LLM 핸드북 AI 시대의 필수 교양, 거대 언어 모델의 모든 것

2025-08-12 22:30

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[필독] LLM 핸드북: AI 시대의 필수 교양, 거대 언어 모델의 모든 것

1. 거대 언어 모델(LLM), 왜 만들어졌나?

인간은 언어를 통해 소통하고, 지식을 축적하며, 문명을 발전시켜 왔습니다. 컴퓨터 과학의 오랜 꿈 중 하나는 기계가 인간의 언어를 이해하고 사용하는 것이었습니다. 이는 단순히 특정 단어에 반응하는 수준을 넘어, 문맥을 파악하고, 뉘앙스를 이해하며, 창의적인 문장을 생성하는 능력을 포함합니다.

초기 자연어 처리(NLP) 기술은 규칙 기반 시스템에 의존했습니다. 프로그래머가 수많은 문법 규칙과 예외 사항을 직접 코드로 입력하는 방식. 하지만 언어의 복잡성과 유연성 앞에서 이 방식은 명확한 한계에 부딪혔습니다. “말은 아 다르고 어 다르다”는 속담처럼, 같은 단어라도 문맥에 따라 의미가 완전히 달라지기 때문.

이후 통계적 방법론이 등장하며 가능성을 열었지만, 진정한 돌파구는 **신경망(Neural Network)**과 **딥러닝(Deep Learning)**의 발전에서 시작되었습니다. 인간의 뇌 신경망을 모방한 이 기술은 기계가 방대한 데이터 속에서 스스로 패턴과 규칙을 학습하게 만들었습니다.

LLM은 이러한 기술 발전의 정점에 있습니다. 특정 작업에만 국한되지 않고, 범용적인 언어 능력을 갖춘 모델을 만들려는 시도의 결과물. 마치 인간이 수많은 책을 읽고 세상의 지식을 습득하듯, LLM은 인터넷의 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 구조와 의미, 그리고 그 안에 담긴 세상의 지식까지 내재화합니다.

비유하자면, LLM은 세상의 모든 책을 읽고 그 내용을 자신만의 방식으로 이해하고 정리한 거대한 도서관 사서와 같습니다. 우리는 그 사서에게 질문을 던져 원하는 정보를 얻거나, 새로운 이야기를 써달라고 요청할 수 있습니다. LLM의 탄생은 기계와의 소통 방식을 근본적으로 바꾸고, 지식 정보에 접근하는 패러다임을 전환하는 혁신적인 사건인 셈입니다.

2. LLM의 심장: 트랜스포머 아키텍처 파헤치기

LLM의 경이로운 성능 뒤에는 **트랜스포머(Transformer)**라는 혁신적인 아키텍처가 있습니다. 2017년 구글 연구팀이 발표한 “Attention Is All You Need”라는 논문에서 처음 소개된 이 구조는 기존 모델들의 한계를 극복하며 LLM 시대의 문을 활짝 열었습니다.

2.1. 핵심 메커니즘: 어텐션(Attention)

트랜스포머의 가장 중요한 개념은 어텐션(Attention) 메커니즘입니다. 이름 그대로 ‘주목’하는 능력. 문장을 처리할 때, 어떤 단어가 다른 단어들과 얼마나 중요한 관련이 있는지를 파악하여 가중치를 부여하는 방식입니다.

예를 들어, “그는 강가에 가서 낚싯대를 던졌다”라는 문장이 있다면, 기존 모델(RNN 등)은 단어를 순서대로 처리하느라 ‘그’와 ‘던졌다’ 사이의 중요한 관계를 놓치기 쉬웠습니다. 거리가 멀어질수록 정보가 희석되기 때문.

하지만 어텐션 메커니즘은 문장 전체를 한 번에 보고, ‘던졌다’라는 동사가 주어인 ‘그’와 가장 밀접한 관련이 있음을 즉시 파악합니다. 마치 우리가 문장을 읽을 때 핵심 단어들에 자연스럽게 더 집중하는 것과 같은 원리. 이 능력 덕분에 LLM은 길고 복잡한 문장의 문맥도 정확하게 이해할 수 있습니다.

2.2. 트랜스포머의 두 기둥: 인코더와 디코더

트랜스포머는 크게 **인코더(Encoder)**와 디코더(Decoder) 두 부분으로 구성됩니다.

• 인코더 (Encoder): 입력된 문장을 이해하고 압축하는 역할. 문장을 받아서 각 단어의 의미와 문맥적 관계를 담은 숫자 표현(벡터)으로 변환합니다. 여러 개의 인코더 층을 겹겹이 쌓아 점점 더 깊고 추상적인 의미를 추출합니다.

