대규모 언어 모델(LLM)은 어떻게 자연어를 이해하는가?

최근 ChatGPT, Claude, Gemini 등 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 대중의 시야에 들어오면서 강력한 자연어 처리 능력으로 놀라움을 자아내고 있습니다. 사람들은 이러한 모델이 정말로 언어를 "이해"하는지 궁금해하기 시작했습니다. 그들은 어떻게 우리의 일상적인 표현을 "이해"하는 것일까요? 이 글에서는 원리, 훈련 방식, 이해 메커니즘에서 실제 사례에 이르기까지 LLM이 자연어를 처리하는 방법을 심층적으로 분석하고 몇 가지 일반적인 오해를 해소합니다.

"이해"란 무엇인가? 기계의 이해와 인간의 이해는 어떻게 다른가?

인간 세계에서 언어의 이해는 배경 지식, 경험, 논리적 추론 및 감정적 연결에 의존합니다. 반면 기계의 맥락에서 이해는 "언어의 문맥 관계를 정확하게 예측하고 의미 있는 응답을 생성할 수 있는지"를 의미합니다.

따라서 대규모 언어 모델의 언어 이해는 일종의 "통계-패턴식" 구성입니다. 인간의 의식이나 의도는 없지만 방대한 양의 데이터와 훈련을 통해 언어에 내재된 구조, 논리 및 문맥을 포착하여 기능적으로 놀라운 "이해력"을 보여줍니다.

1. 훈련 기초: 단어 벡터에서 Transformer 아키텍처로

1. 언어 벡터화

LLM을 훈련하기 전에 언어는 먼저 기계가 이해할 수 있는 "숫자" 형식으로 변환해야 합니다. 이 과정을 벡터화라고 합니다. 현재 가장 일반적으로 사용되는 방법은 단어 임베딩(word embeddings) 또는 **서브워드 임베딩(token embeddings)**을 사용하는 것입니다.

예를 들어:

이러한 벡터는 임의로 할당된 것이 아니라 모델을 통해 학습되어 의미가 유사한 단어의 벡터 거리가 더 가깝게 만들어집니다. 예를 들어 "apple"과 "banana"의 벡터는 더 가깝고 "tiger"는 이들과 차이가 큽니다.

2. Transformer: 문맥 포착의 핵심

2017년 Google이 Transformer 아키텍처를 제안한 이후 언어 모델은 비약적으로 발전했습니다. Transformer는 **주의 메커니즘(Self-Attention)**을 통해 모델이 각 단어와 문장 내 다른 단어의 관계를 이해할 수 있도록 합니다.

다음은 시각화된 예시입니다(의사 코드):

Input: "The cat sat on the mat"
         ↑    ↑    ↑    ↑    ↑
        Attention 가중치가 다름(예: "cat"과 "sat" 가중치가 높음)

이 메커니즘을 통해 모델은 "who did what to whom", 즉 구문 및 의미 구조를 이해할 수 있으며 단순히 단어와 단어의 연결이 아닙니다.

2. 대규모 언어 모델은 어떻게 훈련되는가?

1. 사전 훈련: 다음 단어 예측

대부분의 언어 모델은 자기 회귀 훈련을 통해 훈련됩니다.

앞의 텍스트가 주어지면 다음 단어를 예측합니다.

예를 들어:

입력: The capital of France is
목표: Paris

모델은 이러한 작업을 반복하여 수십억, 심지어 수조 개의 문장을 사용하여 훈련합니다. 이러한 규모를 통해 모델은 언어의 통계적 규칙에서 "지식을 추출"할 수 있습니다.

2. 미세 조정 및 지시 조정

사전 훈련 후 채팅, 글쓰기, 답변과 같은 실제 용도에 맞게 조정하려면 다음을 수행해야 합니다.

• SFT(Supervised Fine-Tuning): 사람이 입력-출력 쌍을 주석 처리하여 모델 학습을 감독합니다.
• RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback): 사람이 여러 답변에 점수를 매겨 모델이 "인간 논리"에 더 가깝게 만들도록 안내합니다.

이러한 훈련 방식을 통해 모델은 사용자 요구 사항을 더 잘 "이해"하고 더 자연스러운 방식으로 질문에 응답할 수 있습니다.

