대규모 언어 모델(LLM)이 작동하는 방식 – 초보자를 위한 심층 가이드
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- AI 초보자 및 LLM 기술에 관심 있는 개발자
- 기술적 지식이 필요 없는 기초 수준의 설명을 제공
핵심 요약
- LLMs는 "생각"하지 않고, 단순히 다음 단어를 예측하는 고급 자동 완성 엔진으로, 신경망과 토큰화 기술을 기반으로 작동
- 3단계 훈련 과정으로 구성: Pre-training, Fine-tuning, RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback)
- LRMs (Large Reasoning Models)는 복잡한 추론 작업에서 한계가 있으며, Apple의 연구에서 이에 대한 제한 사항이 강조됨
섹션별 세부 요약
1. LLMs의 본질
- LLMs는 디지털 뇌가 아닌, 대규모 자동 완성 엔진으로, 단순한 텍스트 예측에 초점
- "생각"은 없다는 점에서, 단순한 통계적 패턴 예측으로 작동
- 인간의 언어 구조를 모방하는 복잡한 신경망이 핵심
2. 신경망과 토큰화 기술
- 신경망은 입력 텍스트의 의미를 학습하고, 토큰화는 텍스트를 작은 단위로 분할하여 처리
- 토큰은 예를 들어 "Hello"가 "He", "l", "l", "o"로 분할되는 방식
- Deep Learning 기반의 모델이 토큰 간 관계를 학습하여 예측
3. 훈련 과정
- Pre-training: 대규모 텍스트 데이터로 모델이 언어 패턴을 학습
- Fine-tuning: 특정 작업(예: 질문 응답)에 맞게 모델을 조정
- RLHF: 인간 피드백을 통해 모델의 답변 품질을 강화
4. LRMs과 한계
- LRMs는 LLMs보다 복잡한 추론 작업을 수행할 수 있지만, Apple의 연구에 따르면 여전히 한계가 존재
- 복잡한 추론에서 실수 가능성 증가, 자연 언어 이해에 부족한 점
결론
- LLMs는 단순한 예측 엔진이기 때문에, 사용 시 "생각"이 아닌 "예측"이라는 점을 인지해야 함
- 훈련 과정의 세 단계를 이해하면 모델의 작동 방식을 효과적으로 파악 가능
- LRMs의 한계를 고려하여, 복잡한 작업에서는 추가적인 인간 검토가 필요함