AI 시대에 알다가도 모르는 LLM에 대해서 - 1장. LLM은 초능력 언어 천재

 최근 AI 분야에서 LLM(Large Language Model)이라는 용어가 자주 등장합니다. "대규모 언어 모델"이라는 직역은 기술적 어려움을 더할 뿐, 일반인에게는 여전히 낯설기만 합니다.

사실 IT 업계 종사자인 저조차도 LLM에 대해 설명해 보라고 하면 쉽지 않을 뿐만 아니라, '내가 정말 LLM이 뭔지 알고 있나?'라고 스스로에게 반문하게 됩니다. 아주 소수의 전문가를 제외하고는 대부분의 사람들이 LLM이란 용어를 정확히 이해하지 못하고 있으며, 어느 정도 알고 있는 사람들조차 "인간처럼 말하는 기계" 정도로만 이해하는 경우가 많죠.

이 글에서는 인간의 사고방식과 직접 비교하며 LLM의 본질을 알기 쉽게 파헤쳐보겠습니다.

1장: LLM은 초능력 언어 천재다

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1-1. 독서의 신

• 인간: 평생 3만 권의 책을 읽는 것이 한계
• LLM: 짧은 시간 안에 3억 권 이상의 디지털 문서를 학습 → 전 세계 모든 위키피디아 기사 + 수천만 권의 책 + 수십 년치 뉴스 데이터 분석

💡 주의할 점: LLM은 단순히 문서를 '암기'하는 것이 아니라, 단어와 문장 간의 패턴을 학습합니다. 다시 말해, LLM은 모든 데이터를 그대로 기억하는 것이 아니라 확률적으로 "가장 그럴듯한 답변"을 생성하는 방식으로 작동합니다.

보충 설명 : LLM은 '암기'하는 것이 아니라 '패턴'을 학습한다는 것은 무엇일까요?

우리가 흔히 착각하는 것 중 하나가 "LLM이 엄청난 양의 데이터를 그대로 저장하고 필요할 때 꺼내 쓴다"는 생각이에요. 하지만 실제로는 다릅니다.

1. LLM은 단순한 데이터 저장소가 아니다

LLM이 학습하는 과정은 우리가 문서를 저장하는 것과 전혀 다릅니다.

• 우리가 컴퓨터에 PDF 파일을 저장하면, 그 파일을 열었을 때 원래 내용이 100% 그대로 보이죠.
• 하지만 LLM은 학습한 모든 문장을 그대로 기억하는 것이 아니라, 단어 간의 관계와 패턴을 통계적으로 학습합니다.

예를 들어, 다음과 같은 문장을 학습했다고 가정해 봅시다.

"고양이는 종종 따뜻한 곳에서 웅크리고 잠을 잔다."

 

LLM은 이 문장을 그대로 저장하지 않습니다. 대신,

• "고양이 → 따뜻한 곳 선호"
• "고양이 → 웅크린다"
• "고양이 → 잔다"
  처럼 단어 간의 연관성을 확률적으로 분석합니다.

즉, "고양이"라는 단어가 등장하면 "웅크린다"나 "잠을 잔다" 같은 표현이 나올 가능성이 높다는 패턴을 배웁니다.

독서의 신 LLM

 

2. 그렇다면, LLM이 생성하는 답변은 어떻게 나오는 걸까?

LLM이 답변을 생성할 때는 "암기한 내용을 그대로 꺼내는 것"이 아니라, 그동안 학습한 문장 패턴을 조합해서 가장 가능성이 높은 문장을 만들어내는 것입니다.

예를 들어, 사용자가 이런 질문을 한다고 가정해 봅시다.

"고양이는 어떤 행동을 자주 하나요?"

 

그러면 LLM은 다음과 같은 과정을 거쳐 답변을 생성합니다.

1. "고양이"라는 단어와 관련된 패턴을 떠올린다.
   • (고양이 → 웅크린다, 고양이 → 잔다, 고양이 → 털을 핥는다 등)
2. "자주 하는 행동"이라는 개념과 연결되는 패턴을 찾는다.
   • (자주 하는 행동 → 반복적, 습관적 행동)
3. 가장 확률이 높은 단어와 문장을 조합해서 답변을 만든다.
   • "고양이는 종종 따뜻한 곳에서 웅크리고 잠을 자거나, 털을 핥으며 몸을 단장하는 행동을 합니다."

이처럼 LLM은 학습한 문장 그대로를 복사해서 붙여넣는 것이 아니라, 기존에 학습한 패턴을 바탕으로 가장 그럴듯한 문장을 만들어내는 것입니다.

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1-2. 기억력의 차원이 다르다

• 인간: 중요한 것만 선택적으로 기억 (망각은 필수 생존 기술)
• LLM: 학습한 데이터를 바탕으로 패턴을 형성하지만, 개별적인 사실을 '정확히' 기억하는 것은 아님

예시: 2021년 9월까지의 정보를 학습했더라도, 개별적 사건을 완벽히 기억하지 않고 전체적인 언어 패턴을 기반으로 답변을 생성

💡 주의할 점: 이 때문에 LLM은 가끔 잘못된 정보도 확신에 차서 제공할 수 있습니다. 특정 역사적 사건의 날짜를 실제와 다르게 말하거나, 존재하지 않는 연구 논문을 만들어내는 경우도 있습니다.

