LLM AI Model 완전 정복, AI가 말을 배우는 진짜 방식은?
요즘 뉴스나 SNS에서 이런 말 자주 들으셨을 거예요.
GPT, Chatbot, 그리고 AI가 쓴 소설
이 모든 걸 가능하게 만든 기술의 중심에 있는 게 바로 LLM, 대형 언어 모델입니다.
근데 도대체 이 LLM이 뭔지, 어떻게 작동하는지, 왜 이렇게 핫한 건지…
이거 그냥 '대충 똑똑한 AI'라고만 생각하고 넘기셨다면,
지금부터 5분만 집중해보세요.
LLM이 어떻게 인간처럼 말을 이해하고 만들어내는지
지금 아주 쉽게 설명해드릴게요."
Step 1. Input – 시작은 우리의 질문부터!
자, 모든 건 여러분이 AI한테 던지는 한마디에서 시작돼요.
예를 들어,
'내일 비 와?'
'영어로 자기소개 좀 해줘.'
이런 질문이 input, 즉 입력입니다.
우리에겐 단순한 문장이지만,
AI 입장에서는 이걸 이해하고 분석해서 적절한 대답을 만들어야 해요.
Step 2. Tokenization – 문장을 쪼개는 과정
그다음 단계는 뭐냐? 바로 토크나이제이션(tokenization)이에요.
쉽게 말해서, 문장을 '조각조각' 나누는 과정이죠.
예를 들어,
'내일 비 와?'라는 문장이 들어오면,
이걸 ['내일', '비', '와', '?']
이런 식으로 나눠요.
AI는 문장을 통째로 이해하지 못해요.
쪼개서, 조각별로 처리해야 이해할 수 있거든요.
때로는 단어도 더 쪼개요.
영어 'playing'은 'play', '##ing' 이런 식으로요.
Step 3. Embedding – 단어를 숫자로 바꾼다?
이제 AI가 진짜 잘하는 걸 시작해볼까요?
바로 임베딩(embedding), 즉 단어를 숫자화하는 과정이에요.
왜 숫자로 바꿔야 하냐고요?
AI는 글자를 몰라요. 숫자만 알아요.
그래서 모든 단어를 수백 차원의 벡터로 바꿔요.
예를 들어, '비'라는 단어는
[0.12, -0.45, 0.78, ..., 0.03]
이런 긴 숫자 리스트로 표현돼요.
그리고 이 숫자들은 단어의 의미와 맥락을 담고 있어요.
즉, '비'와 '눈'은 비슷한 벡터로 표현되고,
'비'와 '사과'는 전혀 다른 벡터가 되죠.
Step 4. Transformer – 진짜 두뇌 등장
"이제 진짜 핵심이에요.
LLM의 뇌라고 할 수 있는 Transformer 구조가 등장합니다.
이게 LLM을 LLM답게 만들어주는 기술이에요.
Transformer는 문장의 맥락을 전체적으로 살펴보고
'어떤 단어가 중요한지',
'앞뒤가 어떻게 연결되는지'
이런 걸 파악해요.
예를 들어,
'나는 어제 친구와 카페에서 비를 보며'라는 문장에서
Transformer는 '비'가 날씨를 의미하는지, 감정을 비유한 건지,
문맥을 기반으로 판단해요.
이전에는 한 방향(RNN, LSTM)으로만 문장을 읽었다면,
Transformer는 앞뒤 양쪽을 다 살펴보죠.
이게 바로 자연스러운 언어 생성의 비밀이에요.
Step 5. Output – 인간처럼 말하기
드디어 마지막 단계!
Transformer가 모든 걸 분석해서,
AI는 우리가 원하는 말이나 문장을 생성(output)해요.
'내일 비 와?'라고 물었다면,
'네, 서울은 내일 오후에 비가 올 예정이에요.'
이런 식으로요.
단순히 단어를 이어 붙이는 게 아니라,
논리, 문법, 어조까지 자연스럽게 만드는 게 핵심이에요.
LLM이 이렇게 대화를 만든다!
정리해볼게요!
LLM의 작동 방식은 이런 거예요:
Input – 질문이나 문장을 입력하면
Tokenization – 문장을 쪼개고
Embedding – 단어를 숫자로 바꾸고
Transformer – 문맥과 구조를 분석해서
Output – 자연스럽고 똑똑한 대답을 만들어냅니다!
즉, LLM은 단순한 답변기계가 아니라,
언어를 이해하고 생성하는 두뇌에 가까워요.
LLM이 쓰이는 진짜 세상 이야기
그럼 이 기술, 어디서 쓰일까요?
챗GPT 같은 챗봇
자동 이메일 답변
뉴스 요약
시나리오 작성
검색엔진 고도화
고객센터 자동화
앞으로는 소설, 영화 대본, 교과서까지 LLM이 쓰게 될지도 몰라요.
벌써 일부 AI는 과학 논문 요약도 하고 있어요.
마무리 - 오늘의 핵심 한 줄 요약
오늘 포스팅의 핵심, 이 한 문장으로 정리할게요.
LLM은 인간처럼 언어를 이해하고 만들어내는 AI 두뇌다!
여러분, 다음에 누군가 'LLM이 뭐야?'라고 물으면
이제 멋지게 설명해줄 수 있겠죠?
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