LLM뜻 쉽게 이해하기 (뜻/원리/종류/학습방법 완벽 정리)

ChatGPT와 같은 AI가 어떻게 사람처럼 대화할 수 있을까요? 그 핵심에는 LLM이라는 기술이 있습니다. LLM뜻은 'Large Language Model', 즉 대규모 언어 모델로, 다음에 올 단어를 예측하는 정교한 수학적 함수입니다. 이 글에서는 LLM의 뜻과 원리, 트랜스포머와 어텐션 메커니즘 등 핵심 개념을 쉽게 설명합니다.

LLM뜻 - 대규모 언어 모델이란?

LLM뜻을 가장 쉽게 이해하려면 "대본 완성 기계"를 떠올리면 됩니다. 영화 대본에서 절반이 찢어져 배우의 대사만 남았다고 상상해보세요. 이때 어떤 문장이든 입력하면 그 다음에 올 단어를 예측해주는 마법 같은 기계가 있다면 어떨까요?

대본의 절반을 기계에 넣어 첫 번째 단어를 예측하고, 그 단어를 다시 대본에 붙인 뒤 다음 단어를 예측하는 과정을 반복하면 대본을 완성할 수 있습니다. ChatGPT와의 대화가 바로 이런 방식으로 이루어집니다.

핵심 정리

대규모 언어 모델(LLM)은 어떤 텍스트가 주어졌을 때 다음에 올 단어를 예측하는 매우 정교한 수학적 함수입니다. 정확하게는 딱 하나의 단어를 확정적으로 예측하는 것이 아니라, 다음에 올 수 있는 단어들의 확률을 구하는 함수죠.

LLM 파라미터란? (규모를 결정하는 요소)

언어모델을 "수많은 다이얼이 있는 거대한 조종 장치"로 상상해보세요. 언어모델의 결과는 이 수많은 다이얼들, 즉 파라미터(parameter) 또는 가중치(weight)라고 부르는 값들에 의해 결정됩니다.

이 파라미터를 조금만 바꿔도 모델이 다음 단어를 어떻게 예측할지가 완전히 달라집니다. 그런데 LLM이 '대규모(Large)'라고 불리는 이유는 무엇일까요? 바로 이런 파라미터가 수백억 개에서 수천억 개까지 이르기 때문입니다.

규모의 의미

GPT-3는 1,750억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 최신 모델들은 이보다 훨씬 많은 파라미터를 보유하고 있습니다. 이런 엄청난 수의 파라미터가 인간의 언어 패턴을 학습하고 재현할 수 있게 해줍니다.

LLM 학습 원리 - 어떻게 훈련하나?

수천억 개의 파라미터 값을 사람이 직접 정할 수는 없겠죠. 그래서 처음에는 랜덤하게 설정된 이 파라미터들이 훈련을 반복하면서 점점 더 그럴듯한 예측을 할 수 있는 값으로 조정됩니다.

프리트레이닝 (사전 훈련)

훈련 과정의 기본 원리는 매우 단순합니다. 인터넷에서 수집한 엄청난 양의 텍스트에서 마지막 단어를 뺀 나머지를 모델에 입력합니다. 그리고 모델이 마지막 단어를 어떻게 예측하는지 확인하죠.

예측이 정답에 가까워지도록 모델의 파라미터를 살짝 조정합니다. 이때 백프로파게이션(역전파) 알고리즘을 사용해서 점점 더 정답에 가까워지도록 만듭니다. 이 과정을 수없이 많이 반복하게 되면 모델이 학습 데이터뿐만 아니라 처음 보는 문장에 대해서도 그럴듯한 예측을 할 수 있게 됩니다.

놀라운 연산량

1초에 10억 번의 연산을 할 수 있는 기계가 있다고 해도, 언어모델을 훈련시키는 데는 무려 1억 년이 걸립니다. 실제로 1억 년이 걸려도 ChatGPT의 절반도 못 만들 정도입니다. 이것이 바로 GPU와 같은 특수한 컴퓨팅 장비가 필수적인 이유입니다.

RLHF (강화학습)

프리트레이닝으로 다음 단어를 예측하는 능력을 갖춘 모델은 좋은 AI 어시스턴트가 되기에는 부족합니다. 그래서 추가로 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)라는 강화학습을 진행합니다.

사람이 모델의 잘못된 응답을 직접 수정하거나, 여러 응답 중에서 더 나은 응답을 골라주는 방법으로 추가 학습이 이뤄집니다. 이 과정을 통해 모델은 단순히 그럴듯한 텍스트를 생성하는 것을 넘어 유용하고 안전한 AI 어시스턴트로 발전하게 됩니다.

트랜스포머 - LLM의 핵심 기술

2017년 구글의 한 연구팀이 발표한 트랜스포머(Transformer)는 현대 LLM의 근간이 되는 혁명적인 모델 구조입니다. 트랜스포머 이전까지는 대부분의 자연어처리 모델이 단어를 하나씩 순차적으로 처리했습니다.

하지만 트랜스포머는 텍스트를 처음부터 끝까지 순차적으로 읽는 대신 전체 문장을 한꺼번에 병렬로 처리합니다. 이 혁신 덕분에 GPU의 병렬 처리 능력을 최대한 활용할 수 있게 되었고, 훨씬 더 큰 규모의 모델을 효율적으로 학습할 수 있게 되었습니다.