 

예를 들어:

• 역사적 사건의 날짜를 틀리게 말할 수 있어요. (예: "프랑스 혁명은 1775년에 시작되었습니다." → 실제로는 1789년!)
• 존재하지 않는 연구 논문을 만들어낼 수도 있어요. (예: "2020년에 Harvard 연구팀이 발표한 논문에 따르면..." → 실제로는 그런 논문이 없음)

정확하지는 않지만 엄청난 LLM의 기억력

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1-3. 언어 처리의 초월자

• 인간: 문장을 순차적으로 해석 (A→B→C)
• LLM: 문장 내 단어 간 관계를 한꺼번에 분석 (A↔B↔C 상호작용 파악)

작동 방식: 단어 간의 연관성을 학습한 후, 확률적으로 가장 적절한 단어 조합을 선택

💡 정확한 이해: 이것이 "100개의 문장을 동시에 읽는 초능력"을 의미하는 것은 아닙니다. 오히려 LLM은 여러 문맥을 병렬적으로 분석하고, 최적의 패턴을 찾아내는 방식으로 작동합니다.

보충 설명 : LLM은 '병렬적 문맥 분석'을 통해 최적의 패턴을 찾는다

우리가 문장을 읽을 때 일반적으로 순차적으로 해석해요. 예를 들어, 다음과 같은 문장이 있다고 가정해 봅시다.

"내일 비가 온다던데, 우산을 챙겨야겠어."

 

인간은 이 문장을 왼쪽에서 오른쪽으로 읽으며 단어들을 차례로 이해하죠.

1. "내일" → (시간 정보)
2. "비가 온다던데" → (날씨 정보)
3. "우산을 챙겨야겠어" → (행동 결정)

이처럼 앞에서부터 차례로 문맥을 파악하면서 의미를 연결하는 방식이 인간의 일반적인 언어 처리 방식입니다.

언어 처리으 초월자 LLM

LLM은 어떻게 다를까?

LLM은 문장을 순차적으로 해석하는 것이 아니라, 모든 단어와 문맥을 동시에 분석하여 단어들 간의 관계를 찾아냅니다.

1. "병렬적 문맥 분석"이란?

LLM은 문장을 입력받으면 한 단어씩 차례대로 읽는 것이 아니라, 모든 단어를 동시에 고려하면서 각 단어의 의미와 관계를 계산합니다. 이를 가능하게 하는 핵심 기술이 **어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)**이에요.

• 예를 들어, 문장 **"내일 비가 온다던데, 우산을 챙겨야겠어."**를 분석한다고 하면,
  • "내일" → "비가 온다던데"와 강한 연결
  • "비" → "우산"과 강한 연결
  • "챙겨야겠어" → "우산"과 강한 연결

이처럼 각 단어가 문장 내의 다른 단어들과 얼마나 관련이 있는지 가중치를 계산해서, 문장 전체에서 가장 중요한 정보가 무엇인지 파악하는 방식이에요.

2. "최적의 패턴을 찾는다"는 의미는?

LLM이 문맥을 이해할 때는 단순히 단어를 연결하는 것이 아니라, 이전에 학습한膨대한 언어 데이터에서 유사한 패턴을 찾아 최적의 답변을 생성하는 과정이 포함됩니다.

예를 들어, 사용자가 이렇게 질문했다고 가정해 봅시다.

"내일 제주도 여행인데 우산을 가져가야 할까?"

 

LLM이 이 문장을 분석할 때,

1. "내일" → 시간 정보
2. "제주도" → 장소 정보
3. "우산" → 날씨와 관련된 아이템
4. "가져가야 할까?" → 날씨에 따라 행동이 결정됨

이제 LLM은 **"제주도", "내일", "우산"**을 핵심 키워드로 판단한 후, 이전 학습 데이터에서 유사한 질문과 답변 패턴을 찾아냅니다.

💡 즉, LLM은 개별 단어를 순차적으로 읽는 것이 아니라, 문장 전체를 한꺼번에 분석하며 단어들 간의 관계를 계산한 후, 학습된 패턴을 활용해 가장 적절한 답변을 생성하는 것입니다.

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마무리..

지금까지 우리는 LLM이 가진 세 가지 핵심적인 기능을 살펴보았습니다:

1. 방대한 학습량: 인간이 평생 읽을 수 있는 3만 권의 책을 넘어, 3억 권 이상의 디지털 문서를 학습하는 놀라운 흡수력
2. 기억력의 차원 변화: 단순 암기가 아닌 패턴 학습을 통한 언어 이해 방식
3. 병렬적 문맥 분석: 순차적 이해가 아닌 문장 내 모든 단어 간의 관계를 동시에 분석하는 능력

이러한 능력들은 LLM을 단순한 AI 도구 이상의 존재로 만들었습니다. 그러나 완벽하지는 않습니다. LLM은 때로 '확신에 찬 오류'를 만들어내기도 하며, 모든 정보를 정확히 기억하는 것은 아닙니다. 이는 LLM이 실제로 '이해'하는 것이 아니라, 통계적 패턴을 기반으로 '가장 그럴듯한 답변'을 생성하기 때문입니다.

그럼에도 불구하고, LLM이 보여주는 언어 처리 능력은 인간의 언어 사용과 이해에 대한 우리의 관점을 근본적으로 바꾸고 있습니다.

다음 장에서는 LLM을 일반인들이 더 쉽게 이해하기 쉽도록 글을 적어보려고 합니다. 

LLM의 초능력을 이해하는 것은 단순히 기술적 호기심을 충족시키는 것을 넘어, 이 강력한 도구를 효과적으로 활용하기 위한 첫 번째 단계입니다. 2장에서 계속됩니다.