LLM의 핵심 구성 요소: 토큰화, 임베딩, 트랜스포머 심층 분석

LLM의 핵심 구성 요소: 토큰화, 임베딩, 트랜스포머 심층 분석

이 글은 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 구동하는 핵심 기술인 토큰화, 임베딩, 트랜스포머에 대해 쉽고 명확하게 설명합니다.

• 핵심 기술: LLM은 인간의 언어를 이해하고 생성하기 위해 복잡한 내부 프로세스를 거칩니다. 이 과정의 근간에는 텍스트를 숫자로 변환하고 문맥을 파악하는 토큰화, 임베딩, 트랜스포머 아키텍처가 자리 잡고 있습니다.

• 기술적 세부사항:

  • LLM (Large Language Model): 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 훈련된 AI 모델.
  • GPT (Generative Pre-trained Transformer): 생성(Generative), 사전 훈련(Pre-trained), 트랜스포머(Transformer)의 약자로, AI 모델의 특징을 나타냅니다.
  • 토큰화 (Tokenization): 입력 텍스트를 단어 또는 하위 단어(토큰)로 분리하고 숫자로 변환하는 과정. 모델은 고정된 어휘 크기를 가집니다.
    • 예시: "Today is a sunny day" -> [Today, is, a, sunny, day]
    • tiktoken 라이브러리를 사용한 토큰화 예시 코드 제공.
  • 임베딩 (Embeddings): 토큰을 의미를 포함하는 숫자 벡터로 변환하는 과정. 단어 간의 관계와 의미를 수치적으로 표현합니다.
    • 예시: king, queen과 같은 단어의 벡터는 가깝고, pizza, shoes와 같은 단어의 벡터는 멀리 떨어져 있습니다.
    • OpenAI API를 사용한 임베딩 생성 예시 코드 제공.
  • 트랜스포머 (Transformer): 단어 하나하나가 아닌 전체 문장을 한 번에 처리하여 단어 간의 관계와 문맥을 파악하는 모델 아키텍처.
    • Positional Encoding: 단어의 위치 정보를 모델에 전달하여 문맥 이해를 돕습니다.
    • Self-Attention: 문장 내 모든 단어를 동시에 고려하여 단어 간의 중요도를 파악합니다.
    • Multi-Head Attention: 여러 관점에서 문장을 분석하여 더 풍부한 이해를 제공합니다.
  • 인코더 (Encoder): 입력된 토큰과 임베딩을 바탕으로 문장의 전체 의미와 맥락을 깊이 이해하는 부분.
  • 디코더 (Decoder): 인코더가 이해한 내용을 바탕으로 다음 단어를 순차적으로 생성하여 응답을 만드는 부분.
  • 소프트맥스 (Softmax): 모델이 예측한 단어 점수를 확률 분포로 변환합니다.
  • 온도 (Temperature): 생성되는 응답의 창의성 또는 예측 가능성을 조절하는 파라미터.
  • 추론 (Inference): 학습된 모델을 사용하여 새로운 입력을 처리하고 결과를 생성하는 과정. 새로운 학습은 일어나지 않습니다.
  • 지식 마감 (Knowledge Cutoff): 모델이 학습한 데이터의 최신 시점을 의미하며, 실시간 정보 접근은 불가합니다.

• 개발 임팩트: LLM의 내부 작동 방식을 이해함으로써 개발자는 더 효과적으로 AI 모델을 활용하고, 자체 모델 개발 또는 미세 조정을 위한 기반 지식을 쌓을 수 있습니다. 특히 자연어 처리 분야의 발전 방향을 예측하는 데 도움이 됩니다.

• 커뮤니티 반응: (원문에서 특정 커뮤니티 반응에 대한 언급은 없으나, 설명된 기술들은 AI 및 NLP 커뮤니티에서 매우 활발히 논의되고 있으며, LLM의 핵심 발전 동력으로 간주됩니다.)

• 톤앤매너: IT 기술 및 AI 분야의 전문성을 유지하면서도, 복잡한 개념을 비유와 예시를 통해 쉽게 전달하려는 친절하고 교육적인 톤을 유지합니다.