어텐션 메커니즘

트랜스포머의 핵심은 '어텐션(Attention)'이라는 매우 강력한 연산 알고리즘입니다. 문장이 입력되면 각 단어는 언어모델이 이해할 수 있는 숫자 벡터로 변환됩니다. 어텐션은 이 숫자 벡터들이 서로 정보를 주고받으면서 주변 맥락에 따라서 각 단어의 의미를 적절히 조정할 수 있게 해줍니다.

예를 들어 "눈"이라는 단어가 있다고 해봅시다. 주변에 "내린다"라는 단어가 있으면 하늘에서 내리는 눈을 의미하는 벡터가 됩니다. 반대로 "보는 눈이 많다"는 문맥에서는 사람의 신체 부위인 눈을 의미하게 되죠. 어텐션 메커니즘이 바로 이런 문맥을 파악하는 능력을 제공합니다.

피드포워드 네트워크

트랜스포머 안에는 피드포워드 네트워크라는 또 다른 중요한 연산도 들어가 있습니다. 피드포워드 네트워크는 모델이 더 많은 언어 패턴과 지식을 저장할 수 있도록 해줍니다.

어텐션과 피드포워드 연산을 여러 층, 즉 여러 레이어를 걸쳐서 반복하면 각 단어 벡터는 점점 더 풍부한 맥락 정보를 담게 됩니다. 마지막 단계에서는 이 전체 문맥을 반영한 벡터를 가지고 다음에 올 단어의 확률 분포를 예측하게 됩니다.

LLM의 연산량과 GPU의 중요성

앞서 언급했듯이, 1초에 10억 번의 덧셈과 곱셈을 할 수 있는 기계로도 언어모델 훈련에 1억 년이 걸립니다. 이런 상상을 초월하는 연산량을 처리하기 위해서는 병렬 처리에 특화된 GPU(Graphics Processing Unit)가 필수적입니다.

트랜스포머가 전체 문장을 한꺼번에 병렬로 처리하는 방식은 GPU의 병렬 처리 능력과 완벽하게 맞아떨어집니다. CPU가 순차적으로 처리하는 것에 비해 GPU는 수천 개의 연산을 동시에 수행할 수 있어 훈련 시간을 획기적으로 단축시킵니다.

GPU vs CPU

CPU는 복잡한 작업을 빠르게 처리하는 몇 개의 강력한 코어를 가지고 있습니다. 반면 GPU는 단순한 작업을 동시에 처리하는 수천 개의 작은 코어를 가지고 있어, 딥러닝과 같은 반복적인 행렬 연산에 최적화되어 있습니다.

최신 LLM을 훈련하는 데는 수천 개의 GPU가 몇 주에서 몇 달 동안 동시에 작동합니다.

ChatGPT는 어떻게 대화하나? (실제 작동 원리)

이제 ChatGPT가 실제로 어떻게 우리와 대화하는지 알아봅시다. ChatGPT 같은 모델을 만들 때는 가상의 사용자와 AI 어시스턴트 사이의 대화를 텍스트로 만듭니다. 여기에 사용자의 질문을 덮어쓴 다음, 그 질문에 AI가 어떤 식으로 반응할지를 한 단어씩 예측하도록 합니다.

흥미로운 점은 가장 확률이 높은 단어만 고르는 것이 아니라는 것입니다. 가끔씩은 확률이 조금 낮은 단어도 랜덤하게 선택하도록 합니다. 이렇게 하면 좀 더 자연스럽고 사람미 나는 답변이 됩니다.

비결정론적 결과

사실 언어모델 자체는 디터미니스틱(deterministic), 즉 결과가 정해진 결정론적인 모델입니다. 하지만 랜덤 샘플링을 적용하면 같은 입력이라도 매번 다른 답변이 나올 수 있습니다. 이것이 바로 ChatGPT에게 같은 질문을 여러 번 해도 조금씩 다른 답변을 받을 수 있는 이유입니다.

LLM의 학습 데이터

언어모델은 인터넷에서 수집한 엄청난 양의 텍스트 데이터로 학습됩니다. GPT-3가 학습한 텍스트 양을 사람이 직접 읽는다면 하루 24시간 쉬지 않고 읽었을 때 무려 2,600년 이상이 걸립니다.

요즘 나온 최신 모델들은 훨씬 더 많은 양의 데이터로 훈련되었습니다. 웹 페이지, 책, 논문, 코드 등 다양한 출처의 텍스트를 학습하면서 언어의 패턴, 사실 정보, 추론 능력 등을 습득하게 됩니다.

마치며

LLM뜻부터 트랜스포머, 어텐션 메커니즘, 학습 원리까지 대규모 언어모델의 핵심 개념을 살펴보았습니다. 간단히 요약하면 다음과 같습니다.

• LLM은 다음 단어를 예측하는 정교한 수학적 함수입니다
• 수천억 개의 파라미터가 언어 패턴을 학습합니다
• 트랜스포머 구조로 병렬 처리가 가능해졌습니다
• 어텐션 메커니즘이 문맥을 이해하게 합니다
• GPU의 병렬 연산 능력이 필수적입니다
• RLHF로 유용한 AI 어시스턴트로 발전합니다

ChatGPT로 대표되는 대규모 언어모델은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 번역, 요약, 코딩, 창작 등 다양한 언어 작업을 수행할 수 있습니다. 앞으로 더 많은 데이터와 더 큰 모델, 더 효율적인 학습 방법이 개발되면서 LLM의 능력은 계속해서 발전할 것입니다.

이 글이 LLM뜻과 작동 원리를 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 인공지능과 자연어처리에 대해 더 궁금하신 점이 있다면 계속해서 학습하고 탐구해보시기 바랍니다.