대규모 언어 모델이란 무엇일까요? GPT는 어떻게 "사고"하는지 5분 만에 알기 쉽게 설명해 드립니다.

우리는 매일 AI와 대화합니다. ChatGPT에서 Claude에 이르기까지, 어시스턴트에서 고객 서비스에 이르기까지 대규모 언어 모델은 사람과 기계 간의 상호 작용 방식을 조용히 재구성하고 있습니다. 하지만 이러한 유창한 대화 뒤에서는 정확히 무슨 일이 일어나고 있을까요? 대규모 언어 모델은 어떻게 "사고"할까요? 이 글에서는 5분 안에 이 복잡한 기술을 알기 쉽고 이해하기 쉬운 방식으로 설명하여 GPT 등 대규모 언어 모델의 신비한 베일을 벗겨보겠습니다.

대규모 언어 모델 소개

대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터를 분석하여 언어 패턴을 학습함으로써 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 인공 지능 시스템입니다. GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 가장 유명한 모델 중 하나입니다. 기술적인 관점에서 보면 수십억에서 수조 개의 매개변수를 가진 신경망이지만, 이러한 설명은 대부분의 사람들에게 여전히 추상적으로 느껴질 수 있습니다.

다른 관점에서 생각해 보겠습니다. 대규모 언어 모델은 전체 인터넷(또는 적어도 그 대부분)을 읽은 텍스트 분석 전문가라고 상상해 보세요. 이 전문가는 단어 간의 관계, 문장 구조 및 텍스트 규칙을 감지할 수 있습니다. 하지만 내용을 실제로 "이해"하는 것이 아니라 통계적 규칙을 통해 특정 문맥에 어떤 단어가 가장 자주 나타날지 예측합니다.

"다음 단어 예측" 게임

GPT의 핵심 기능은 놀라울 정도로 간단합니다. GPT는 매우 복잡한 "다음 단어 예측" 게임을 하고 있습니다.

"태양이 동쪽에서 떠..."라는 문장을 보면 다음 단어가 "오른다"일 것이라고 쉽게 추측할 수 있습니다. 대규모 언어 모델의 작동 방식은 이와 유사하지만 규모와 복잡성이 우리의 상상을 초월합니다. 모델은 앞의 몇 단어뿐만 아니라 전체 문단 또는 전체 텍스트의 문맥을 고려하여 가장 합리적인 다음 단어를 예측합니다.

입력: "1969년, 인류는 처음으로..."에 대해 모델은 가능한 모든 다음 단어("달", "우주", "비행기" 등)의 확률을 계산한 다음 확률이 가장 높은 단어를 선택합니다. 이 예에서 "달"의 확률은 다른 옵션보다 훨씬 높습니다.

이 프로세스가 반복되어 단어가 하나씩 연결되어 일관성 있는 텍스트가 형성됩니다. 놀랍게도 이러한 간단한 메커니즘만으로도 대규모 언어 모델은 복잡한 대화를 생성하고, 기사를 작성하고, 질문에 답변하고, 심지어 코드를 작성할 수 있습니다.

모델의 "두뇌": Transformer 아키텍처

대규모 언어 모델의 강력한 기능은 핵심 아키텍처인 Transformer에 달려 있습니다. 이 이름은 트랜스포머에서 따온 것이 아니라 2017년에 Google 연구원들이 제안한 신경망 구조로, 자연어 처리 분야를 완전히 바꿔놓았습니다.

Transformer의 핵심적인 장점은 "주의 메커니즘(Attention Mechanism)"에 있습니다. 기존의 언어 모델은 텍스트를 선형적으로만 처리할 수 있어서 멀리 떨어진 단어 간의 관계를 포착하기가 어렵습니다. 반면에 주의 메커니즘을 사용하면 모델이 텍스트의 모든 단어를 동시에 고려하고 현재 예측에 어떤 단어가 더 중요한지 동적으로 결정할 수 있습니다.

예를 들어 "은행 옆 강이 수년 동안 흐르면서 오늘 수위가 특히 높습니다."라는 문장에서 "흐르다"의 의미는 "강"과 관련되어 있는지 "은행"과 관련되어 있는지에 따라 달라집니다. 일반 모델은 혼동될 수 있지만 주의 메커니즘이 있는 모델은 멀리 떨어진 "강"을 "인식"하여 "흐르다"의 의미를 올바르게 이해할 수 있습니다.

훈련 과정: 인터넷을 교과서로

GPT가 이러한 예측 능력을 배우게 하려면 어떻게 해야 할까요? 답은 상상할 수 없을 정도로 방대한 텍스트를 읽히는 것입니다.

