대규모 언어모델(LLM: Large Language Model)은 현대 인공지능 기술의 핵심을 이루는 기반 구조로, 생성형 AI가 문장을 이해하고 새로운 텍스트를 생성할 수 있는 능력의 중심에 존재한다. 이 모델들은 방대한 양의 데이터를 기반으로 언어의 구조적 규칙, 의미적 패턴, 문맥적 연결성을 학습하며, 인간과 유사한 문장 생성 능력을 갖추기 위해 복잡한 알고리즘과 신경망 구조를 활용한다. 특히 Transformer 아키텍처의 등장 이후 언어모델의 성능은 혁신적으로 향상되었고, 오늘날의 GPT, PaLM, LLaMA 등은 이러한 변화를 바탕으로 자연스러운 언어 생성, 정보 요약, 논리적 추론, 번역, 질의응답 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 본 글은 LLM의 구조가 어떻게 구성되는지, 학습 과정에서 어떠한 연산이 이루어지는지, 모델이 언어의 의미를 이해하는 방식이 무엇인지, 그리고 이러한 기술이 실제 서비스에 적용될 때 어떤 방식으로 작동하는지 전문가의 시각에서 단계적으로 분석한다. 또한 LLM의 한계와 앞으로의 발전 가능성, 윤리적 이슈까지 포함해 전체적인 기술 흐름을 명확하게 이해할 수 있도록 돕는다.
대규모 언어모델이 급격히 성장한 배경과 기술적 의미
대규모 언어모델(LLM)은 최근 몇 년간 AI 기술 발전을 견인하는 중심축이라 할 수 있다. 언어 수십억 개 이상을 학습하는 이러한 모델은 기존의 단순한 자연어 처리(NLP) 기술을 넘어 인간 언어의 구조적 특성을 이해하고, 맥락에 적합한 문장을 스스로 생성하는 능력을 갖추었다. 이러한 기술적 성과는 단순히 알고리즘의 발전에서만 나온 것이 아니라, 컴퓨팅 파워의 증가, 거대한 데이터셋의 구축, 효율적인 학습 구조의 설계가 모두 결합된 결과이다. 특히 2017년 발표된 Transformer 모델의 등장은 인공지능이 문맥을 이해하는 방식에 혁신을 가져왔다. 기존의 RNN이나 LSTM 기반 구조는 긴 문장을 해석하는 데 한계가 있었고, 연속적인 데이터 처리 과정에서 정보 손실이 발생하는 문제가 있었다. 하지만 Transformer는 Self-Attention 메커니즘을 활용하여 문장 내 모든 단어가 서로 어떤 관계와 영향을 주는지를 동시에 계산할 수 있게 만들었다. 이 방식 덕분에 LLM은 긴 문장도 자연스럽게 처리할 수 있으며, 단순 단어 조합이 아니라 실제 의미를 파악하는 듯한 행동을 보이게 된 것이다.
최근 산업에서는 고객센터 자동화, 문서 요약, 질의응답 시스템, 검색 엔진 고도화, 데이터 분석, 번역, 교육 보조 도구 등 다양한 서비스에 LLM이 적용되고 있다. 이는 AI가 인간의 사고 과정을 완전히 대체하는 수준은 아니지만, 상당 부분에서 보조 역할을 넘어 창의적인 결과물까지 만들어낼 수 있게 되었음을 의미한다. 이러한 변화는 결국 LLM이 어떻게 학습을 하고 어떤 구조로 동작하는지를 이해하는 것이 앞으로의 시대 경쟁력과 직결된다는 사실을 보여준다.
대규모 언어모델의 구조, 학습 방식, 작동 원리를 단계별로 분석하기
대규모 언어모델을 구성하는 핵심 기술을 이해하기 위해서는 모델 구조, 학습 방식, 데이터 처리, 수학적 계산 과정 등을 단계적으로 분석할 필요가 있다. 아래에서는 이러한 요소를 세부적으로 나누어 설명한다.
1. Transformer 구조의 핵심: Self-Attention 메커니즘
Transformer는 현대 LLM의 기반 구조다. 그중에서도 가장 중요한 요소는 Self-Attention이다. 이 메커니즘은 문장 내 단어들이 서로 어떤 의미적 연결을 갖는지 “동시에 계산”하는 역할을 한다. 예를 들어 “그는 자동차를 수리했다”라는 문장에서 “그”가 누구를 가리키는지, “수리했다”의 대상이 “자동차”임을 파악하는 것은 인간에게는 자연스럽지만 기계에게는 매우 어려운 작업이다. Self-Attention은 이러한 문맥 관계를 확률적으로 계산하여 모델이 언어의 의미 구조를 정교하게 해석하도록 돕는다.
2. 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)
Transformer는 크게 두 부분으로 나뉜다.
- 인코더는 입력된 문장의 구조를 분석한다.
- 디코더는 분석된 정보를 바탕으로 새로운 문장을 생성한다.
GPT 시리즈는 디코더 기반 구조만 사용하며, 인풋을 바탕으로 다음 단어를 생성하는 데 특화되어 있다. 반면 BERT는 인코더 기반으로, 문장을 이해하는 데 특화되어 있다.
