LLM이 작동하는 원리: Transformer 아키텍처와 자기 회귀적 학습

LLM이 작동하는 원리: Transformer 아키텍처와 자기 회귀적 학습

1. 서론

대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 자연어 이해 및 생성에서 혁신을 이루며 다양한 산업에서 활용되고 있다. 그 핵심 기술은 Transformer 아키텍처와 **자기 회귀적 학습(Autoregressive Learning)**이다.

본 글에서는 LLM이 작동하는 원리, Transformer 모델의 구조, 자기 회귀적 학습 방식을 심층적으로 분석하고, 이를 통해 LLM이 어떻게 텍스트를 예측하고 생성하는지 전문가의 시각에서 살펴본다.

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2. Transformer 아키텍처의 기본 개념

2.1 Transformer란?

Transformer는 Google이 2017년 논문 ‘Attention is All You Need’에서 제안한 신경망 모델로, 기존 RNN(Recurrent Neural Networks)과 CNN(Convolutional Neural Networks)의 한계를 극복하며 자연어 처리(NLP)에서 널리 사용되고 있다.

2.2 Transformer의 주요 구조

Transformer는 Self-Attention(자기 주의) 메커니즘과 병렬 연산을 기반으로 한다. 주요 구성 요소는 다음과 같다.

구성 요소 설명

Input Embedding	단어를 벡터 형태로 변환하여 모델이 이해할 수 있도록 함
Positional Encoding	단어의 순서를 반영하기 위해 추가되는 정보
Self-Attention	문장 내에서 모든 단어를 서로 비교하여 중요한 정보를 추출
Feed-Forward Network (FFN)	Attention 결과를 비선형 변환하여 학습
Residual Connection & Layer Normalization	학습 안정성과 성능 향상을 위해 레이어 간 연결
Softmax & Output	최종 출력을 확률 분포로 변환하여 다음 단어 예측

2.3 Self-Attention 메커니즘

Self-Attention은 문장의 모든 단어가 서로를 참조할 수 있도록 하는 핵심 기술이다. 이는 특정 단어가 다른 단어와 얼마나 관련 있는지를 가중치로 계산하는 방식이다.

1. Query(Q), Key(K), Value(V) 생성: 입력된 단어를 세 가지 벡터(Q, K, V)로 변환.
2. 가중치 계산: Query와 Key를 내적(dot product)하여 중요도를 평가한 후, Softmax 함수를 적용하여 확률 분포로 변환.
3. 가중치 적용: 계산된 가중치를 Value 벡터에 곱하여 최종 문맥 벡터(Context Vector) 생성.

이 과정을 병렬적으로 수행하면서 문맥을 보다 깊이 이해할 수 있으며, 기존의 RNN처럼 순차적 학습이 필요하지 않아 연산 속도가 획기적으로 향상된다.

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3. 자기 회귀적 학습(Autoregressive Learning) 방식

3.1 자기 회귀적 모델이란?

자기 회귀적 학습(Autoregressive Learning)이란, 이전 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하는 방식이다. 대표적인 모델로 GPT-4, GPT-3 등이 있으며, 일반적으로 Decoder 구조를 활용한다.

3.2 자기 회귀적 학습 과정

단계 설명

1. 입력 처리	문장의 일부를 입력하면 모델이 문맥을 분석
2. 확률 분포 계산	모델이 다음 단어가 될 확률을 계산 (Softmax)
3. 단어 생성	확률이 가장 높은 단어를 샘플링하여 출력
4. 반복	생성된 단어를 다시 입력하여 다음 단어를 예측

이 과정에서 모델이 일정 수준 이상의 문맥을 학습해야 높은 품질의 텍스트를 생성할 수 있다.

3.3 자기 회귀적 학습의 장점과 한계

✅ 장점

• 자연스럽고 문맥에 맞는 텍스트 생성 가능
• 특정 주제나 스타일을 반영한 학습 가능
• 새로운 문장을 창의적으로 생성하는 능력

❌ 한계

• 장기 문맥 유지의 어려움 (Long-Term Dependency 문제)
• 단어를 하나씩 생성해야 하므로 연산 비용이 큼
• 환각(hallucination) 문제 발생 가능

이를 극복하기 위해 Transformer 기반의 Attention 메커니즘이 장기 문맥을 유지하는 역할을 수행한다.

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4. Transformer와 자기 회귀적 학습의 결합

Transformer 아키텍처는 자기 회귀적 학습을 더욱 효과적으로 수행할 수 있도록 설계되었다. 대표적인 사례로는 GPT 시리즈와 같은 모델들이 있으며, 이를 통해 LLM이 높은 수준의 문맥 이해와 텍스트 생성을 가능하게 했다.

4.1 GPT 모델 구조

GPT 시리즈는 Transformer의 Decoder만 활용하여 자기 회귀적 학습을 수행하는 방식이다.

1. 단어를 입력받아 벡터로 변환 (Embedding)
2. Self-Attention을 적용하여 문맥 이해
3. FFN을 거쳐 다음 단어의 확률 분포 예측
4. 예측된 단어를 다시 입력으로 사용 (Autoregressive 방식)

이러한 방식으로 문장을 한 단어씩 생성하면서도, Transformer의 병렬 연산 성능을 활용해 연산 효율성을 극대화할 수 있다.

4.2 LLM의 성능 향상을 위한 요소

기술 설명

Masked Self-Attention	이전 단어까지만 참조하도록 제한하여 자기 회귀적 학습을 구현
Layer Normalization	학습 속도 향상 및 안정성 증가
Positional Encoding	단어 순서 정보를 보존하여 문맥 이해력 향상
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)	인간 피드백을 반영하여 모델이 더욱 자연스럽게 학습

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5. 결론

Transformer 아키텍처와 자기 회귀적 학습 방식은 대형 언어 모델의 성능을 극대화하는 핵심 기술이다.

• Transformer는 병렬 연산과 Self-Attention을 통해 빠르고 효율적인 학습을 가능하게 함.
• **자기 회귀적 학습(Autoregressive Learning)**은 문맥을 기반으로 텍스트를 자연스럽게 예측하는 역할을 수행.
• GPT-4, Claude, Gemini 등 최신 LLM 모델들은 Transformer와 자기 회귀적 학습을 결합하여 더 정교한 텍스트 생성을 수행함.

향후 AI 연구에서는 더 긴 문맥 유지, 연산 비용 최적화, 환각 문제 해결을 중심으로 기술이 발전할 것이며, 이를 통해 LLM의 활용 범위가 더욱 확장될 것으로 전망된다.