LLM 구조와 작동 원리

대규모 언어 모델의 구조와 작동 원리는 최신 기술과 알고리즘의 집약체라 할 수 있습니다. 트랜스포머

구조와 셀프 어텐션 메커니즘을 기반으로 하는 LLM은 방대한 데이터에서 언어의 규칙과 패턴을 학습하며,

이를 바탕으로 인간 수준의 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있습니다. 앞으로도 LLM의 발전은 더 높은

수준의 이해력과 정확성을 목표로 나아갈 것입니다.

목 차

1. LLM의 구조

2. LLM의 작동원리

 

 

1. LLM의 구조

대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 구조는 인공지능과 자연어 처리를 위해 개발된

‘트랜스포머(Transformer)’ 아키텍처에 바탕을 두고 있습니다. 트랜스포머는 기존 순환 신경망(RNN)이나

장단기 기억 네트워크(LSTM)에서의 문제를 해결하고, 더욱 방대한 양의 데이터 처리와 병렬 연산을

가능하게 한 모델입니다. 이로 인해 트랜스포머 구조는 LLM을 학습하고 확장하는 데 있어 매우 중요한

기반이 되었습니다.

① 트랜스포머 구조의 핵심: 인코더와 디코더

트랜스포머는 기본적으로 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)라는 두 가지 주요 구성 요소로 나뉩니다.

인코더는 입력데이터를 이해하고, 이를 저차원 벡터로 변환해 문맥을 반영한 정보로 압축합니다. 반면 디코더는 이러한 벡터 데이터를 사용해 최종 출력을 생성하는 역할을 합니다. 특히 번역 작업과

같은 언어 모델에서 유용하며, 텍스트의 시작부터 끝까지 의미를 반영하도록 돕습니다.

GPT와 BERT 같은 대표적인 LLM은 각각 인코더와 디코더 중 하나의 구조만 사용하여 특정 작업에 특화된

모델을 만들어냅니다. 예를 들어, BERT는 주로 인코더만 사용하여 텍스트의 맥락을 이해하는 데 중점을

두며, GPT는 디코더를 활용해 다음 단어 예측이나 텍스트 생성을 주로 수행합니다.

② 셀프 어텐션 메커니즘(Self-Attention Mechanism)

LLM의 구조에서 가장 핵심적인 역할을 하는 요소는 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘입니다. 이는 각

단어가 문장 내에서 자신 이외의 다른 단어들과 관계를 맺고, 상호 의존성을 반영해 표현하는 방식입니다.

예를 들어 “고양이가 의자 위에 앉아 있다”라는 문장에서 ‘고양이’와 ‘앉아’는 연관성이 높고, ‘의자’ 역시

문장의 의미에 큰 영향을 줍니다. 이때 셀프 어텐션 메커니즘은 이러한 단어 간 관계를 학습하고, 각 단어가 문맥에서 어떤 의미를 가지는지 이해하도록 돕습니다.

셀프 어텐션을 통해 각 단어는 문장에서의 상대적 중요성을 고려한 가중치를 부여받으며, 이로 인해 문장이 길어지더라도 LLM이 문맥을 잃지 않고 이해할 수 있게 됩니다.

③ 다층 구조와 대규모 매개변수

LLM은 일반적으로 여러 층의 트랜스포머 블록이 반복된 다층 구조로 이루어져 있습니다. 이러한 구조는

모델이 더 깊이 있는 언어 표현을 학습하도록 돕습니다. 층(layer)이 많을수록 모델이 학습할 수 있는

매개변수(parameter) 수도 증가하여, 더욱 방대한 양의 데이터와 패턴을 학습할 수 있습니다.

예를 들어, GPT-3는 1,750억 개의 매개변수를 사용해 학습되었으며, 이러한 대규모 매개변수는 모델이

인간 수준에 가까운 언어 이해와 생성 능력을 갖추는 데 기여합니다. 이러한 구조는 연산 자원이 많이

필요하지만, 높은 수준의 정확성과 유연한 응답을 제공합니다.

 

 

2. LLM의 작동 원리

대규모 언어 모델이 작동하는 원리는 주어진 텍스트 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 예측하는

과정입니다. LLM은 텍스트의 문맥과 맥락을 이해하고, 이를 바탕으로 자연스럽고 일관성 있는 응답을

생성하는 방식으로 작동합니다.

① 사전 학습과 미세 조정

대규모 언어 모델은 크게 사전 학습(Pre-training)과 미세 조정(Fine-tuning)이라는 두 단계로 작동합니다.

사전 학습은 방대한 양의 텍스트 데이터에서 언어 패턴을 학습하는 과정입니다. 이 과정에서 LLM은 단어

간의 관계, 문장의 구조, 그리고 특정 문맥에서 어떤 단어가 적합한지 등을 학습합니다. GPT와 같은 모델은 사전 학습 중 대량의 인터넷 텍스트를 사용하여 방대한 언어 데이터를 학습하게 됩니다.

사전 학습을 마친 모델은 이후 미세 조정을 통해 특정 작업에 맞게 조정됩니다. 예를 들어, 질의응답, 텍스트 요약, 번역 등 특정 목표에 맞게 추가적인 데이터로 훈련을 받습니다. 미세 조정 단계에서는 모델이 학습한

일반적인 언어 지식에 특정 작업의 패턴을 학습시키기 때문에, 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

② 단어 예측과 생성

LLM의 주요 작동 원리는 다음 단어 예측입니다. 예를 들어, 모델이 "고양이가 의자 위에"라는 문장을

학습했다면, 다음 단어로 "앉아 있다"와 같은 표현을 예측할 수 있습니다. 이러한 방식으로 LLM은 주어진

문맥에 가장 적합한 단어를 선택하고, 이를 통해 자연스러운 문장을 생성합니다.

특히 GPT 모델과 같은 대규모 언어 모델은 이전 문맥을 바탕으로 다음 단어를 반복적으로 예측하여 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이러한 방식은 사람이 글을 작성하는 과정과 유사하며, 주어진 주제에 따라 긴 문장이나 복잡한 문단을 생성할 수 있습니다.

③ 문맥의 중요성 반영

LLM이 언어를 생성하는 데 있어 중요한 것은 문맥을 반영하는 것입니다. 앞서 설명한 셀프 어텐션 메커니즘 덕분에, 모델은 문장 내 모든 단어의 관계를 이해하고, 이를 바탕으로 적합한 단어를 선택합니다. 예를 들어, "오늘은 비가 많이 내리는 날이네요."라는 문장이 주어졌을 때, 이어지는 문장에서 "우산을 챙겨야겠어요"와 같은 응답을 예측할 수 있습니다.

문맥 반영은 LLM이 대화를 자연스럽게 이어가도록 해주며, 독자가 질문을 하면 그에 맞는 응답을 하거나,

텍스트 요약, 번역, 감정 분석 등의 작업에서 정확성을 높이는 데 필수적입니다.

④ 반복적 피드백 루프

LLM은 반복적 피드백을 통해 정확성을 높이기 위한 학습을 거칩니다. 특히 사용자의 피드백을 통해 모델의 출력 결과를 점진적으로 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 응답이 잘못되었다는 피드백이 주어지면,

모델은 이를 학습하여 이후에는 더 정확한 응답을 제공하도록 조정됩니다. 이를 통해 모델은 계속해서

발전하며, 새로운 데이터를 통해 최신 정보와 문맥을 반영할 수 있게 됩니다.