• 디코더 (Decoder): 인코더가 압축한 의미를 바탕으로 새로운 문장을 생성하는 역할. 다음에 올 단어를 예측하고, 그 예측을 바탕으로 또 다음 단어를 예측하는 과정을 반복하며 자연스러운 문장을 만들어냅니다. 디코더 역시 어텐션 메커니즘을 사용하여, 인코더가 전달한 문맥 정보와 자신이 지금까지 생성한 단어들을 모두 참고하여 가장 적절한 다음 단어를 선택합니다.

**GPT(Generative Pre-trained Transformer)**와 같은 모델은 주로 디코더 구조에 집중하여 텍스트 생성 능력을 극대화한 모델이며, **BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)**는 인코더에 집중하여 문장 이해 및 분석 능력을 강화한 모델입니다.

3. LLM은 어떻게 학습하고 똑똑해지는가?

LLM을 만드는 과정은 크게 **사전 학습(Pre-training)**과 미세 조정(Fine-tuning) 두 단계로 나뉩니다.

3.1. 사전 학습 (Pre-training): 세상의 지식을 흡수하는 단계

이 단계는 LLM의 기초 체력을 기르는 과정입니다. 인터넷의 웹페이지, 책, 뉴스 기사 등 수십억, 수천억 개의 단어로 이루어진 방대한 텍스트 데이터를 사용합니다.

학습 방식은 주로 **자기지도학습(Self-supervised Learning)**입니다. 정답이 따로 없는 데이터에서 모델 스스로 문제를 만들고 정답을 맞히며 학습하는 방식. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 다음 단어 예측 (Next Token Prediction): “나는 오늘 아침에 맛있는 ____” 와 같이 문장의 일부를 가리고, 빈칸에 들어갈 가장 확률이 높은 단어(‘커피를’, ‘사과를’ 등)를 예측하게 합니다. 이 과정을 수없이 반복하며 모델은 단어와 단어 사이의 관계, 문법 구조, 문맥의 흐름을 자연스럽게 터득합니다.

• 마스크 언어 모델 (Masked Language Model): 문장 중간의 단어를 무작위로 가리고(“나는 [MASK] 아침에 맛있는 커피를 마셨다”), 주변 단어들을 통해 가려진 단어(‘오늘’)를 맞추게 합니다. 이를 통해 문장의 양방향 문맥을 깊이 있게 이해하는 능력을 기릅니다.

이 사전 학습 단계에서 LLM은 언어에 대한 범용적인 이해력과 세상에 대한 방대한 배경지식(상식)을 갖추게 됩니다.

3.2. 미세 조정 (Fine-tuning): 특정 임무를 위한 전문화 훈련

사전 학습을 마친 LLM은 똑똑하지만, 아직 사용자의 의도를 정확히 파악하고 유용하게 대답하는 능력은 부족합니다. 이 능력을 길러주는 것이 미세 조정 단계입니다.

• 지도 미세 조정 (Supervised Fine-tuning, SFT): 특정 목적에 맞게 잘 정제된 ‘질문-답변’ 데이터셋을 사용하여 모델을 추가로 학습시킵니다. 예를 들어, “대한민국의 수도는 어디인가요?”라는 질문에 “서울입니다.”라고 답변하도록 가르치는 것. 이를 통해 모델은 대화 형식에 익숙해지고, 지시를 따르는 능력을 학습합니다.

• 인간 피드백 기반 강화학습 (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF): LLM을 더욱 인간의 가치에 부합하고 유용하게 만드는 핵심적인 단계입니다.

  1. 보상 모델 학습: 동일한 질문에 대해 LLM이 생성한 여러 답변을 사람이 직접 평가하여 순위를 매깁니다. (A답변 > B답변 > C답변) 이 데이터를 학습하여, 어떤 답변이 더 좋은 답변인지를 판단하는 ‘보상 모델’을 만듭니다.

  2. 강화학습: LLM이 새로운 질문에 답변을 생성할 때, 이 보상 모델로부터 ‘점수(보상)‘를 받도록 합니다. LLM은 더 높은 점수를 받는 방향으로, 즉 인간이 선호하는 방식으로 답변을 생성하도록 스스로를 업데이트합니다.

이 과정을 통해 LLM은 단순히 정보를 나열하는 것을 넘어, 더 안전하고, 윤리적이며, 사용자에게 실질적인 도움을 주는 방향으로 진화합니다.

4. LLM 사용법: 무엇을 할 수 있는가?

LLM은 특정 기능에 얽매이지 않는 ‘범용 기술’입니다. 그 활용 가능성은 우리의 상상력에 달려있습니다.

• 정보 검색 및 요약: 복잡한 주제에 대해 질문하고, 핵심 내용을 요약해달라고 요청할 수 있습니다. 긴 보고서나 논문을 순식간에 파악하는 데 유용합니다.