3. 언어 모델이 언어를 "이해"하는 핵심 메커니즘

1. 문맥 모델링 능력

대규모 모델은 단어 자체를 이해하는 것이 아니라 단어와 단어 간의 관계를 이해합니다. 예를 들어:

• 어순: 누가 먼저, 누가 나중에
• 동의어 대체: 다른 표현 뒤에 숨겨진 동일한 의미를 식별할 수 있는지 여부
• 문맥 유지: 긴 대화에서 이전 논리를 유지하는지 여부

예를 들어 다음 질문에 답변할 때:

"셰익스피어가 쓴 비극은 무엇입니까?"

모델은 다음을 연상합니다.

• "셰익스피어" ⇒ 문학가, 드라마, 비극
• "비극" ⇒ 햄릿, 맥베스, 오셀로 등 작품

이는 특정 답을 기억했기 때문이 아니라 방대한 텍스트에서 이러한 단어의 동시 발생 관계를 배웠기 때문입니다.

2. 양식 전이 및 추상적 추론

모델 매개변수가 증가함에 따라 점차적으로 다음과 같은 특정 "추상적 능력"을 갖게 됩니다.

• 비유 관계 이해: "고양이와 새끼 고양이의 관계는 개와 무엇의 관계와 같습니까?"
• 상황 추론: "오늘 비가 오면 가지 않겠습니다." ⇒ 갈지 여부 판단 기준
• 다중 회전 대화 생성: 전후 문맥과 결합하여 적절한 콘텐츠를 계속 출력

4. 실제 사례 분석

사례 1: 언어 번역에서 "문맥 이해"

입력:

"He saw her duck."

이 문장은 두 가지 의미를 가질 수 있습니다.

• 그는 그녀의 오리를 보았다(duck은 명사).
• 그는 그녀가 머리를 숙여 피하는 것을 보았다(duck은 동사).

언어 모델은 문맥을 통해 어떤 의미인지 판단합니다. 실험 결과 GPT-4와 같은 대규모 모델은 92%의 모호한 문장 disambiguation 작업에서 올바른 의미를 선택할 수 있는 반면 기존 번역 시스템은 63%에 불과합니다.

사례 2: 의학 진료 지원

연구자들은 PubMed의 수백만 편의 의학 문헌으로 LLM을 훈련한 결과 다음을 발견했습니다.

• 기본 질병 증상 식별 정확도가 87%로 향상되었습니다.
• 증상 권장 사항 및 후속 질문 측면에서 인턴 의사와 거의 비슷한 수준을 보였습니다.

이는 모델이 전문 용어, 추론 과정 및 병리학적 논리를 "이해"할 수 있음을 나타냅니다.

5. 일반적인 오해: LLM은 진정한 "이해"가 아니다.

1. 자아 의식이 없다: 모델은 자신이 무엇을 말하는지 "알지" 못합니다.
2. 세계 모델을 구축할 수 없다: 현실 세계의 실체와 물리 법칙에 대한 직접적인 인식이 부족합니다.
3. 환각을 일으키기 쉽다: 지식이 부족하면 모델은 답을 "만들어내는" 경향이 있습니다.

따라서 그의 "이해"는 확률론적, 예측적 행동이며 본질적으로 패턴 인식입니다.

6. 전망: 이해의 경계가 무너지고 있다.

언어 모델이 진정으로 "언어를 이해"하는 것은 아니지만 점점 더 많은 작업에서 인간의 평균 수준을 뛰어넘는 처리 능력을 보여주고 있습니다.

미래의 발전 방향은 다음과 같습니다.

• 다중 양식 이해(언어 + 이미지 + 음성)
• 논리 및 추론 능력 향상
• 세계 지식 도입(지식 그래프 + RAG 기술)
• 기억 메커니즘 강화(예: 긴 문맥 창, 외부 기억 시스템)

이러한 발전은 LLM을 "인간과 유사한 이해"에 더욱 가깝게 만들 것입니다.

7. 결론

대규모 언어 모델이 언어를 "이해"할 수 있는 이유는 전례 없는 규모와 알고리즘으로 언어의 기본 패턴을 포착했기 때문입니다. 문자 그대로의 의미에서 문맥 파악, 간단한 대화에서 복잡한 추론에 이르기까지 인간 언어의 핵심 논리에 끊임없이 접근하고 있습니다.

이해는 "인간만의 전유물"이 아니라 복잡한 매핑 및 귀납 과정입니다. 이 점에서 LLM은 다른 방식으로 "언어의 진실을 배우고" 있습니다.

? 그들은 언어를 이해하지 못하지만 언어로 세상을 충격에 빠뜨렸습니다.