GPT-3의 경우 훈련 데이터는 약 45TB의 텍스트를 포함하며 이는 수십억 개의 웹 페이지 내용에 해당합니다. 훈련 과정은 크게 두 단계로 나뉩니다.

1. 사전 훈련(Pre-training): 모델은 인터넷에서 대량의 텍스트를 읽고 다음 단어를 예측하는 방법을 배웁니다. 이 단계에서는 사람이 데이터를 레이블할 필요가 없습니다. 모델 자체가 텍스트에서 언어 규칙을 학습합니다.

2. 미세 조정(Fine-tuning): 사람의 피드백을 통해 모델이 더 유용하고, 사실적이며, 안전한 콘텐츠를 생성하도록 돕습니다. 여기에는 사람의 레이블 데이터와 RLHF(인간 피드백 기반 강화 학습)와 같은 다양한 기술을 사용하는 것이 포함됩니다.

계산 리소스 관점에서 보면 최신 대규모 언어 모델을 훈련하는 데 수백만 달러가 들 수 있습니다. GPT-4의 훈련에는 1억 달러 이상이 들었으며 수천 개의 GPU를 수개월 동안 사용한 것으로 추정됩니다. 이처럼 막대한 투자가 있었기 때문에 소수의 거대 기술 기업만이 최고의 대규모 언어 모델을 개발할 수 있었습니다.

대규모 언어 모델은 정말로 "사고"할까요?

GPT가 유창한 기사를 생성하거나 복잡한 문제를 해결하는 것을 보면 "사고"하고 있다고 생각하기 쉽습니다. 하지만 실제로 대규모 언어 모델은 인간처럼 사고하지 않으며 진정한 이해나 의식이 없습니다.

대규모 언어 모델은 과거에 보았던 패턴을 기반으로 가능한 텍스트를 예측하는 매우 발전된 통계 시스템과 같습니다. 모델은 "노란색"이 어떤 색인지 이해하지 못하고 "노란색"이라는 단어가 "바나나", "태양" 등과 함께 자주 나타난다는 것만 알고 있습니다. 모델은 물리 법칙을 이해하지 못하고 물체가 떨어지는 것을 설명할 때 "중력"이 자주 언급된다는 것만 발견합니다.

이것은 대규모 언어 모델이 때때로 놀라운 오류를 범하는 이유, 즉 소위 "환각(Hallucinations)" 현상을 설명해 줍니다. 예를 들어 존재하지 않는 연구나 잘못된 역사적 사건을 지어낼 수 있습니다. 그 이유는 사실 데이터베이스를 쿼리하는 것이 아니라 확률 예측 게임을 하고 있기 때문입니다.

GPT의 한계를 이해하기 위한 예

GPT가 때때로 오류를 범하는 이유는 무엇일까요? 다음 질문을 생각해 보세요.

"사과가 5개 있는데 2개를 먹고 3개를 더 사면 지금 사과가 몇 개 있을까요?"

인간은 5-2+3=6개의 사과라고 생각합니다.

GPT는 어떨까요? GPT는 인간처럼 추론하여 계산하는 대신 과거에 보았던 유사한 질문의 답변 패턴을 기반으로 응답을 생성합니다. 일반적으로 GPT는 정답을 제시할 수 있지만 이것은 진정한 사고보다는 패턴 매칭에 더 가깝습니다. 더 복잡한 수학 문제에서는 오류율이 크게 증가합니다.

다른 예를 들어보겠습니다. "세계에서 가장 높은 건물은 어느 도시에 있습니까?"

GPT의 훈련 데이터가 2021년에 종료된 경우 "두바이의 부르즈 할리파"라고 답할 수 있습니다. 이 답변은 옳을 수 있습니다. GPT가 건물 높이 비교를 실제로 이해했기 때문이 아니라 훈련 데이터에서 "가장 높은 건물"과 "부르즈 할리파", "두바이" 사이에 강한 연관성이 있기 때문입니다. 이후에 새로운 더 높은 건물이 지어지면 GPT는 업데이트가 없는 경우 계속해서 구식 답변을 제공합니다.

대규모 언어 모델이 그토록 강력한 이유는 무엇일까요?

한계가 있음에도 불구하고 대규모 언어 모델은 놀라운 능력을 보여줍니다. 이러한 성능은 역설적으로 보이지만 실제로는 몇 가지 핵심적인 이유가 있습니다.

1. 규모 효과: 연구에 따르면 모델 규모(매개변수 수)와 훈련 데이터 양이 증가함에 따라 언어 모델의 기능은 "창발성(Emergence)" 특성을 나타냅니다. GPT-3에는 1750억 개의 매개변수가 있는 반면 GPT-4와 같은 최신 모델에는 더 많은 매개변수가 있을 수 있습니다. 이러한 규모를 통해 모델은 매우 복잡한 언어 패턴을 포착할 수 있습니다.

