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요즘 LLM이라는 단어가 정말 뜨겁잖아요. 인공지능이 이렇게 유창하게 대화하고 글을 쓰는 걸 보면, '도대체 이 기술이 어떻게 작동하는 걸까?' 궁금증이 생기는 건 저뿐만이 아닐 거예요. 솔직히 저도 처음에는 '엄청나게 복잡한 마법이겠지'라고만 생각했어요.
하지만 핵심 원리를 이해하고 나면, 이 거대한 모델도 결국 **수학적 확률**과 **놀라운 기술적 혁신**의 조합이라는 걸 알게 됩니다. 우리는 지금부터 LLM의 심장부인 **트랜스포머(Transformer) 아키텍처**와 모델이 방대한 지식을 흡수하는 훈련 과정을 쉽고 친근하게 파헤쳐 볼 거예요. 전문가가 아니더라도 괜찮아요! 😊
LLM(거대 언어 모델)의 정의와 특징 ✨
LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 모델이 아니라, 수천억 개의 매개변수(Parameter)와 방대한 양의 데이터셋으로 훈련된 신경망입니다. 이 모델들은 문맥을 깊이 이해하고 인간과 유사한 언어를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있죠.
| 특징 | 설명 |
|---|---|
| 거대한 규모 (Giant Scale) | 수십억에서 수천억 개에 달하는 매개변수를 사용하여 복잡한 패턴을 학습합니다. |
| 자기 지도 학습 (Self-Supervised Learning) | 정답 레이블 없이 방대한 텍스트 자체에서 패턴을 학습하는 방식이 주로 사용됩니다. |
| 제로샷/퓨샷 학습 (Zero/Few-Shot Learning) | 새로운 태스크에 대해 추가 학습 없이(제로샷) 또는 적은 예시만으로(퓨샷) 뛰어난 성능을 보입니다. |
LLM은 단어(Word)가 아닌 **토큰** 단위로 텍스트를 처리해요. 토큰은 단어나 문자를 쪼갠 조각으로, 예를 들어 'Understanding'은 'Un', 'der', 'standing'처럼 여러 토큰으로 나뉠 수 있습니다. 이는 모델이 더 효율적으로 다양한 언어 패턴을 학습하게 돕습니다.
LLM의 심장, 트랜스포머 아키텍처 🧠
LLM의 가장 핵심적인 기술 혁신은 바로 구글이 2017년에 발표한 **트랜스포머(Transformer)**입니다. 기존의 RNN이나 LSTM이 순차적으로 데이터를 처리했던 것과 달리, 트랜스포머는 병렬 처리가 가능해 거대 모델의 학습 속도를 혁신적으로 높였습니다.
1. 셀프-어텐션 메커니즘 (Self-Attention)
트랜스포머의 마법은 **어텐션(Attention)**, 그중에서도 **셀프-어텐션**에서 시작돼요. 쉽게 말해, 문장 속의 특정 단어가 다른 모든 단어들과 얼마나 관련이 있는지를 스스로 계산하는 메커니즘입니다.
예를 들어, "은행 앞에 가서 돈을 찾았다"라는 문장에서 모델은 '돈'이라는 단어를 처리할 때 '은행'이라는 단어에 가장 높은 가중치를 주어 관련성을 깊이 이해하게 되는 거죠. 이것이 LLM이 문맥을 파악하는 핵심 비결입니다.
2. 인코더와 디코더 (Encoder & Decoder)
원래 트랜스포머는 인코더와 디코더 두 부분으로 구성되어 번역 같은 '입력-출력' 형태의 작업을 수행했어요.
- 인코더: 입력 문장을 이해하고 문맥 정보를 압축합니다.
- 디코더: 인코더가 압축한 정보를 바탕으로 새로운 문장을 생성합니다.
하지만 최근의 유명 LLM(예: GPT 시리즈)들은 인코더 없이 **디코더만**을 사용해 훈련되는 경우가 많아요. 이는 이전 토큰들을 기반으로 다음 토큰을 예측하는 **'자기회귀적(Autoregressive)'** 생성에 최적화되어 있기 때문입니다.
LLM, 지능을 얻는 3단계 훈련 과정 📝
LLM이 지금처럼 똑똑해지기까지는 크게 세 가지 핵심 훈련 단계를 거칩니다. 이 과정은 마치 아기가 말을 배우고, 학교에 가고, 사회생활을 통해 다듬어지는 과정과 비슷하다고 보시면 이해하기 쉬워요.
1단계: 사전 학습 (Pre-training)
- 목표: 광범위한 언어 지식과 패턴 학습
- 과정: 웹, 책, 위키피디아 등 수십 테라바이트에 달하는 데이터셋을 사용해 훈련합니다. 이 단계에서 모델은 다음 단어 예측(Next Word Prediction) 같은 단순한 작업을 수행하며 언어의 구조와 문법, 일반 지식을 습득합니다.
