요즘 AI 챗봇이나 번역 서비스가 너무 똑똑해서 가끔 “이게 진짜 사람이랑 뭐가 다르지?” 싶은 순간이 많습니다. 그런데 이 모델들은 어떻게 이렇게 방대한 지식을 쌓고 발전할까요? 그냥 인터넷에 있는 내용을 긁어다가 정리하는 걸까요? 아니면 진짜로 무언가를 배우고 기억하는 걸까요?
1. LLM의 기본 원리
1) 텍스트를 숫자로 바꾸는 첫걸음: 토큰화와 임베딩
AI가 인간처럼 텍스트를 이해하려면, 우선 글자를 숫자로 바꾸는 과정이 필요합니다. 예를 들어 “고양이”라는 단어를 숫자로 바꾸면, LLM은 (0.24, -0.5, 1.2, …) 같은 벡터로 변환해 저장하게 됩니다. 우리는 이 과정을 토큰화(Tokenization) → **임베딩(Embedding)** 이라고 정의 합니다.
이렇게 변환된 숫자 벡터들은 결국 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태가 되며, 각 단어(혹은 토큰) 사이의 관계를 학습하는 데 활용이 되고 있습니다.
2) 핵심 기술: 트랜스포머(Transformer) 아키텍처
LLM의 심장은 바로 트랜스포머(Transformer) 모델 입니다. 이 구조에서 가장 중요한 개념은 **어텐션(Attention)**이라고 부르는 메커니즘인데, 간단히 말하면 “문장에서 어떤 단어가 중요한지 찾아내는 기술” 입니다.
예를 들어 “나는 어제 밤에 고양이와 놀았다.”라는 문장이 있으면, “놀았다”라는 동사가 어떤 대상과 연결되는지(즉, “고양이”)를 이해해야 해. 어텐션 메커니즘은 이런 관계를 자동으로 찾아주고, 문맥을 더 깊이 있게 파악할 수 있도록 도와줄 수 있지요 ㅎ
2. LLM이 지식을 쌓는 과정
1) 첫 번째 단계: 사전 학습(Pre-training)
지능형 언어 모델(LLM)은 처음부터 인간처럼 지능적이지 않습니다. 수많은 학자들의 연구와 개발을 통해, LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하는 사전 학습(Pre-training) 단계를 거칩니다. 이 과정에서 모델은 문법, 어휘, 문맥 등 언어의 다양한 패턴을 이해하게 됩니다. 이러한 사전 학습을 통해 LLM은 언어에 대한 기본적인 이해를 습득하며, 이후 특정 작업이나 분야에 맞게 **미세 조정(Fine-tuning)**을 통해 성능을 향상시키게 됩니다.
- 대량의 텍스트 데이터 수집: 인터넷에 있는 위키백과, 뉴스, 논문, 소설, 블로그 등을 수집합니다.
- 패턴 학습: 문장에서 단어가 어떤 순서로 등장하는지, 문법적으로 어떤 규칙이 있는지를 학습 하구요.
- 다음 단어 예측(NWP, Next Word Prediction): “나는 어제 밤에 ___와 놀았다.” 같은 문장에서 빈칸에 어떤 단어가 올지 맞히는 방식으로 학습이 진행됩니다.
이 과정을 거치면서 모델 내부의 수많은 **파라미터(Parameters, 가중치)**가 업데이트되며 지식이 축적이 되는 구조에요.
예제: “나는 커피를 마셨다.” 같은 문장을 보면, LLM은 과거 데이터를 참고해 “커피”와 자주 등장하는 단어(예: 마시다, 카페인, 아침)를 예측하는 식으로 학습해.
2) 두 번째 단계: 미세 조정(Fine-tuning)
사전 학습을 마친 모델은 말 그대로 “기본적인 언어 감각”을 익힌 상태가 됩니다. 하지만, 이를 좀 더 특정한 분야(예: 법률, 의학, 코딩)에 맞게 조정하는 게 바로 미세 조정(Fine-tuning) 단계 를 거쳐야 다음 단계로 나아 갈 수 있습니다.
- 의학 챗봇이라면? → 의료 논문과 진료 기록을 추가 학습시킴
- 법률 AI라면? → 판례와 법 조항을 학습시킴
- 코딩 AI라면? → GitHub의 코드 저장소 데이터를 학습시킴
이 과정 덕분에 같은 LLM이라도 활용 분야에 따라 맞춤형 성능을 낼 수 있게 됩니다.
3) 세 번째 단계: 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)
ChatGPT 같은 모델들은 단순히 데이터를 학습하는 것에서 끝나지 않고, **RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간 피드백을 통한 강화 학습)**라는 과정도 거치게 됩니다.
쉽게 말하면 사람들이 모델의 응답을 평가하고, 더 좋은 답변을 만들도록 모델을 조정하는 과정 입니다.
- AI가 답변을 생성하면, 사람 평가자가 “이 답변이 괜찮은지”를 평가함.
- 평가를 바탕으로 AI가 더 좋은 답변을 하도록 가중치를 조정함.
- 이 과정을 반복하면서 모델의 품질이 점점 개선됨.
이렇게 하면 LLM이 엉뚱한 소리를 하거나, 부정확한 정보를 제공하는 확률을 낮출 수 있는 것 입니다.
3. LLM의 한계와 미래
1) 기억력이 부족하다?
LLM은 대화를 나눌수록 이전 내용을 잊어버리는 경우가 많아. 기본적으로 긴 맥락을 유지하는 능력이 제한적이기 때문일 수도 있어요.
- 해결책으로 메모리 모듈을 추가하거나, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 같은 검색 기반 기술을 접목하는 연구가 활발하게 진행 되고 있습니다.
2) 학습 데이터가 편향될 수 있다?
AI가 인터넷에서 학습하다 보면, 데이터에 담긴 **편향(Bias)**이 그대로 반영될 위험이 있어.
- 이를 해결하기 위해 다양한 문화, 언어, 성별, 인종을 고려한 데이터셋을 구축하려는 노력이 진행 중입니댜.
3) 업데이트가 쉽지 않다?
한 번 학습된 모델을 다시 업데이트하려면 엄청난 계산 비용이 들게 되기 때문에 최근에는 “LoRA, Adapter Layers” 같은 기법을 활용해, 기존 모델을 빠르게 업데이트하는 방법이 연구되고 있다고 합니다.
LLM이 어떻게 지식을 쌓고 발전하는지 간단하게 한마디로 정리하자면
- 사전 학습 → 엄청난 양의 텍스트를 읽고 패턴을 익힘
- 미세 조정 → 특정 분야에 맞춰 추가 학습
- 인간 피드백 반영 → 더 나은 답변을 생성하도록 튜닝
결론적으로, LLM은 지속적인 발전을 거듭하며 단순한 언어 생성 도구를 넘어 인간의 창의성과 협업하는 강력한 도구로 자리 잡아가고 있습니다. 지금 이 순간에도 새로운 AI 기술과 정보가 쏟아지고 있으며, 이러한 변화를 효과적으로 활용하는 것이 중요합니다. 변화의 흐름에 맞춰 AI를 이해하고 실용적으로 활용하는 방법을 익혀 나간다면, 더 많은 가능성을 열어갈 수 있을 것입니다.