대형 언어 모델(LLM)은 최근 인공지능 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나입니다. 특히 OpenAI의 ChatGPT와 같은 모델들은 인간과 유사한 대화 능력을 보여주며 많은 관심을 받고 있습니다. 이 글에서는 이러한 LLM의 작동 원리를 심층적으로 살펴보겠습니다.
1. 데이터 수집 및 전처리 과정
커먼크롤을 통한 데이터 수집
LLM 학습의 첫 단계는 방대한 양의 텍스트 데이터를 수집하는 것입니다. 대부분의 모델들은 커먼크롤(Common Crawl)과 같은 웹 크롤링 서비스를 통해 인터넷에서 데이터를 수집합니다. 커먼크롤은 웹페이지의 스냅샷을 정기적으로 저장하며, 모든 링크를 따라가며 정보를 수집합니다.
데이터 정제 과정
수집된 데이터는 다음과 같은 여러 단계를 거쳐 정제됩니다:
- URL 필터링: 불필요하거나 저품질 콘텐츠가 포함된 URL을 제거합니다.
- 텍스트 추출: 원시 HTML 마크업으로부터 유용한 텍스트만 추출합니다.
- 언어 필터링: 언어 분류기를 사용해 각 웹페이지의 언어를 파악하고, 필요한 언어만 선별합니다.
- 중복 제거: 동일하거나 매우 유사한 콘텐츠를 제거하여 데이터의 다양성을 유지합니다.
- 품질 필터링: 저품질 콘텐츠, 스팸, 유해 콘텐츠 등을 제거합니다.
2. 토큰화 과정
UTF-8 인코딩
텍스트 데이터는 먼저 UTF-8과 같은 표준 인코딩으로 변환됩니다. UTF-8 인코딩은 각 문자를 비트값(0 또는 1)으로 변환하며, 이러한 비트들은 8개씩 묶여 바이트 시퀀스로 조합됩니다. 이는 총 256개(2^8)의 가능한 값을 가질 수 있습니다.
바이트 페어 인코딩(BPE)
LLM은 바이트 페어 인코딩(Byte Pair Encoding, BPE)이라는 기법을 사용하여 텍스트를 효율적으로 처리합니다. BPE는 다음과 같은 과정으로 진행됩니다:
- 자주 등장하는 연속된 바이트 또는 코드를 찾는 알고리즘을 실행합니다.
- 이러한 패턴을 새로운 기호(토큰)로 묶습니다.
- 이 과정을 반복하여 자주 사용되는 단어나 단어 조각에 대한 효율적인 표현을 생성합니다.
GPT-4는 약 10만 개의 토큰(심볼)을 사용하며, 이 과정을 통해 원문을 토큰 시퀀스로 변환합니다. 이를 '토큰화(tokenization)'라고 합니다.
토큰화의 중요성
토큰화는 LLM이 텍스트를 이해하고 생성하는 데 핵심적인 과정입니다. Tiktokenizer와 같은 도구를 사용하면 이 토큰화 과정을 직접 확인할 수 있으며, 이 과정에서 대소문자와 공백이 구분됩니다.
예를 들어, "파인드웹 데이터 셋"과 같은 텍스트는 여러 개의 토큰으로 분할될 수 있습니다. 이렇게 토큰화된 데이터는 신경망 학습에 사용됩니다.
3. 신경망 학습
컴퓨팅 요구사항
신경망 학습은 엄청난 양의 컴퓨터 연산을 필요로 합니다. 이 과정에서 모델은 텍스트의 통계적 관계를 모델링하게 됩니다.
학습 과정
LLM의 학습 과정은 다음과 같이 진행됩니다:
- 신경망은 토큰 시퀀스를 입력받고, 다음에 올 토큰을 예측합니다.
- 예측과 실제 토큰 사이의 오차를 계산합니다.
- 이 오차를 바탕으로 신경망을 조금씩 조정하여 올바른 토큰의 확률을 높여나갑니다.
- 이 과정은 전체 데이터셋의 모든 토큰에 대해 반복됩니다.
- 궁극적으로 예측이 훈련 데이터의 통계와 일치하고 토큰 간의 패턴을 학습하도록 네트워크를 업데이트합니다.
본질적으로, 신경망 학습이란 훈련 데이터의 통계적 패턴과 일치하는 최적의 매개변수(가중치)를 찾는 과정입니다.
인공 신경망의 구조
LLM에 사용되는 인공 신경망은 생물학적 뉴런에 비해 상대적으로 단순한 구조를 가지고 있지만, 수십억 개의 매개변수를 포함하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.
토큰 예측과 피드백
학습 과정에서 모델은 토큰을 계속해서 피드백하면서 예측하고 추론하는 과정을 반복합니다. 이런 방식으로 모델은 텍스트의 패턴을 점차 더 잘 이해하게 됩니다.
4. 트랜스포머 아키텍처
GPT(Generative Pre-trained Transformer)
현대 LLM의 대부분은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. GPT(General Pre-trained Transformer)는 이러한 트랜스포머 기반 모델의 대표적인 예입니다.
기술적 발전
최근 몇 년간 데이터셋 품질 향상 및 하드웨어 성능 개선으로 인해 훨씬 효율적인 모델들이 등장하기 시작했습니다. 이러한 모델들은 더 많은 매개변수를 가지며, 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.
