두 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 2017년 구글 연구팀의 논문 "Attention Is All You Need"에서 처음 소개된 이 아키텍처는 이전의 순환 신경망(RNN)이나 장단기 메모리(LSTM) 모델이 가진 한계를 극복하고, 대규모 병렬 처리와 긴 시퀀스의 효과적인 처리를 가능하게 했습니다.
트랜스포머 모델 아키텍처
* GPT와 같은 현대 LLM은 트랜스포머의 디코더 부분만 사용하는 디코더 전용 모델입니다.
트랜스포머 구조의 진화
원래의 트랜스포머는 인코더와 디코더 두 부분으로 구성되었으나, 현대 LLM은 이 구조를 다양하게 변형해서 사용합니다. BERT와 같은 모델은 인코더 부분만 사용하여 언어 이해에 초점을 맞췄고, GPT 계열 모델은 디코더 부분만 사용하여 텍스트 생성에 특화되었습니다. 최근에는 PaLM, LLaMA와 같이 기존 아키텍처를 최적화하고 확장한 모델들이 개발되고 있습니다.
트랜스포머의 핵심 강점은 자기주의(Self-Attention) 메커니즘과 병렬 처리 능력입니다. 순환 신경망이 시퀀스를 순차적으로 처리해야 했던 것과 달리, 트랜스포머는 입력 시퀀스 전체를 한번에 처리할 수 있어 학습 속도와 성능이 크게 향상되었습니다.
스케일의 중요성: 매개변수와 데이터
'대형' 언어 모델이라는 이름에서 알 수 있듯이, 규모는 LLM의 중요한 특성입니다. GPT-3는 1750억 개, GPT-4는 그 이상의 매개변수(파라미터)를 가지고 있으며, 이러한 거대한 규모가 복잡한 언어 패턴을 학습하는 데 결정적 역할을 합니다. 그러나 단순히 모델 크기만 늘리는 것이 아니라, 아키텍처 개선과 학습 데이터의 질적 향상도 함께 이루어져야 최적의 성능을 얻을 수 있습니다.
언어 처리의 첫 단계: 토큰화와 임베딩
대형 언어 모델이 텍스트를 처리하는 첫 단계는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 것입니다. 이 과정은 토큰화(Tokenization)와 임베딩(Embedding)이라는 두 가지 핵심 단계를 거칩니다.
토큰화: 텍스트를 작은 단위로 분해하기
토큰화는 텍스트를 더 작은 단위(토큰)로 분해하는 과정입니다. 토큰은 단어, 부분 단어, 문자, 또는 문자 조합일 수 있습니다. 현대 LLM은 주로 서브워드(subword) 토크나이저를 사용하는데, 이는 자주 등장하는 단어는 하나의 토큰으로, 드문 단어는 여러 토큰으로 분해하는 방식입니다. 이를 통해 어휘 크기를 관리 가능한 수준으로 유지하면서도 다양한 단어를 처리할 수 있습니다.
임베딩: 토큰을 벡터로 변환하기
토큰화 다음 단계는 각 토큰을 고차원 벡터(임베딩)로 변환하는 것입니다. 임베딩은 단어의 의미적 관계를 수치적으로 표현하여, 비슷한 의미의 단어는 벡터 공간에서 가까운 위치에 놓이게 됩니다. 예를 들어 "왕 - 남자 + 여자 = 여왕"과 같은 관계가 벡터 연산으로 표현될 수 있습니다.
트랜스포머 모델에서는 임베딩 레이어가 토큰 ID를 고정된 차원(예: 768, 1024)의 벡터로 변환합니다. 또한 위치 인코딩(Positional Encoding)을 추가하여 각 토큰의 시퀀스 내 위치 정보를 부여합니다. 이는 "나는 너를 좋아해"와 "너는 나를 좋아해"와 같이 단어 순서가 중요한 경우를 처리하기 위함입니다.
LLM의 핵심 메커니즘: 자기주의(Self-Attention)
트랜스포머 모델, 나아가 모든 현대 LLM의 핵심은 자기주의(Self-Attention) 메커니즘입니다. 이 메커니즘은 시퀀스 내 모든 토큰 간의 관계를 병렬적으로 계산하여, 각 토큰이 다른 모든 토큰과 얼마나 '관련'되어 있는지 파악합니다.
자기주의 메커니즘의 작동 방식
현재 토큰이 다른 토큰에게 '질문'하는 벡터
각 토큰이 질문에 '응답'하는 벡터
응답의 '내용'을 담고 있는 벡터
멀티헤드 어텐션: 다각도로 보기
트랜스포머는 기본 자기주의 메커니즘을 확장한 '멀티헤드 어텐션(Multi-head Attention)'을 사용합니다. 이는 여러 개의 어텐션 '헤드'를 병렬로 실행하여, 각 헤드가 입력 시퀀스의 다른 측면이나 패턴에 집중할 수 있게 합니다. 예를 들어, 한 헤드는 문법적 관계에, 다른 헤드는 의미적 관계에 집중할 수 있습니다.
