LLM 작동 원리 쉽게 이해하기: Transformer와 예측 구조 설명

 

안녕하세요, 이음아카데미입니다.

 

어제는 생성형 AI가 무엇인지, 그리고 그 중심에 LLM이 있다는 이야기를 나누었어요.

오늘은 그 LLM이 실제로 어떤 방식으로 문장을 만들어내는지, 조금 더 안쪽으로 들어가 보려고 합니다.

 

사람들은 흔히

“AI는 어떻게 이렇게 자연스러운 문장을 만들지?”

“도대체 내부에서 무슨 일이 일어나는 거야?”

라고 궁금해하죠.

 

이 글에서는 어려운 수식이나 전공 지식 없이

LLM의 핵심 구조인 Transformer와

문장을 생성하는 예측 과정을 차근히 살펴보겠습니다.

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LLM의 기본 원리는 ‘다음에 올 말을 맞히는 과정’

 

 

LLM의 작동 방식은 생각보다 단순한 철학을 가지고 있어요.

바로 “다음에 올 단어가 무엇인지 예측하는 것”.

 

우리가 문장을 읽거나 말할 때 자연스럽게 단어 흐름을 이어가듯,

AI도 배운 문장 패턴을 바탕으로

가장 자연스러운 다음 단어를 선택하면서 문장을 이어갑니다.

 

예를 들어,

“점심시간이 되어서 친구들과 ____.”

여기 빈칸을 보면 대부분은

밥을 먹었다, 나갔다, 모였다 같은 말들이 떠오르죠.

 

AI도 이와 비슷하게

문맥에 어울리는 단어를 계속 골라서 문장을 만드는 방식입니다.

 

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그럼 LLM은 문맥을 어떻게 이해할까?

 

LLM의 기본 원리는 ‘다음에 올 말을 맞히는 과정’

 

과거의 언어 모델들은 문장을 앞에서부터 한 글자씩 보거나

정해진 길이만큼만 보려고 해서 문맥을 깊게 이해하기 어려웠습니다.

 

하지만 지금의 최신 LLM들은

Transformer라는 구조 덕분에 긴 문장도 한꺼번에

앞·뒤를 모두 고려하면서 분석할 수 있게 되었어요.

 

이 Transformer의 핵심 아이디어는 ‘주의(attention)’라는 기능입니다.

이 기능은 문장을 읽을 때

“여기서 어떤 단어가 더 중요한가?”

“어떤 단어가 이 문장 흐름을 결정할까?”

를 판단해주는 역할을 합니다.

 

예를 들어

“어제 산 강아지가 오늘 따라다녔다.” 라는 문장에서

‘강아지’와 ‘따라다녔다’는 서로 밀접하게 연결되어 있죠.

Transformer는 이런 연결을 스스로 파악해

문장을 더 정확하게 이해합니다.

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Transformer가 문장을 읽는 과정

 

 

Transformer는 한 문장 안에서

단어와 단어의 관계를 모두 비교하며

중요한 부분에 더 많은 비중을 둡니다.

 

이 과정 때문에 AI는

앞에서 했던 말과 뒤에서 나올 말을 함께 고려해서

더 자연스러운 문장을 만들 수 있어요.

 

예전 모델들은 문장이 길어지면

중간 내용을 잊어버리는 경우가 많았는데,

Transformer는 긴 글도 맥락을 유지하며 처리할 수 있다는 장점이 있습니다.

 

그래서 챗GPT나 제미나이 같은 서비스가

수백 단어짜리 문장도 이해할 수 있는 이유가 이 구조 덕분입니다.

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예측 과정: 단어를 한 글자씩 쌓아 올린다

 

LLM이 문장을 만들어낼 때는

한 번에 전체 문장을 만들어내지 않습니다.

아주 빠른 속도로 단어를 하나씩 예측해서 쌓아올립니다.

 

1. 우선 사용자의 질문을 해석하고

2. 상황에 맞는 가능한 단어 후보를 여러 개 떠올린 뒤

3. 그중 가장 자연스러울 확률이 높은 단어를 선택

4. 다시 그 단어를 문맥에 포함해 다음 단어를 예측

 

이렇게 반복하며 문장을 완성합니다

이 과정이 눈 깜짝할 사이에 이루어지는 것이죠.

 

그래서 우리가

“생성형 AI가 글을 쓴다”고 말하지만,

실제로는 단어를 아주 빠르게 이어붙이는 방식입니다.

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LLM은 생각하는가?

 

 

많은 사람들은 AI가 ‘생각’한다고 느끼지만,

LLM은 인간의 사고 구조와 전혀 다릅니다.

 

LLM은 감정도 없고, 의도도 없고, 스스로 결정을 내리는 존재도 아니며

학습된 데이터 속 패턴을 바탕으로

가장 자연스러운 표현을 골라낼 뿐입니다.

 

즉, 문장을 만드는 과정은 매우 정교하지만

‘의미를 이해한다’는 개념은 사람과 다릅니다.

 

이 차이를 이해하면 AI를 더 정확하고 안전하게 사용할 수 있어요.

 

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작동 원리를 알면 더 잘 사용할 수 있습니다

 

 

LLM의 구조와 원리를 알고 나면

AI를 사용할 때 훨씬 더 똑똑하게 활용할 수 있습니다.

 

- 왜 가끔 틀린 답을 하는지

- 왜 긴 문맥을 이해할 때 강한지

- 왜 특정 표현을 잘 못 이해하는지

- 어떤 질문을 해야 더 좋은 답이 나오는지

 

이 모든 것이 작동 원리와 연결되어 있어요.

 

그래서 오늘 배운 내용은

앞으로의 활용에서 매우 중요한 기초가 됩니다.

 

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오늘 내용 요약

 

 

오늘 배운 내용을 간단히 정리해볼게요.

 

1. LLM은 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동한다

2. Transformer 구조 덕분에 긴 문장도 앞뒤 문맥을 함께 분석할 수 있다

3. AI는 단어를 하나씩 빠르게 이어붙여 문장을 만든다

4. LLM은 생각하는 존재가 아니라 ‘패턴을 예측하는 도구’이다

 

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