3. 토큰화(Tokenization): AI가 언어를 읽는 방식
인간은 단어와 문장을 직관적으로 이해하지만, AI는 텍스트를 바로 이해하지 못한다. AI는 텍스트를 ‘토큰(token)’ 단위로 분할하여 숫자로 변환한다. 토큰은 단어 하나가 될 수도 있고, 단어의 일부 조각이 될 수도 있다. 예를 들어 “대학교”는 “대”, “학”, “교”로 나뉘어 학습되기도 한다. 토큰화는 AI의 이해 방식이 인간 언어와 완전히 다르다는 점을 보여주는 중요한 과정이다.
4. 임베딩(Embedding): 단어를 수학적 공간에 배치하기
토큰은 숫자로 변환되지만, 그 숫자 자체는 의미를 가지지 않는다. 따라서 AI는 토큰을 “벡터 공간”에 배치하여 단어 간 의미적 관계를 수학적으로 표현한다. 예를 들어 “고양이”와 “강아지”는 비슷한 벡터 위치에 있고, “독서”와 “운동”은 서로 멀리 배치된다. 이를 “임베딩 공간”이라고 부르며, AI가 언어의 의미를 계산하는 기반이 된다.
5. 학습 과정: 파라미터 최적화와 손실 함수
LLM에는 수십억 개 이상의 파라미터가 존재한다. 파라미터는 모델이 언어 패턴을 기억하고 적절한 출력을 내기 위한 가중치 값이다. 모델은 학습 과정에서 예측 결과와 실제 정답의 차이를 계산하는데, 이를 손실 함수(loss function)로 측정한다. 손실 값이 작을수록 모델이 더 정확하게 예측한다는 의미이며, 이를 줄이기 위해 역전파(backpropagation) 과정을 거쳐 파라미터 값이 반복적으로 조정된다.
6. 사전 학습(Pre-training): 모델의 기반을 만드는 과정
LLM은 먼저 대규모 텍스트 데이터로 사전 학습을 진행한다. 이 단계에서 모델은 언어의 규칙성을 총체적으로 학습하며, 문법, 의미, 문맥 흐름, 세계 지식 등을 모두 얻게 된다. 사전 학습은 LLM이 언어를 이해하는 기반 능력을 만드는 핵심 과정이다.
7. 미세조정(Fine-tuning): 특정 목적에 맞는 모델 만들기
사전 학습이 끝난 모델은 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)와 같은 방식으로 추가 조정을 거친다. 이 과정에서 인간이 만든 데이터로 모델을 다시 학습시켜, 더 자연스럽고 안전한 답변을 생성하도록 한다. RLHF는 LLM이 단순한 언어 예측 모델을 넘어, 실제 서비스에 적합한 응답 품질을 갖추도록 하는 데 필수적이다.
8. 추론(Inference): 모델이 실제로 답변을 만드는 순간
실제 서비스에서 모델은 입력된 문장을 토큰화하고, 토큰 간 관계를 분석하고, 다음 단어의 확률을 계산하여 문장을 생성한다. 모델이 생성하는 문장은 단순한 규칙 기반이 아니라, 학습된 패턴과 문맥 이해가 결합된 결과물이다.
9. LLM의 기술적 한계
아무리 뛰어나도 LLM은 ‘인간처럼 생각하는 존재’가 아니다.
- 사실을 모르는 내용도 그럴듯하게 만들어낸다.
- 계산, 논리, 맥락 판단에서 오류가 발생할 수 있다.
- 학습 데이터 편향이 그대로 반영될 수 있다.
- 훈련되지 않은 주제에는 약한 결과를 낸다.
이러한 한계는 LLM을 “지능”이 아니라 “확률 기반 예측 장치”로 이해해야 하는 이유를 보여준다.
10. 앞으로 LLM이 발전할 방향
LLM은 앞으로 더 경량화되면서도 정확도는 높아지고, 멀티모달 기능(텍스트+이미지+음성+영상)이 더욱 강력해질 것으로 전망된다. 또한 AI 안전성(alignment) 기술이 발전하며, 인간의 가치와 판단 구조를 더 정교하게 반영하는 방향으로 진화할 것으로 예상된다.
LLM의 구조와 학습 방식을 이해하는 것이 기술 활용의 핵심이다
대규모 언어모델은 현대 AI 기술의 가장 핵심적인 기반이며, 앞으로의 산업과 사회 변화 속도는 LLM의 진화와 깊게 연결될 것이다. LLM은 단순히 많은 데이터를 외우는 것이 아니라, 언어의 구조적 패턴을 이해하고 확률적 예측을 통해 새로운 표현을 만들어내는 복잡한 시스템이다. 이러한 모델을 올바르게 활용하기 위해서는 그 내부 구조와 한계를 정확히 이해해야 한다. 많은 사람들이 AI를 마치 “생각하는 존재”처럼 받아들이지만, 실제로 LLM은 계산, 통계, 패턴 분석의 집합체다. 따라서 AI가 제공하는 답변을 비판적으로 바라보고, 필요한 경우 인간의 판단을 결합해 활용해야 한다. 앞으로 LLM은 의료, 교육, 금융, 산업 자동화, 콘텐츠 산업 등 다양한 분야에서 더 넓게 사용될 것이며, 그 영향력은 계속 확대될 것이다. 이번 글이 LLM의 구조와 작동 방식에 대한 이해를 돕고, 봉제님이 AI 시대의 변화 속에서 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 기반이 되기를 바란다.