LLM-거대언어모델-작동원리-트랜스포머-셀프어텐션-RLHF-핵심기술-분석

LLM, 단순한 챗봇을 넘어: 작동 원리부터 핵심 기술까지! 최근 세상을 놀라게 한 LLM(거대 언어 모델)의 혁신, 그 비밀이 궁금하지 않으신가요? 이 글을 통해 LLM을 구성하는 트랜스포머 아키텍처와 핵심 훈련 과정을 완벽하게 분석해 드립니다.

요즘 LLM이라는 단어가 정말 뜨겁지요. 인공지능이 유창하게 대화하고 글을 쓰는 것을 보면, 도대체 이 기술이 어떻게 작동하는 것인지 궁금해지곤 합니다. 핵심 원리를 이해하고 나면, 이 거대한 모델도 결국 수학적 확률과 기술적 혁신의 조합이라는 것을 알게 됩니다.

지금부터 LLM의 심장부인 **트랜스포머(Transformer) 아키텍처**와 모델이 지식을 흡수하는 과정을 전문가의 시선에서 쉽게 파헤쳐 보겠습니다. 😊

LLM(거대 언어 모델)의 정의와 특징 ✨

LLM은 수천억 개의 매개변수(Parameter)와 방대한 데이터셋으로 훈련된 신경망입니다. 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 문맥을 깊이 이해하는 능력을 갖추고 있습니다.

특징 설명
거대한 규모 수십억~수천억 개의 매개변수로 복잡한 패턴을 학습합니다.
자기 지도 학습 정답 없이 텍스트 자체에서 스스로 패턴을 찾아냅니다.

핵심 기술: 트랜스포머와 셀프-어텐션 🧠

트랜스포머 아키텍처의 핵심은 셀프-어텐션(Self-Attention)입니다. 문장 내의 모든 단어 간 관계를 계산하여, 어떤 단어에 집중해야 문맥을 가장 잘 이해할 수 있는지 스스로 결정합니다.

💡 핵심 원리 한 장 정리

1. 구조: 트랜스포머가 병렬 연산으로 거대 모델을 가능케 함.
2. 이해: 셀프-어텐션이 문맥의 핵심 단어를 파악함.
3. 조정: RLHF를 통해 인간의 가치관과 안전 기준을 학습함.

자주 묻는 질문 ❓

Q: LLM의 '거대'하다는 기준은 무엇인가요?
👉 절대적 기준은 없으나, 보통 수십억 개 이상의 매개변수를 가진 모델을 의미합니다.
Q: LLM의 응답 속도는 왜 느린가요?
👉 토큰을 하나씩 순차적으로 생성하며 매번 방대한 계산을 거치기 때문입니다.
Q: RLHF가 모델 성능에 미치는 영향은?
👉 답변의 유용성과 안전성을 높여 인간의 의도에 맞게 조정합니다.