2. 문맥 학습: 대규모 언어 모델은 현재 대화에서 학습할 수 있습니다. 따라서 프롬프트에 구체적인 지침을 제공하거나 예시를 제공하면 출력 스타일과 내용을 신속하게 조정할 수 있습니다. 이를 "문맥 학습(In-context Learning)"이라고 합니다.

3. 데이터 폭: 현대 대규모 언어 모델은 과학 논문에서 문학 작품, 프로그래밍 코드에서 의학 문헌에 이르기까지 거의 모든 인간 지식 분야의 텍스트를 접했습니다. 이를 통해 다양한 분야에서 전문적인 수준의 성능을 보여줄 수 있습니다.

사례: 실제 GPT의 응용 분야와 영향

대규모 언어 모델의 실제 응용 분야는 이미 챗봇을 훨씬 넘어섰습니다. 다음은 실제 사례입니다.

기업 고객 서비스 혁신: 스웨덴 가구 소매업체인 IKEA는 GPT 기반 고객 서비스 시스템을 사용하여 기본 문의를 처리하여 인공 고객 서비스의 작업량을 47% 줄이면서 고객 만족도를 20% 높였습니다.

의료 보조 진단: 100명의 의사가 참여한 연구에서 대규모 언어 모델을 사용하여 진단을 받은 의사는 사용하지 않은 의사보다 희귀 질환 식별률이 31% 높았고 진단 시간이 평균 40% 단축되었습니다.

프로그래밍 생산성 향상: GitHub Copilot(대규모 언어 모델 기반 프로그래밍 도우미)의 내부 데이터에 따르면 이 도구를 사용하는 개발자는 동일한 작업 완료 속도가 평균 35% 더 빠르고 초보 프로그래머의 개선폭은 최대 60%에 달합니다.

교육 개인화: 일부 교육 기술 회사는 대규모 언어 모델을 사용하여 학생들에게 개인화된 학습 경험을 제공합니다. 예를 들어 Duolingo의 AI 기능은 학생의 오류 패턴에 따라 학습 내용을 맞춤 설정하여 언어 학습 효율성을 거의 50% 향상시킵니다.

대규모 언어 모델의 미래 발전

대규모 언어 모델 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 앞으로 몇 년 안에 다음과 같은 추세를 볼 수 있습니다.

1. 다중 모드 융합: 미래의 모델은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 및 비디오도 이해할 수 있습니다. 이렇게 하면 업로드한 이미지나 비디오 내용에 대해 논의하는 등 더욱 포괄적인 상호 작용 경험을 얻을 수 있습니다.

2. 지식 업데이트 및 검증: "환각" 문제를 해결하기 위해 모델은 외부 도구 및 지식 기반과 점점 더 많이 연결되어 최신 정보를 쿼리하고 사실을 확인할 수 있습니다.

3. 개인화 및 전문화: 특정 산업 및 용도에 맞춘 전문 모델(예: 법률 도우미, 의료 컨설턴트 등)이 더욱 보편화될 것입니다. 특정 분야에서 범용 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘할 것입니다.

4. 계산 효율성 향상: 알고리즘 최적화 및 하드웨어 개발을 통해 대규모 언어 모델을 실행하는 데 필요한 리소스가 줄어들어 이 기술이 더욱 보편화될 것입니다.

결론: 이해하고 신화화하지 마세요.

대규모 언어 모델은 마법도 아니고 진정한 지적 생명체도 아닙니다. 대규모 데이터와 고급 알고리즘을 기반으로 하는 기술 제품으로, 명확한 기능 경계와 한계가 있습니다. GPT 등 대규모 언어 모델의 작동 방식을 이해하면 이러한 도구를 더 현명하게 사용하고 과도하게 의존하거나 맹목적으로 신뢰하지 않도록 하는 데 도움이 됩니다.

물리학자 리처드 파인만이 "양자 역학을 이해한다고 생각한다면 양자 역학을 이해하지 못하는 것이다"라고 말했듯이 대규모 언어 모델의 경우 내부 작동 방식의 모든 세부 사항을 완전히 이해하지 못할 수도 있지만 기본 원리를 이해하는 것은 AI 시대에 현명하게 나아가는 데 매우 중요합니다.

대규모 언어 모델은 인공 지능 분야에서 획기적인 발전을 의미하지만 여전히 도구일 뿐 독립적으로 사고하는 개체가 아닙니다. 대규모 언어 모델의 가장 큰 가치는 인간의 사고를 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 향상시키는 데 있습니다. 이 점을 이해하는 것이 AI와 조화롭게 공존하기 위한 첫걸음입니다.