대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 최근 인공지능 기술의 중심에 있는 핵심 기술입니다. 챗봇, 문서 생성, 요약, 번역, 코드 작성 등 다양한 언어 기반 작업에서 탁월한 성능을 발휘하며, ChatGPT와 같은 생성형 AI의 뿌리이기도 합니다. 이 글에서는 LLM이 어떻게 작동하는지, 어떤 구조를 바탕으로 학습되는지, 그리고 그 기술이 어떻게 진화해 왔는지를 세 가지 핵심 키워드 트랜스포머(Transformer), 사전학습(Pretraining), 파인튜닝(Fine-tuning)을 통해 분석합니다.
- 트랜스포머 구조: LLM의 기술적 토대
- 사전학습: 대규모 텍스트로 언어 감각 익히기
- 파인튜닝: 특정 작업에 맞춘 정교한 조정
1. 트랜스포머 구조: LLM의 기술적 토대
대형 언어 모델의 기반이 되는 가장 중요한 기술은 바로 트랜스포머(Transformer)입니다. 이는 2017년 구글이 발표한 딥러닝 구조로, 기존 RNN이나 LSTM과는 달리 입력 문장을 병렬적으로 처리할 수 있는 구조를 갖고 있어 대규모 데이터를 빠르게 학습할 수 있습니다.
트랜스포머는 자기 주의 메커니즘(Self-Attention)을 활용하여 문장 내 단어들 간의 관계를 동적으로 계산합니다. 예를 들어, “그는 공을 찼다”라는 문장에서 “그는”과 “찼다” 사이의 관계를 파악해 더 정확한 문맥 처리를 가능하게 합니다. 이 구조 덕분에 LLM은 문맥을 잘 이해하고, 긴 문장이나 문단 단위의 처리가 가능해졌습니다.
트랜스포머의 기본 구성은 인코더와 디코더입니다.
- 인코더: 입력된 문장을 이해하는 역할
- 디코더: 이해한 내용을 바탕으로 출력을 생성
GPT 시리즈는 인코더 없이 디코더 구조만 사용하며, BERT는 반대로 인코더만 사용합니다. 이러한 구조적 차이가 모델의 사용 목적과 성능에 큰 영향을 줍니다.
트랜스포머는 LLM의 빠른 학습과 문맥 이해 능력을 획기적으로 향상시킨 핵심 기술로, 이후 등장한 GPT, BERT, T5 등 다양한 모델의 기반이 되었습니다.
2. 사전학습: 대규모 텍스트로 언어 감각 익히기
LLM이 처음 세상에 나왔을 때부터 강조된 개념이 바로 사전학습(Pretraining)입니다. 이는 수십억 개의 문서나 인터넷 텍스트를 기반으로 언어의 구조, 패턴, 맥락 등을 먼저 학습하는 과정입니다. 인간으로 치면, 세상에 대해 배우기 전에 독서와 대화를 통해 언어 감각을 익히는 것과 유사합니다.
사전학습의 대표적인 방식은 언어 모델링(Language Modeling)이며, 다음 단어 예측(예: GPT) 또는 마스킹된 단어 채우기(예: BERT) 방식이 주로 사용됩니다.
예시:
- GPT: “나는 오늘 학교에 ___.” → “갔다” 예측
- BERT: “나는 [MASK]을 좋아한다.” → “축구”, “음악” 등 채우기
이 과정에서 모델은 언어의 구조적 패턴을 이해하고, 문맥 속 단어 의미를 학습하게 됩니다. 사전학습은 보통 수주일에서 수개월이 걸리며, 대규모 컴퓨팅 자원(GPU, TPU 등)을 사용합니다.
이 단계는 모델이 다양한 언어 데이터에서 일반적인 지식을 습득하는 기반을 마련해 줍니다. 이후의 단계인 파인튜닝에서 훨씬 더 적은 데이터로도 우수한 성능을 낼 수 있도록 돕는 지식의 기반(Foundation) 역할을 합니다.
3. 파인튜닝: 특정 작업에 맞춘 정교한 조정
사전학습을 마친 LLM은 언어 감각과 일반 상식을 갖췄지만, 특정 업무에 바로 투입되기에는 부족합니다. 이때 필요한 과정이 바로 파인튜닝(Fine-tuning)입니다. 파인튜닝은 목적에 맞는 데이터셋을 활용해 모델을 추가로 학습시키는 과정입니다.
예를 들어, 뉴스 기사 요약 모델을 만들고 싶다면, 뉴스 기사와 그 요약문 쌍으로 이루어진 데이터셋을 이용해 기존 LLM을 파인튜닝합니다. 그러면 모델은 요약 작업에 특화된 언어 처리 능력을 갖추게 됩니다.
파인튜닝은 두 가지 방식으로 구분됩니다.
- 전체 파인튜닝: 모델 전체 가중치를 조정 (정밀하지만 비용 큼)
- 파라미터 효율적 학습(PEFT): 일부 레이어만 조정해 가볍게 학습 (예: LoRA)
최근에는 파인튜닝 없이도 성능을 끌어내는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이나, RLHF(인간 피드백 강화 학습) 같은 방식도 주목받고 있지만, 여전히 많은 특화 AI 서비스는 파인튜닝 기반으로 작동합니다.
파인튜닝을 통해 LLM은 고객 서비스 챗봇, 법률 요약기, 코딩 도우미 등 다양한 도메인에서 맞춤형 AI로 변신할 수 있습니다.
LLM은 트랜스포머라는 혁신적인 구조를 통해 언어를 이해하고 생성할 수 있게 되었으며, 사전학습과 파인튜닝이라는 두 단계를 거치며 점차 똑똑해집니다. 이 세 가지 개념을 정확히 이해하면, 우리가 매일 사용하는 AI 기술의 작동 방식이 보다 명확하게 다가올 것입니다. 생성형 AI와 LLM의 시대, 이제는 그 원리를 이해하고 전략적으로 활용할 때입니다.