LLM이란? ChatGPT, GPT 및 AI 언어 모델이 실제로 작동하는 방식 (초보자 가이드)
Source: Dev.to
대형 언어 모델(LLM)인 ChatGPT와 같은 모델이 어떻게 작동하는지 배워보세요. 토큰, GPT, 트랜스포머, 그리고 AI가 인간과 같은 텍스트를 생성하는 방식을 간단히 이해할 수 있습니다.
ChatGPT, Gemini, Claude 등을 사용해 본 적이 있다면 이미 **대형 언어 모델(LLM)**과 상호작용한 것입니다. 사람과 대화하는 듯하지만, 그 뒤에서는 수학, 데이터, 토큰, 그리고 확률이 작동하고 있습니다.
이 기사에서 배우게 될 내용:
- LLM이란 무엇인가
- LLM은 어떻게 학습되는가
- 토큰이 무엇이며 어떻게 작동하는가
- GPT의 의미
- LLM이 답변을 단계별로 생성하는 과정
1. LLM이란?
LLM = Large Language Model
LLM은 다음을 수행하도록 훈련된 AI 시스템입니다:
- 인간 언어 이해
- 인간과 같은 응답 생성
예시
“재귀를 10살 아이에게 설명해줘.”
LLM은 코드가 아니라 자연어로 컴퓨터와 대화할 수 있게 하여, 프로그래밍 지식 없이도 AI를 활용할 수 있게 합니다.
2. LLM은 어떻게 훈련되나요?
LLM은 다음과 같은 방대한 데이터셋으로 훈련됩니다:
- 책
- 블로그
- 기사
- 코드 저장소
- 웹 콘텐츠
데이터베이스와 달리, LLM은 사실을 그대로 저장하지 않습니다. 언어의 패턴, 관계, 그리고 확률을 학습합니다—마치 인간이 더 많이 읽음으로써 향상되는 것과 같습니다.
3. 토큰: AI가 텍스트를 이해하는 방법
컴퓨터는 단어를 이해하지 못하고 숫자를 이해합니다.
입력하면:
Hello world다음과 같이 변환될 수 있습니다:
[15496, 995]이 과정을 tokenization 라고 하며, LLM이 텍스트를 처리 가능한 형식으로 바꾸는 방법입니다.
Workflow of AI text generation
Text → Tokens → Model → Tokens → Text- Tokenization – 텍스트를 숫자(토큰)로 변환합니다.
- Model processing – 입력과 학습된 패턴을 기반으로 다음 토큰을 예측합니다.
- Detokenization – 출력 토큰을 인간이 읽을 수 있는 텍스트로 다시 변환합니다.
4. 입력 토큰 vs. 출력 토큰
- Input Tokens – AI에 보내는 메시지 또는 질문입니다.
- Output Tokens – AI가 생성한 응답입니다.
모델은 한 번에 하나의 토큰을 예측하며, 전체 응답이 완성될 때까지 계속됩니다—이는 고급 자동 완성 시스템과 유사합니다.
5. What Does GPT Mean?
GPT = Generative Pretrained Transformer
5.1 Generative
LLMs generate responses on the fly rather than retrieving them from a database.
당신: “저를 캡틴 데브라고 불러 주세요”
LLM: “알겠어요, 캡틴 데브!”
The reply is original, created from patterns the model learned during training.
5.2 Pretrained
Before any user interaction, LLMs undergo extensive training on large datasets. Like humans, they learn first, then generate.
5.3 Transformer
The transformer is the neural‑network architecture that powers modern LLMs. It enables the model to process context effectively and predict the next token accurately.
All major LLMs use transformer‑based architectures, e.g.:
- GPT (OpenAI)
- Gemini (Google)
- Claude (Anthropic)
- Mistral
In short, they are Generative + Pretrained + Transformers.
6. LLM이 답변을 단계별로 생성하는 방식
LLM을 초고속 자동완성 시스템이라고 생각해 보세요:
- 입력: “The sky is…”
- 모델이 다음 토큰을 예측: “blue”
- 이어서 다음 토큰을 예측: “today”
- 전체 응답이 완성될 때까지 토큰‑단위로 계속 생성합니다.
이러한 점진적 생성 방식 덕분에 LLM은 주어진 컨텍스트를 기반으로 길고 일관된 응답을 만들 수 있습니다.
7. 실제 예시
Prompt: “포트폴리오 웹사이트용 짧은 자기소개를 작성해 주세요.”
프로세스
- 입력: AI는 사용자의 텍스트(입력 토큰)를 받습니다.
- 예측: 모델은 사전 학습과 제공된 컨텍스트를 사용해 다음 단어/토큰을 예측합니다.
- 반복: 응답이 완료될 때까지 토큰 단위로 반복합니다.
- 출력: 디토크나이징을 통해 토큰을 복사하고 사용할 수 있는 읽기 쉬운 텍스트로 변환합니다.
그래서 AI는 블로그 게시물, 코드 스니펫, 요약 등을 즉시 생성할 수 있습니다.
8. 최종 생각
LLM은 인간과 기계가 상호작용하는 방식을 재편하고 있습니다. 인간이 프로그래밍 언어를 배우는 대신, 기계가 인간 언어를 배우고 있습니다.
LLM은 커뮤니케이션, 자동화, 그리고 창의적 생성을 위한 도구이며—이는 AI가 할 수 있는 일의 시작에 불과합니다.
토큰, GPT, 그리고 트랜스포머에 대한 이해가 깊어지면, 이제 AI가 어떻게 지능적이고 인간과 같은 응답을 생성하는지 감상할 수 있습니다.
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