성능 최적화
학습 과정에서 모델은 매개변수를 계속 조정하면서 다음 토큰에 대한 예측력을 강화합니다. 손실값(loss)이 감소할수록 모델의 성능이 향상되며, 이는 학습이 제대로 진행되고 있다는 신호입니다.
GPU와 병렬 처리
신경망 학습은 GPU(Graphics Processing Unit)를 통한 병렬 처리를 활용하여 크게 가속화됩니다. 현대의 LLM 학습은 수천 개의 GPU를 사용하여 병렬로 진행되기도 합니다.
5. 기초 모델과 추론 과정
기초 모델의 본질
기초 모델은 본질적으로 '토큰 시뮬레이터'입니다. 즉, 주어진 텍스트 시퀀스에 이어질 가능성이 높은 다음 토큰을 예측하는 역할을 합니다.
다양한 모델들
OpenAI의 GPT 시리즈 외에도 Meta가 개발한 LLaMA(라마) 모델과 같은 다양한 오픈소스 LLM이 존재합니다.
추론 과정
신경망 훈련이 완료되고 원하는 매개변수를 얻으면, 모델은 추론을 통해 새로운 데이터를 생성합니다. 사용자가 모델과 대화할 때 발생하는 것이 바로 이 추론 과정입니다.
6. LLM의 한계와 문제점
응답의 비일관성
LLM은 매번 질문할 때마다 다른 결과를 제공할 수 있습니다. 이는 모델이 단순히 통계적 패턴을 기반으로 확률적으로 토큰을 생성하기 때문입니다.
신뢰성 문제
LLM은 인터넷에서 수집된 문서들을 학습한 것이므로, 그 응답을 완전히 신뢰할 수는 없습니다. 인터넷 자체에 오류나 편향된 정보가 포함되어 있을 수 있기 때문입니다.
시간적 제약
LLM은 학습된 시점의 데이터에 대해서만 답변이 가능합니다. 따라서 최신 정보나 학습 이후에 발생한 사건에 대해서는 정확한 정보를 제공하지 못할 수 있습니다.
할루시네이션(Hallucination)
LLM이 확률적으로 추측하는 과정에서 발생하는 '할루시네이션'은 모델이 실제로 존재하지 않는 정보를 생성하는 현상입니다. 이는 LLM의 가장 큰 문제점 중 하나로 여겨집니다.
7. 후처리와 개선 방법
후처리 과정
LLM의 출력은 종종 후처리 단계를 거칩니다. 이 과정은 전처리에 비해 상대적으로 비용이 적게 들지만, 출력의 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.
대화형 학습
일부 모델들은 인터넷 문서를 통한 사전 학습 이후에 대화를 통한 추가 학습을 진행합니다. 이 방식은 훨씬 짧은 시간 내에 모델의 대화 능력을 향상시킬 수 있습니다.
사실성(Factuality) 개선
LLM의 가장 큰 문제점 중 하나는 AI가 모르는 것을 모른다고 말하지 않는다는 것입니다. 이는 모델이 학습 데이터를 모방하기 때문에 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 '아는 것'과 '모르는 것'을 구분하는 '사실성(Factuality)' 개선이 연구되고 있습니다.
웹 검색 통합
일부 LLM은 웹 검색 기능을 통합하여 정보의 정확성을 높이고 있습니다. 이 방식은 출처와 인용을 명확히 표시함으로써 신뢰성을 향상시킵니다.
8. LLM의 한계 이해하기
토큰 기반 인식
모델은 문자가 아닌 토큰을 인식합니다. 이로 인해 특정 문자열이나 패턴을 처리하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
숫자 계산의 약점
LLM은 복잡한 숫자 계산이나 정확한 숫자 세기에 약한 모습을 보입니다. 이는 텍스트 기반의 패턴 인식에 최적화되어 있기 때문입니다.
맞춤법 오류
LLM은 때때로 맞춤법 오류를 범할 수 있습니다. 특히 학습 데이터에 오류가 포함되어 있거나, 특정 단어나 구문이 드물게 등장하는 경우에 발생할 수 있습니다.
9. 강화 학습을 통한 개선
RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)
최근 LLM 개발에서는 RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)가 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 방식은 다음과 같은 단계로 진행됩니다:
- 사전 학습을 마친 후 전문가의 해결 방법을 학습합니다.
- 인간 평가자로부터 피드백을 받아 모델을 개선합니다.
- 이 과정은 실전 테스트와 유사하며, 모델의 응답을 인간의 선호도에 맞게 조정합니다.
RLHF는 LLM이 더 유용하고, 안전하며, 정확한 응답을 제공하도록 돕는 중요한 과정입니다.
결론
대형 언어 모델은 방대한 데이터 수집부터 복잡한 신경망 학습, 그리고 다양한 후처리 과정을 거쳐 개발됩니다. 이들은 놀라운 언어 이해 및 생성 능력을 보여주지만, 동시에 할루시네이션이나 사실성 문제와 같은 여러 한계도 가지고 있습니다.
앞으로 LLM 기술은 계속 발전하여 이러한 한계를 극복하고, 더욱 정확하고 유용한 AI 시스템으로 진화해 나갈 것입니다. 특히 사실성 개선, 웹 검색 통합, RLHF와 같은 기술들이 이러한 발전을 이끌어나갈 것으로 기대됩니다.
