LLM의 내부 동작 원리: 백엔드 개발자를 위한 6단계 핵심 요약

핵심 기술

이 글은 LLM(Large Language Model)이 사용자의 질문을 받아 답변을 생성하기까지의 내부 동작 과정을 6단계로 나누어 백엔드 개발자의 관점에서 명확하고 간결하게 설명합니다. LLM의 핵심 메커니즘을 깊이 파고들기 부담스러워하는 개발자들을 위해 큰 흐름을 이해시키는 데 초점을 맞춥니다.

기술적 세부사항

LLM의 6단계 동작 과정은 다음과 같습니다:
* 1단계: 토큰화 (Tokenization)
* 입력 문장을 LLM이 이해할 수 있는 최소 단위인 '토큰'으로 분리합니다.
* 각 토큰에 고유한 정수 ID를 매핑합니다.
* Gemini 모델에서 사용되는 SentencePiece 토크나이저의 언어 중립적, 서브워드 기반 특성을 설명합니다.
* BPE(Byte Pair Encoding) 및 ULM(Unigram Language Model)의 기본 원리를 소개합니다.
* 2단계: 임베딩 (Embedding)
* 토큰화된 정수 ID를 의미를 담은 다차원 공간의 벡터(임베딩 벡터)로 변환합니다.
* 단어의 의미와 뉘앙스를 수치적으로 표현하며, Embedding Table에 저장됩니다.
* PCA(Principal Component Analysis)를 활용한 임베딩 벡터 시각화의 원리를 설명합니다.
* 임베딩의 문맥적 유연성을 강조합니다.
* 3단계: 위치 인코딩 (Positional Encoding)
* 단어의 순서 정보를 담은 고유한 벡터를 생성하여 임베딩 벡터에 더합니다.
* sine, cosine 함수를 이용한 고전적인 방식의 수식을 제공합니다.
* 최종 입력 벡터 = Word Embedding Vector + Positional Encoding Vector 임을 명시합니다.

개발 임팩트

LLM의 내부 동작 원리를 이해함으로써, 개발자는 단순히 LLM API를 사용하는 것을 넘어:
* 더 효과적인 프롬프트 엔지니어링을 통해 원하는 답변을 더 정확하게 얻을 수 있습니다.
* LLM 기반 서비스나 기능을 개발할 때, 각 단계의 특성을 고려한 최적의 구현 전략을 수립할 수 있습니다.
* LLM의 한계와 장점을 명확히 파악하여 서비스 설계에 반영할 수 있습니다.

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