대규모 언어모델(LLM)
수억 권의 책을 읽고 세상에서 가장 똑똑해진 스마트폰 자동 완성 기능이에요.
정의 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)은 인터넷에 있는 방대한 글을 공부해서 사람처럼 자연스럽게 대화하고 글을 쓰는 인공지능이에요. 수많은 문장의 앞뒤 맥락을 학습해 다음에 올 가장 알맞은 단어를 스스로 예측하며 답을 만들어내요.
스마트폰 자동 완성 기능의 초능력 버전
스마트폰으로 문자를 보낼 때 '밥'이라는 글자를 치면 키보드 위에 '먹었어?'나 '먹자' 같은 말이 자동으로 뜨는 기능을 써본 적이 있을 거예요. 우리는 몇 번의 터치만으로도 편하게 문장을 완성하곤 하죠.
대규모 언어모델은 이 자동 완성 기능을 상상할 수 없을 만큼 거대하게 키워놓은 시스템이에요. 인터넷에 존재하는 수억 권 분량의 책, 뉴스 기사, 백과사전, 블로그 글을 통째로 읽고 분석해서 어떤 단어 뒤에 어떤 말이 이어지는 게 가장 자연스러운지 통계적으로 익힌 거예요.
단순히 단어 한두 개를 이어 붙이는 수준에 그치지 않아요. 질문의 전체 흐름과 문맥을 꼼꼼하게 파악한 다음, 바로 뒤에 올 가장 확률이 높은 단어를 꼬리물기하듯 찾아내요. 덕분에 사람이 직접 글을 쓰고 대화하는 것처럼 매끄러운 답변이 술술 만들어져요.
어떻게 사람의 말뜻과 문맥을 알아챌까요?
우리가 글을 읽을 때는 앞뒤 단어의 관계를 보며 뜻을 이해해요. 예를 들어 '배가 아프다'의 배와 '바다에 뜬 배'의 배는 글자는 같지만 뜻이 완전히 다르죠. 인공지능 역시 문장 속 모든 단어를 한꺼번에 살펴보며 서로 어떤 관계가 있는지 파악해요.
컴퓨터는 우리가 쓰는 문장을 잘게 쪼갠 조각(토큰)으로 나눈 뒤 숫자로 변환해요. 그리고 이 조각들이 어떻게 연결되는지 수천억 개의 거대한 계산 장치(파라미터) 속에 촘촘하게 저장해 두죠. 이 방대한 연결망이 작동하면서 단순한 말짓기를 넘어 번역, 요약, 심지어 프로그래밍 코드 작성까지 척척 해내요.
기계가 인간처럼 진짜 마음이나 의식을 가진 것은 아니에요. 하지만 수억 개 문장이 가진 규칙과 패턴을 완벽히 모방하는 과정에서 마치 생각하는 것처럼 깊이 있는 결과물을 만들어내는 거예요.
조금 더 정확히 말하면: 똑똑한 앵무새와 그 한계
조금 더 정확히 말하면, 대규모 언어모델은 어떤 사실을 '진짜로 이해하고' 말하는 게 아니에요. 그저 질문에 이어질 가장 그럴듯한 단어들을 확률에 맞춰 조립하고 있을 뿐이죠.
이 때문에 모델은 가끔 틀린 정보를 마치 진짜인 것처럼 아주 당당하게 지어내어 설명하기도 해요. 인공지능 분야에서는 이런 그럴듯한 거짓말을 환각(할루시네이션) 현상이라고 불러요. 인터넷에 떠도는 잘못된 정보를 학습했거나, 확률적으로 그럴듯해 보이는 단어들을 억지로 엮어내다 보니 생기는 문제예요.
이러한 한계를 극복하기 위해 최신 인공지능은 검색 엔진을 연결해 실제 사실을 다시 검증하거나, 사람이 직접 정답을 알려주며 잘못된 행동을 바로잡는 훈련(미세 조정)을 추가로 진행해요.
🤔 흔한 오해
LLM은 질문을 받으면 인터넷을 실시간으로 검색해서 대답을 찾아오는 프로그램이다.
기본적으로 LLM은 미리 공부해서 기억해 둔 통계적 계산 값만을 이용해 글을 지어내요. 별도의 검색 기능이 연결되어 있지 않다면 학습이 끝난 시점 이후의 최신 정보는 알지 못해요.
🧺 일상에서 만나요
엄청난 양의 글을 학습해 다음에 올 가장 자연스러운 단어를 척척 찾아내는 거대한 언어 인공지능이에요.