GPT-3와 같은 대형 모델은 수십 개의 어텐션 헤드를 여러 레이어에 걸쳐 사용합니다. 이 복잡한 구조가 모델이 문맥을 풍부하게 이해하고, 긴 시퀀스에서도 관련 정보를 효과적으로 통합할 수 있게 해줍니다.
피드포워드 네트워크와 레이어 정규화
자기주의 층 이후에는 피드포워드 신경망(Feed-Forward Network)이 각 토큰의 표현을 독립적으로 처리합니다. 이 네트워크는 보통 두 개의 선형 변환 층과 그 사이의 비선형 활성화 함수(일반적으로 ReLU나 GELU)로 구성됩니다. 또한 각 하위 층 후에는 레이어 정규화(Layer Normalization)가 적용되어 학습 안정성을 높입니다.
이러한 구조의 블록(자기주의 + 피드포워드 + 정규화)이 여러 번 반복되는데, GPT-3는 96개, GPT-4는 더 많은 레이어를 쌓아 깊은 네트워크를 형성합니다. 레이어가 깊어질수록 모델은 더 복잡한 언어 패턴과 추상적 개념을 학습할 수 있게 됩니다.
모델 학습과 추론: 사전학습과 미세조정
대형 언어 모델의 학습은 일반적으로 두 단계로 이루어집니다: 방대한 텍스트 데이터에 대한 사전학습(Pre-training)과 특정 작업이나 도메인에 맞추는 미세조정(Fine-tuning)입니다. 이 두 단계 접근법은 모델의 일반화 능력과 특화된 성능을 모두 확보하는 데 중요합니다.
LLM 학습 과정
웹, 책, 문서 등에서 대규모 텍스트 수집 및 정제
자기지도학습으로 언어 패턴 학습
특정 작업/지침에 맞게 조정
성능 평가 후 실제 환경에 배포
사전학습: 자기지도학습의 힘
사전학습 단계에서 LLM은 인터넷 텍스트, 책, 위키피디아 등 대규모 말뭉치에서 언어의 기본 패턴을 학습합니다. 중요한 점은 이 학습이 '자기지도학습(self-supervised learning)'으로 이루어진다는 것입니다. 즉, 별도의 라벨이 필요 없이 텍스트 자체에서 학습 신호를 생성합니다.
GPT 계열 모델의 경우, 주로 '다음 토큰 예측'이라는 작업을 통해 학습합니다. 모델은 주어진 시퀀스의 다음에 올 토큰을 예측하도록 훈련되며, 이 과정에서 언어의 문법, 의미, 사실 지식, 그리고 때로는 추론 능력까지 습득합니다.
미세조정: 특정 작업과 가치에 맞추기
사전학습된 모델은 이미 언어를 잘 '이해'하지만, 특정 작업이나 도메인에 최적화되지는 않았습니다. 미세조정 단계에서는 더 작은 양의 특화된 데이터를 사용하여 모델을 특정 용도에 맞게 조정합니다.
최근에는 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback)이 중요한 미세조정 방법으로 부상했습니다. 이 방식은 ChatGPT와 같은 모델이 보다 유용하고, 안전하며, 인간의 의도에 부합하는 응답을 생성하도록 훈련하는 데 사용됩니다.
LLM의 추론 과정: 텍스트 생성 메커니즘
학습이 완료된 LLM은 어떻게 새로운 텍스트를 생성할까요? 추론(inference) 과정에서 모델은 주어진 프롬프트(prompt)를 토큰화하고, 이를 기반으로 다음 토큰을 예측합니다. 이 예측된 토큰은 다시 입력에 추가되고, 이 과정이 반복되며 텍스트가 생성됩니다.
디코딩 전략: 그리디, 빔 서치, 샘플링
다음 토큰을 선택하는 방법(디코딩 전략)은 생성 텍스트의 품질과 다양성에 큰 영향을 미칩니다. 가장 단순한 방법은 확률이 가장 높은 토큰을 항상 선택하는 '그리디(greedy)' 접근법이지만, 이는 다양성이 부족하고 반복적인 텍스트를 만들 수 있습니다.
실제 응용에서는 '온도(temperature)' 매개변수를 조절한 샘플링이나, 최상위 k개나 특정 확률 임계값(p) 이상의 토큰만 고려하는 Top-K, Top-P 샘플링이 널리 사용됩니다. 이러한 방법들은 일관성과 창의성 사이의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다.
