― 문장을 “이해”하는 것이 아니라 “예측”한다
LLM 강의를 들으면서 가장 흥미로웠던 개념 중 하나가
언어 모델(Language Model)의 본질이었습니다.
사람처럼 대화하는 것처럼 보이지만, 내부 원리는 의외로 명확합니다.
1. 언어 모델의 핵심 개념: “다음 단어를 예측한다”
언어 모델은 기본적으로
문맥이 주어졌을 때, 다음에 나올 단어를 예측하는 기술
입니다.
이 기술은:
- 챗봇
- 번역기
- 문장 자동 완성
같은 다양한 서비스의 핵심이 됩니다.
중요한 점은
👉 의미를 이해하는 것이 아니라, 확률을 계산한다는 점입니다.
2. 단어 예측은 ‘확률 계산’이다
언어 모델은
“다음 단어가 무엇일까?”를
확률적으로 계산합니다.
예를 들어,
오늘은 기분이 _____
이 문장이 주어지면 모델은 내부적으로 이런 후보를 생각합니다.
- 좋다
- 나쁘다
- 별로다
- 빠르다
- 느리다
이때 중요한 점은,
- “좋다 / 나쁘다 / 별로다” → 확률이 높음
- “빠르다 / 느리다” → 확률이 매우 낮음
👉 문맥에 맞지 않는 단어는
아예 후보에서 밀려나게 됩니다.
3. 뛰어난 언어 모델은 무엇이 다른가?
성능이 좋은 언어 모델은:
- 가능한 모든 다음 단어의 확률을 계산
- 그중에서 확률이 가장 높은 단어를 선택
- 문장을 한 단어씩 이어서 생성
즉,
문장을 “만드는 것처럼 보이지만”
실제로는 확률 계산을 반복하고 있는 것입니다.
그래서 언어 모델의 핵심 능력은
👉 확률을 얼마나 정확하게 계산하느냐입니다.
4. 초기 언어 모델의 한계
초기의 언어 모델은:
- 짧고 단순한 문장에서는 나쁘지 않은 성능
- 하지만 문장이 길어질수록 문제가 발생
이유는:
- 문장이 길어질수록 고려해야 할 경우의 수가 폭증
- 확률 계산이 점점 부정확해짐
그 결과:
- 앞뒤 문맥이 어색해지고
- 말이 끊기거나 엉뚱한 방향으로 흐르는 문제가 발생
👉 “대처하기도 어려운 상태”였습니다.
5. 딥러닝과 트랜스포머의 등장
이 한계를 크게 개선한 것이
딥러닝 기반의 트랜스포머(Transformer) 모델입니다.
트랜스포머는:
- 문장 전체를 동시에 바라보며
- 단어 간의 관계를 파악하고
- 문장의 자연스러움 자체를 학습
그 결과:
- 이전보다 훨씬 자연스러운 문장 생성 가능
- 긴 문장에서도 맥락 유지 능력이 크게 향상
6. 그래도 아직은 ‘인간 수준’은 아니다
트랜스포머 기반 언어 모델은
과거에 비해 엄청나게 발전했지만,
- 완벽한 맥락 이해
- 인간 특유의 미묘한 뉘앙스
- 상황과 감정의 깊은 해석
에서는 아직 한계가 있습니다.
👉 “사람처럼 말하는 것처럼 보이지만”
👉 “사람처럼 이해하는 것은 아니다”
라는 점이 중요합니다.
7. 그래서 필요한 것: 더 자연스러운 언어 모델
결국 AI 연구의 목표는:
사람처럼 자연스럽게 언어를 구사하는 모델
입니다.
- 단순히 확률이 높은 단어를 고르는 수준을 넘어서
- 문맥, 의도, 흐름까지 자연스럽게 이어가는 모델
이 방향으로 발전한 결과물이
지금의 LLM(대규모 언어 모델) 이라고 볼 수 있습니다.