2단계: 미세 조정 (Fine-tuning)
- 목표: 특정 작업(질문 답변, 요약 등) 수행 능력 향상
- 과정: 방대한 사전 학습 후, 특정 목적에 맞는 잘 정제된 데이터셋을 사용해 추가 학습을 진행합니다. 이 단계에서 모델은 유용한 작업을 수행하도록 다듬어지기 시작합니다.
3단계: 인간 피드백 기반 강화 학습 (RLHF/RLAIF)
- 목표: 인간의 가치관, 선호도, 안전 기준에 맞추기
- 과정: **RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)**는 LLM이 생성한 답변에 대해 사람이 직접 순위를 매기고, 이 순위를 기반으로 보상 모델을 만든 다음, 강화 학습을 통해 모델을 미세하게 조정하는 과정입니다. 최근에는 AI 모델을 이용하는 RLAIF도 주목받고 있습니다.
LLM은 확률을 기반으로 다음 단어를 예측하기 때문에, 때로는 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어내는 **환각** 현상을 보일 수 있습니다. 특히 전문적인 정보를 얻을 때는 반드시 크로스 체크해야 해요!
핵심 요약: LLM을 이해하는 키워드 🔑
지금까지 살펴본 LLM의 작동 원리 중 반드시 기억해야 할 세 가지 핵심 키워드를 정리해 봤어요. 이 세 가지가 LLM 혁신의 전부라고 해도 과언이 아닙니다.
- 트랜스포머 아키텍처: 병렬 처리를 가능하게 하여 LLM의 거대화를 이끈 근본적인 모델 구조.
- 셀프-어텐션: 문장 내 모든 단어 간의 관계를 계산하여 문맥을 깊이 있게 파악하는 핵심 메커니즘.
- RLHF (강화 학습): 인간의 선호도와 안전 기준을 모델에 심어, 챗봇이 '인간적'이고 '유용'하게 느껴지도록 만드는 최종 조정 단계.
LLM 작동의 핵심 원리 한 장 정리
자주 묻는 질문 ❓
LLM의 작동 원리를 깊이 있게 이해하셨나요? 트랜스포머부터 RLHF까지, 이 모든 기술적 진보가 오늘날의 혁신적인 AI 시대를 열었습니다. 이 복잡해 보이는 기술도 결국은 논리적인 구조로 이루어져 있다는 것을 깨달으셨을 거예요. LLM이 앞으로 어떻게 더 발전할지, 함께 기대해 보자고요!
혹시 LLM 관련해서 더 궁금한 점이나 다음 주제로 다뤄줬으면 하는 내용이 있다면, 언제든지 댓글로 물어봐주세요! 😊
요즘 LLM이라는 단어가 정말 뜨겁잖아요. 인공지능이 이렇게 유창하게 대화하고 글을 쓰는 걸 보면, '도대체 이 기술이 어떻게 작동하는 걸까?' 궁금증이 생기는 건 저뿐만이 아닐 거예요. 솔직히 저도 처음에는 '엄청나게 복잡한 마법이겠지'라고만 생각했어요.
하지만 핵심 원리를 이해하고 나면, 이 거대한 모델도 결국 **수학적 확률**과 **놀라운 기술적 혁신**의 조합이라는 걸 알게 됩니다. 우리는 지금부터 LLM의 심장부인 **트랜스포머(Transformer) 아키텍처**와 모델이 방대한 지식을 흡수하는 훈련 과정을 쉽고 친근하게 파헤쳐 볼 거예요. 전문가가 아니더라도 괜찮아요! 😊
LLM(거대 언어 모델)의 정의와 특징 ✨
LLM은 단순히 텍스트를 생성하는 모델이 아니라, 수천억 개의 매개변수(Parameter)와 방대한 양의 데이터셋으로 훈련된 신경망입니다. 이 모델들은 문맥을 깊이 이해하고 인간과 유사한 언어를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있죠.
| 특징 | 설명 |
|---|---|
| 거대한 규모 (Giant Scale) | 수십억에서 수천억 개에 달하는 매개변수를 사용하여 복잡한 패턴을 학습합니다. |
| 자기 지도 학습 (Self-Supervised Learning) | 정답 레이블 없이 방대한 텍스트 자체에서 패턴을 학습하는 방식이 주로 사용됩니다. |
| 제로샷/퓨샷 학습 (Zero/Few-Shot Learning) | 새로운 태스크에 대해 추가 학습 없이(제로샷) 또는 적은 예시만으로(퓨샷) 뛰어난 성능을 보입니다. |
LLM은 단어(Word)가 아닌 **토큰** 단위로 텍스트를 처리해요. 토큰은 단어나 문자를 쪼갠 조각으로, 예를 들어 'Understanding'은 'Un', 'der', 'standing'처럼 여러 토큰으로 나뉠 수 있습니다. 이는 모델이 더 효율적으로 다양한 언어 패턴을 학습하게 돕습니다.
LLM의 심장, 트랜스포머 아키텍처 🧠
LLM의 가장 핵심적인 기술 혁신은 바로 구글이 2017년에 발표한 **트랜스포머(Transformer)**입니다. 기존의 RNN이나 LSTM이 순차적으로 데이터를 처리했던 것과 달리, 트랜스포머는 병렬 처리가 가능해 거대 모델의 학습 속도를 혁신적으로 높였습니다.
