LLM은 어떻게 사람처럼 말하게 되었을까?

최근 거대 언어 모델(LLM)이 인간과 거의 구별할 수 없는 수준의 언어 능력을 보여주면서 많은 이들을 놀라게 하고 있습니다. 그저 그럴싸한 단어를 나열하는 것을 넘어서 문맥을 이해하고, 논리적인 흐름을 구성하며, 심지어 감정적인 뉘앙스까지 표현하는 수준에 이르렀습니다. LLM들은 어떻게 이처럼 경이로운 발전을 이루게 되었을까요? 이 글에서 최근 LLM의 발달에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

 

대규모 데이터 학습과 패턴 인식

LLM이 인간처럼 언어를 구사하게 된 가장 핵심적인 이유는 바로 대규모 데이터 학습에 있습니다. 인터넷에 존재하는 방대한 양의 텍스트 데이터, 예를 들어 수조 개의 단어로 구성된 웹 페이지, 서적, 논문, 대화 기록 등을 학습합니다. 이 과정에서 LLM은 특정 단어 뒤에 어떤 단어가 올 확률이 높은지, 어떤 문맥에서 어떤 표현이 자연스러운지 등의 언어적 패턴을 통계적으로 학습하게 됩니다. 이는 마치 어린아이가 수많은 대화를 듣고 읽으면서 자연스럽게 언어를 습득하는 과정과 유사하다고 볼 수 있습니다.

 

이러한 학습은 그저 단어의 출현 빈도 수를 세는 것만이 아닙니다. LLM은 단어와 단어 사이의 복잡한 의미론적, 통사론적 관계를 파악합니다. 예를 들어 '사과'라는 단어가 과일로서의 의미와 기업으로서의 'Apple'이라는 의미를 문맥에 따라 구분하고, 적절한 단어와 연결하여 문장을 생성하는 것이지요. 이러한 능력은 거대한 신경망 구조와 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 통해 발현됩니다.

 

트랜스포머 아키텍처의 혁신

현대 LLM의 발전에 결정적인 기여를 한 것은 바로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처입니다. 2017년 Google에서 발표한 이 아키텍처는 기존 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)의 한계를 극복하며 언어 모델링의 패러다임을 변화시켰습니다. 트랜스포머의 핵심은 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘입니다. 이는 모델이 문장 내의 모든 단어를 동시에 고려하여 각 단어가 다른 단어들과 얼마나 관련성이 높은지 파악할 수 있도록 합니다. 예를 들어 "그가 길을 걷다가 은행에 들렀다"라는 문장에서 '은행'이 강가에 있는 은행인지, 아니면 금융 기관인 은행인지를 문맥을 통해 파악하는 것이지요. 이러한 병렬 처리 능력 덕분에 LLM은 훨씬 더 긴 문맥을 이해하고 복잡한 문장 구조를 처리하며, 더 유연하고 자연스러운 응답을 생성할 수 있게 되었습니다.

 

강화 학습과 인간 피드백의 결합 (RLHF)

초기 LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습한 후에도 여전히 부자연스럽거나, 사실과 다른 내용을 생성하는 경우가 많았습니다. 이를 개선하기 위해 도입된 중요한 방법론이 바로 인간 피드백 기반 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)입니다. 이 과정은 다음과 같습니다.

 

• 먼저 LLM이 여러 개의 응답을 생성하면, 인간 평가자들이 어떤 응답이 더 자연스럽고, 유용하며, 안전한지 등을 평가하여 순위를 매깁니다.
• 이 인간 평가 데이터를 바탕으로 보상 모델(Reward Model)을 학습시킵니다. 이 보상 모델은 LLM이 생성한 응답이 얼마나 좋은지를 점수화하는 역할을 합니다.
• 마지막으로, 이 보상 모델을 통해 LLM을 강화 학습시켜 더 높은 점수를 받는 응답을 생성하도록 모델을 미세 조정합니다.

 

RLHF는 LLM의 언어 생성 능력을 인간의 선호도와 더욱 밀접하게 정렬시키는 데 결정적인 역할을 했습니다. 이를 통해 LLM은 단순히 문법적으로 옳은 문장을 넘어, 인간이 실제로 사용할 법한 자연스러운 어투, 유머, 공감 능력 등을 학습하게 되었습니다. 이는 LLM이 마치 인간과 대화하는 듯한 착각을 불러일으킬 정도로 '인간적인' 응답을 생성하는 데 크게 기여했습니다.

 

멀티모달리티로의 확장

최근 LLM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 함께 처리하는 멀티모달리티(Multimodality)로 확장되고 있습니다. 이는 LLM이 텍스트 언어를 이해하는 것을 넘어서 인간의 언어 사용이 이루어지는 다감각적인 환경을 더욱 잘 모방할 수 있도록 합니다. 예를 들면 최근 LLM들은 이미지를 보고 설명하거나, 음성 명령을 이해하고 응답하는 등의 일도 가능해졌습니다. 이는 LLM이 인간의 언어 사용 방식과 더욱 유사하게 상호작용할 수 있는 기반을 마련해 주고 있습니다.

 

이러한 발전 덕분에 LLM은 이제 단순한 기계적 번역이나 텍스트 생성 도구를 넘어, 인간의 창의적인 작업을 돕고, 복잡한 문제 해결을 지원하며, 심지어는 인간의 감성까지도 이해하고 표현하려는 수준에 도달하고 있습니다. 물론 LLM이 진정한 의미에서 인간처럼 사고하고 감정을 느끼는 것은 아니지만, 언어적 표현의 관점에서는 이미 놀라운 수준의 '인간성'을 획득했다고 평가할 수 있을 것입니다.

 

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