• 콘텐츠 생성: 이메일, 블로그 포스트, 마케팅 문구, 시, 소설, 심지어 코드까지 다양한 종류의 텍스트를 생성할 수 있습니다. 창의적인 작업의 초안을 잡는 데 강력한 도구가 됩니다.

• 번역 및 언어 학습: 높은 수준의 번역 품질을 제공하며, 특정 뉘앙스나 문체까지 반영한 번역이 가능합니다. 외국어 작문을 교정받거나, 단어의 다양한 쓰임새를 배우는 데 활용할 수 있습니다.

• 대화형 AI (챗봇): 고객 서비스, 개인 비서, 교육용 튜터 등 사람과 자연스럽게 대화하며 상호작용하는 시스템을 구축할 수 있습니다.

• 코드 생성 및 디버깅: 원하는 기능을 자연어로 설명하면 파이썬, 자바스크립트 등 다양한 언어의 코드를 생성해 줍니다. 코드의 오류를 찾고 수정하는 데도 도움을 받을 수 있습니다.

효과적인 LLM 사용을 위한 팁 (프롬프트 엔지니어링):

LLM으로부터 원하는 답변을 얻어내는 핵심은 ‘질문하는 기술’, 즉 프롬프트 엔지니어링에 있습니다.

1. 명확하고 구체적인 지시: “글 써줘” 보다는 “초등학생도 이해할 수 있도록 ‘광합성’의 원리에 대해 500자 내외로 설명하는 블로그 글을 써줘” 와 같이 구체적으로 요청해야 합니다.

2. 역할 부여 (Persona): “당신은 10년차 경제 전문가입니다. 현재의 인플레이션 상황을 분석하고, 일반인을 위한 투자 전략 3가지를 제시해주세요.” 와 같이 역할을 부여하면 더 전문적인 답변을 얻을 수 있습니다.

3. 예시 제공 (Few-shot Prompting): 원하는 결과물의 예시를 함께 제공하면, 모델이 결과물의 형식과 톤을 더 잘 이해하고 따라 할 수 있습니다.

4. 단계별 사고 유도 (Chain-of-Thought): 복잡한 문제의 경우, 정답만 요구하지 말고 “단계별로 생각해서 설명해줘(Let’s think step by step)“와 같은 문구를 추가하여 모델이 논리적인 추론 과정을 거치도록 유도할 수 있습니다.

5. 심화: LLM의 한계와 미래

LLM은 강력하지만 만능은 아닙니다. 명확한 한계와 과제를 안고 있습니다.

• 환각 (Hallucination): LLM은 학습한 데이터를 기반으로 확률적으로 가장 그럴듯한 답변을 생성합니다. 이 과정에서 사실이 아닌 내용을 마치 사실인 것처럼 지어내는 ‘환각’ 현상이 발생할 수 있습니다. 따라서 LLM이 제공한 정보는 반드시 교차 검증이 필요합니다.

• 편향성 (Bias): LLM은 인터넷의 데이터를 학습하므로, 데이터에 존재하는 사회적, 문화적 편향을 그대로 학습할 수 있습니다. 이는 특정 집단에 대한 고정관념을 강화하거나 차별적인 결과를 낳을 위험이 있습니다.

• 최신 정보 부족: 대부분의 LLM은 특정 시점까지의 데이터로 학습됩니다. 따라서 그 이후에 발생한 사건이나 최신 정보에 대해서는 알지 못합니다. (최근에는 실시간 검색을 연동하여 이 문제를 일부 보완하기도 합니다.)

• 높은 비용: LLM을 학습하고 운영하는 데에는 엄청난 양의 컴퓨팅 자원과 전력이 소모됩니다. 이는 기술의 접근성을 제한하는 요인이 될 수 있습니다.

미래 전망:

이러한 한계에도 불구하고 LLM 기술은 눈부신 속도로 발전하고 있습니다.

• 멀티모달(Multi-modal) LLM: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상까지 이해하고 생성하는 방향으로 진화하고 있습니다. 텍스트로 이미지를 만들고, 이미지를 보고 설명하는 것이 그 예입니다.

• 모델 경량화 및 효율화: 더 적은 자원으로도 높은 성능을 내는 소형 LLM(sLLM)에 대한 연구가 활발히 진행 중입니다. 이는 스마트폰과 같은 개인 기기에서도 LLM을 구동할 수 있는 길을 열어줄 것입니다.

• 에이전트(Agent)로서의 발전: 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 계획을 세우며, 필요한 도구(웹 검색, 코드 실행 등)를 사용하여 문제를 해결하는 ‘AI 에이전트’로 발전할 것입니다.

LLM은 인류의 지적 능력을 확장하는 강력한 도구입니다. 그 원리를 이해하고, 장점과 한계를 명확히 인식하며, 책임감 있게 활용하는 능력이 미래 사회를 살아가는 우리 모두에게 필수적인 교양이 될 것입니다.

References

LLM