1. 셀프-어텐션 메커니즘 (Self-Attention)
트랜스포머의 마법은 **어텐션(Attention)**, 그중에서도 **셀프-어텐션**에서 시작돼요. 쉽게 말해, 문장 속의 특정 단어가 다른 모든 단어들과 얼마나 관련이 있는지를 스스로 계산하는 메커니즘입니다.
예를 들어, "은행 앞에 가서 돈을 찾았다"라는 문장에서 모델은 '돈'이라는 단어를 처리할 때 '은행'이라는 단어에 가장 높은 가중치를 주어 관련성을 깊이 이해하게 되는 거죠. 이것이 LLM이 문맥을 파악하는 핵심 비결입니다.
2. 인코더와 디코더 (Encoder & Decoder)
원래 트랜스포머는 인코더와 디코더 두 부분으로 구성되어 번역 같은 '입력-출력' 형태의 작업을 수행했어요.
- 인코더: 입력 문장을 이해하고 문맥 정보를 압축합니다.
- 디코더: 인코더가 압축한 정보를 바탕으로 새로운 문장을 생성합니다.
하지만 최근의 유명 LLM(예: GPT 시리즈)들은 인코더 없이 **디코더만**을 사용해 훈련되는 경우가 많아요. 이는 이전 토큰들을 기반으로 다음 토큰을 예측하는 **'자기회귀적(Autoregressive)'** 생성에 최적화되어 있기 때문입니다.
LLM, 지능을 얻는 3단계 훈련 과정 📝
LLM이 지금처럼 똑똑해지기까지는 크게 세 가지 핵심 훈련 단계를 거칩니다. 이 과정은 마치 아기가 말을 배우고, 학교에 가고, 사회생활을 통해 다듬어지는 과정과 비슷하다고 보시면 이해하기 쉬워요.
1단계: 사전 학습 (Pre-training)
- 목표: 광범위한 언어 지식과 패턴 학습
- 과정: 웹, 책, 위키피디아 등 수십 테라바이트에 달하는 데이터셋을 사용해 훈련합니다. 이 단계에서 모델은 다음 단어 예측(Next Word Prediction) 같은 단순한 작업을 수행하며 언어의 구조와 문법, 일반 지식을 습득합니다.
2단계: 미세 조정 (Fine-tuning)
- 목표: 특정 작업(질문 답변, 요약 등) 수행 능력 향상
- 과정: 방대한 사전 학습 후, 특정 목적에 맞는 잘 정제된 데이터셋을 사용해 추가 학습을 진행합니다. 이 단계에서 모델은 유용한 작업을 수행하도록 다듬어지기 시작합니다.
3단계: 인간 피드백 기반 강화 학습 (RLHF/RLAIF)
- 목표: 인간의 가치관, 선호도, 안전 기준에 맞추기
- 과정: **RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)**는 LLM이 생성한 답변에 대해 사람이 직접 순위를 매기고, 이 순위를 기반으로 보상 모델을 만든 다음, 강화 학습을 통해 모델을 미세하게 조정하는 과정입니다. 최근에는 AI 모델을 이용하는 RLAIF도 주목받고 있습니다.
LLM은 확률을 기반으로 다음 단어를 예측하기 때문에, 때로는 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 지어내는 **환각** 현상을 보일 수 있습니다. 특히 전문적인 정보를 얻을 때는 반드시 크로스 체크해야 해요!
핵심 요약: LLM을 이해하는 키워드 🔑
지금까지 살펴본 LLM의 작동 원리 중 반드시 기억해야 할 세 가지 핵심 키워드를 정리해 봤어요. 이 세 가지가 LLM 혁신의 전부라고 해도 과언이 아닙니다.
- 트랜스포머 아키텍처: 병렬 처리를 가능하게 하여 LLM의 거대화를 이끈 근본적인 모델 구조.
- 셀프-어텐션: 문장 내 모든 단어 간의 관계를 계산하여 문맥을 깊이 있게 파악하는 핵심 메커니즘.
- RLHF (강화 학습): 인간의 선호도와 안전 기준을 모델에 심어, 챗봇이 '인간적'이고 '유용'하게 느껴지도록 만드는 최종 조정 단계.
LLM 작동의 핵심 원리 한 장 정리
자주 묻는 질문 ❓
LLM의 작동 원리를 깊이 있게 이해하셨나요? 트랜스포머부터 RLHF까지, 이 모든 기술적 진보가 오늘날의 혁신적인 AI 시대를 열었습니다. 이 복잡해 보이는 기술도 결국은 논리적인 구조로 이루어져 있다는 것을 깨달으셨을 거예요. LLM이 앞으로 어떻게 더 발전할지, 함께 기대해 보자고요!
혹시 LLM 관련해서 더 궁금한 점이나 다음 주제로 다뤄줬으면 하는 내용이 있다면, 언제든지 댓글로 물어봐주세요! 😊
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