컨텍스트 길이와 주의 메커니즘의 한계
LLM의 중요한 제약 중 하나는 처리할 수 있는 컨텍스트(문맥)의 길이입니다. 이는 모델이 한번에 '기억'할 수 있는 토큰의 수로, GPT-3는 약 2,048 토큰, GPT-4는 이보다 더 긴 컨텍스트를 처리할 수 있습니다.
컨텍스트 길이 제한은 자기주의 메커니즘의 계산 복잡성에서 비롯됩니다. 시퀀스 길이가 N일 때, 자기주의의 계산 복잡도는 O(N²)이므로, 길이가 증가할수록 계산 비용이 급격히 증가합니다. 이러한 제약을 극복하기 위해 Sparse Attention, Sliding Window Attention 등 효율적인 어텐션 메커니즘이 연구되고 있습니다.
LLM의 한계와 미래 발전 방향
대형 언어 모델이 보여주는 놀라운 성능에도 불구하고, 여전히 많은 한계와 도전 과제가 남아 있습니다. 이러한 한계를 이해하고 극복하는 것이 미래 LLM 발전의 핵심이 될 것입니다.
현재 LLM의 주요 한계와 해결 방향
| 한계점 | 설명 | 해결 방향 |
|---|---|---|
| 환각(Hallucination) | 사실이 아닌 정보를 자신감 있게 생성하는 문제 | 검색 증강 생성(RAG), 자체 검증 메커니즘 |
| 추론 능력 부족 | 복잡한 논리적 추론에 취약 | 체인오브솟(Chain-of-Thought), 전문 추론 모델 |
| 편향성 | 학습 데이터에 내재된 사회적 편향 반영 | 균형 잡힌 데이터셋, 편향 감지 및 완화 기법 |
| 계산 효율성 | 대규모 모델의 높은 연산량과 에너지 소비 | 모델 압축, 지식 증류, 효율적 아키텍처 |
| 투명성과 해석가능성 | 모델 결정의 근거 이해 어려움 | 설명 가능한 AI 기법, 모델 내부 역학 연구 |
멀티모달 통합과 외부 시스템 연결
LLM의 미래 발전 방향 중 하나는 다양한 모달리티(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)를 통합하는 멀티모달 모델입니다. GPT-4V(Vision)와 같은 모델은 이미 텍스트와 이미지를 함께 처리할 수 있으며, 이러한 능력은 AI의 세계 이해와 상호작용 가능성을 크게 확장합니다.
또한 LLM을 외부 도구나 API와 연결하는 기능도 중요한 발전 방향입니다. 언어 모델이 계산기, 검색 엔진, 코드 실행 환경 등과 연동되면 정보 검색, 계산, 실시간 데이터 접근 등의 한계를 극복할 수 있습니다. 이러한 '도구 사용' 능력은 LLM을 더욱 유용하고 현실적인 어시스턴트로 만들어 줄 것입니다.
효율성과 접근성 향상
대형 언어 모델의 또 다른 중요한 발전 방향은 효율성 향상입니다. 현재의 LLM은 학습과 추론에 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하지만, 모델 압축, 지식 증류(knowledge distillation), 양자화(quantization) 등의 기술을 통해 더 작고 효율적인 모델이 개발되고 있습니다.
이러한 효율화는 AI 기술의 민주화와 접근성 향상에 중요합니다. LLaMA, Falcon과 같은 오픈소스 모델들은 이미 연구 커뮤니티와 소규모 개발자에게 강력한 LLM 기술에 대한 접근을 제공하고 있으며, 앞으로 더 많은 혁신과 응용을 촉발할 것으로 기대됩니다.
LLM 기술의 복잡성과 가능성
대형 언어 모델은 트랜스포머 아키텍처, 자기주의 메커니즘, 대규모 사전학습과 미세조정이라는 핵심 요소를 통해 놀라운 언어 능력을 발휘합니다. 이 글에서 살펴본 것처럼, LLM의 작동 원리는 수학적, 컴퓨터과학적 복잡성을 가지고 있지만, 그 기본 개념은 이해 가능하고 직관적입니다.
LLM 기술은 여전히 발전 중이며, 환각, 추론 능력 제한, 편향성 등의 중요한 도전 과제가 남아 있습니다. 그러나 멀티모달 통합, 도구 사용 능력, 효율성 향상 등의 발전 방향은 이러한 한계를 점차 극복해나갈 것으로 기대됩니다.
언어는 인간 지능의 핵심 요소이며, 언어를 이해하고 생성하는 AI의 발전은 우리가 기계와 상호작용하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 대형 언어 모델의 작동 원리를 이해하는 것은 이 변화의 본질을 파악하고, AI 기술을 책임감 있고 효과적으로 활용하는 데 중요한 첫걸음입니다.