요즘 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 인공지능 서비스가 자주 언급되는데요, 이들 대부분이 바로 LLM, 즉 대형 언어 모델(Large Language Model)을 기반으로 작동합니다. 이름만 들어도 어렵게 느껴질 수 있지만, 이 글에서는 가능한 한 쉽게 LLM이 어떻게 작동하는지 설명해 드릴게요.
1. 언어 모델이란 무엇인가요?
우선 '언어 모델'이란, 사람이 쓰는 자연어(한국어, 영어 등)를 이해하고 생성하는 AI 모델을 말합니다. 쉽게 말해, 문장 속 다음 단어를 예측하거나, 문장의 의미를 파악하고 새로운 문장을 만들어내는 능력을 가진 프로그램이죠.
예: "나는 오늘 점심에 ___를 먹었다." → 모델은 이 빈칸에 들어갈 단어를 예측합니다.
2. LLM은 어떻게 만들어지나요?
LLM은 수많은 문장 데이터를 학습해 만들어집니다. 인터넷에 있는 뉴스, 책, 블로그 등 다양한 텍스트를 수십억 단어 이상 읽으며 "패턴"을 학습합니다.
이 과정은 다음과 같습니다:
- 학습 데이터 수집: 다양한 분야의 글 수집
- 전처리: 불필요한 기호나 오류 제거
- 훈련: 모델이 문장 구조와 단어 관계를 이해하도록 반복 학습
이때 수학적으로는 확률과 행렬 연산이 사용되지만, 일반 사용자 입장에서는 '많은 문장을 보고 단어의 위치와 의미를 배우는 똑똑한 AI'라고 이해하면 충분합니다.
3. LLM의 작동 원리
LLM이 문장을 만들어내는 방식은 다음과 같습니다:
- 사용자가 질문이나 문장을 입력합니다.
- 모델은 그 문장에서 맥락(Context)을 파악합니다.
- 다음에 올 단어들을 예측합니다.
- 가장 자연스러운 문장을 생성합니다.
예를 들어 "오늘 날씨 어때?"라고 물으면, LLM은 날씨 관련 단어들을 연결해서 자연스럽게 대답을 구성하는 것이죠.
또한, LLM은 이전 대화 내용을 기억하며 맥락을 유지할 수 있어 대화가 자연스럽습니다.
4. 왜 '대형' 언어 모델일까?
'대형'이라는 말은 사용된 데이터의 양과 모델의 크기를 의미합니다. 예를 들어 GPT-4는 수조 개의 단어와 수백억 개의 매개변수(파라미터)를 학습했습니다. 이처럼 규모가 클수록 더 복잡하고 정교한 문장을 이해하고 생성할 수 있습니다.
하지만 그만큼 계산량도 많아 슈퍼컴퓨터나 고성능 GPU가 필요하죠.
5. LLM이 활용되는 곳
- 챗봇 서비스: ChatGPT, Bing Copilot 등
- 번역 서비스: 자연스러운 번역 가능
- 요약 기능: 긴 글을 짧게 요약
- 코딩 보조: GitHub Copilot처럼 코드 작성 도움
- 창작 도구: 시, 소설, 광고 문구 작성 등
6. 정리하며
LLM은 수많은 텍스트를 바탕으로 학습하여, 사람처럼 말을 이해하고 새로 만들어내는 인공지능입니다. 처음엔 복잡해 보일 수 있지만, 핵심은 "많이 보고 배운 AI가 다음 말을 예측한다"는 것입니다.
앞으로 LLM은 더 정교해져, 교육, 비즈니스, 창작 등 다양한 분야에서 우리의 일을 더 편리하게 도와줄 것입니다.