대규모 언어 모델(예: ChatGPT)이 실제로 작동하는 방식 (실용적인 개발자 가이드)

Source: Dev.to

🔍 LLM이란 실제로 무엇인가?

핵심적으로 LLM은 다음 토큰을 예측하는 시스템입니다.

토큰(단어 또는 단어 조각)의 시퀀스가 주어지면, 모델은 가장 가능성이 높은 다음 토큰을—반복적으로—예측하여 답을 만들어냅니다.

• 추론 엔진이 아니다.
• 기억력이 없다.
• 인간적인 의미의 이해가 없다.

거대한 데이터에서 학습된 확률 분포일 뿐입니다.

🧠 사전 학습: 언어 패턴 학습

LLM은 방대한 텍스트 코퍼스(웹 페이지, 책, 문서, 코드 등)에서 사전 학습됩니다.
학습 목표는 간단합니다: 다음 토큰을 가능한 한 정확하게 예측하는 것.

이를 통해 모델은 다음을 학습합니다:

• 문법 및 구문
• 의미 관계
• 일반적인 사실과 패턴
• 코드, 수학, 자연어가 어떻게 구조화되는지

이 때문에 LLM은 진리 엔진이라기보다 뛰어난 패턴 인식기입니다.

🏗 기본 모델 vs 인스트럭트 모델

기본 모델

• 텍스트를 완성할 수 있음
• 지시를 일관되게 따르지 않음
• 도움이 되고자 하는 개념이 없음

인스트럭트 모델

• 지시‑응답 데이터셋으로 미세 조정됨
• 질문에 답하고 작업을 수행하도록 학습됨
• 어시스턴트처럼 동작함

이 때문에 ChatGPT는 원시 GPT 모델과 매우 다르게 느껴집니다.

🎯 정렬 및 RLHF

모델을 유용하고 안전하게 만들기 위해 인간 피드백 강화 학습(RLHF) 과 같은 정렬 기법이 적용됩니다.

프로세스(단순화)

1. 인간이 모델 출력물을 순위 매김.
2. 보상 모델이 선호도를 학습.
3. 메인 모델을 더 높은 품질의 답변을 내도록 최적화.

이로써 명료성, 어조, 안전성이 향상되지만, 과도하게 조심스러운 응답 같은 트레이드오프도 발생합니다.

🧩 프롬프트, 컨텍스트 및 기억 착시

각 상호작용에는 다음이 포함됩니다:

• 시스템 지시
• 사용자 프롬프트
• 제한된 컨텍스트 윈도우

모델은:

• 장기 기억이 없음
• 컨텍스트 윈도우에 들어가는 내용만 “기억”함
• 토큰 단위로 응답을 생성함

컨텍스트가 사라지면 기억도 사라집니다.

⚠️ LLM이 환각을 일으키는 이유

환각은 다음 때문에 발생합니다:

• 모델이 진리가 아닌 그럴듯한 텍스트를 최적화함
• 누락되었거나 모호한 데이터가 가능한 패턴으로 채워짐
• 내장된 사실 검증 메커니즘이 없음

이 때문에 프로덕션 시스템에서는 근거 제공 기법이 중요합니다.

🛠 프로덕션 시스템이 정확성을 높이는 방법

실제 AI 시스템은 종종 다음을 사용합니다:

• RAG(검색 기반 생성)
• 툴 호출(검색, 계산기, 코드 실행)
• 검증 레이어 및 후처리

LLM은 독립적인 솔루션이라기보다 시스템의 한 구성 요소로 사용할 때 가장 효과적입니다.

🔚 마무리 생각

LLM이 실제로 어떻게 작동하는지를 이해하면 다음에 도움이 됩니다:

• 더 좋은 프롬프트 작성
• 더 안전한 시스템 설계
• 현실적인 기대 설정
• 모델 출력에 대한 과도한 신뢰 방지

AI를 활용해 개발하거나 AI 엔지니어링으로 전환하고 있다면, 이러한 기본 개념은 필수입니다.