언어모델의 원리

언어 모델의 원리: 쉽게 이해하기

언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 생성하기 위해 만들어진 인공지능(AI) 시스템입니다. 그 중에서도 ChatGPT 같은 모델은 대규모 데이터에서 학습하여 사용자의 질문에 적절한 답변을 생성하는데, 그 원리를 쉽게 설명해 볼께요.

1. 언어 모델이란?

언어 모델(Language Model)은 텍스트 데이터를 바탕으로 문장의 구조와 의미를 예측하는 알고리즘입니다. 가장 기본적인 형태로는 주어진 단어의 다음 단어를 예측하는 데 사용되지만, 오늘날의 언어 모델은 훨씬 더 복잡하고 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, "오늘 날씨가"라는 문장을 입력하면, 언어 모델은 그 뒤에 "어때?"와 같은 단어가 올 확률이 높다는 것을 학습을 통해 예측할 수 있습니다. 이처럼 언어 모델은 문맥(Context)을 이해하여 자연스러운 문장을 생성할 수 있게 됩니다.

언어 모델의 의미를 가장 잘 이해할 수 있는 것이 검색창에서 쓰이는 자동완성 기능입니다.

자동완성은 어떠한 단어가 들어왔을 때 그 단어에 붙을 수 있는 가장 적합한 단어를 확률적으로 계산해서 추천을 해주는 기능입니다. 즉, 어떤 단어나 문장이 들어왔을 때 그 다음 단어나 문장을 출력하는 함수와 비슷하다고 생각하면 쉬울 겁니다.

 

인공지능이 발달 하기 전에는 개발자들이 프로그램을 만들어 어떠한 입력값을 넣었을 때 그에 따른 출력값이 나오도록 설정을 하나하나 해야 했습니다.

그러니 그 프로그램이 얼마나 복잡한 논리와 절차로 이루어졌겠어요?

윈도우 같은 경우에는 코드끼리만 1억 줄이 넘었다고 하니 가히 상상조차 할 엄두가 나지 않죠? 복잡한 논리와 절차를 개발자들이 직접 코딩을 해서 만들어야 했던 것이 전통적인 프로그램들입니다.

 

간단한 프로그램들이야 어떻게든 간단한 코딩을 통해서 만들 수 있겠지요.

하지만 복잡하고 어려운 프로그램을 만들어야 한다면 어떻게 될까요? 물론 똑똑한 개발자들은 가능하겠지요. 그러나 그러한 똑똑한 개발자들도 너무나 복잡한 프로그램은 개발하기가 어렵다고 합니다.

그 대표적인 예가 음악 데이터입니다.

음악 데이터가 입력되었을 때 이 노래의 가사를 찾는 프로그램을 논리와 절차로 직접 코딩하는 것은 거의 불가능한 영역이라고 합니다. 하지만 인공지능이 발달하면서 이 불가능하 영역이 가능하게 되었습니다.

그 이유는 컴퓨터가 인간이 제공한 수 많은 입력과 출력 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 프로그램을 만들어 내는 딥러닝을 할 수 있게 되었기 때문입니다.

2. 딥러닝과 언어 모델

현대의 언어 모델은 딥러닝(Deep Learning)을 기반으로 합니다. 딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 사람이 생각하는 방식과 유사하게 정보를 처리하고 학습하는 신경망(Neural Network)을 사용합니다. 이 신경망은 다층 구조로 이루어져 있으며, 각 층(Layer)이 이전 층에서 받은 정보를 바탕으로 더 복잡한 패턴을 학습합니다.

언어 모델에서는 주로 "트랜스포머(Transformer)"라는 신경망 구조가 사용됩니다. 트랜스포머는 문장 내 단어들 사이의 관계를 효율적으로 분석할 수 있는 구조로, 특히 문맥을 잘 이해하는 데 강점을 보입니다. 예를 들어, 트랜스포머 모델은 "나는 학교에 갔다"와 같은 문장을 처리할 때, '나는'과 '갔다' 사이의 관계를 잘 파악해 적절한 답변을 생성할 수 있습니다.

정리하자면 딥러닝 모델이란 그냥 하나의 블랙박스화된 함수(프로그램) 입니다.

3. 훈련 과정

언어 모델은 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습하여 만들어집니다. 이 과정에서 모델은 문장을 입력받아 다음에 올 단어를 예측하는 과제를 반복합니다. 이 예측이 반복되면서 모델은 점점 더 정확하게 다음 단어를 예측할 수 있게 되고, 나아가 문장의 흐름을 자연스럽게 이어가는 능력을 얻게 됩니다.

훈련 과정에서 모델은 "정답"을 알고 있는 상태로 데이터를 처리합니다. 예를 들어, "고양이는 귀엽다"라는 문장을 학습할 때, 모델은 "고양이는" 다음에 올 단어가 "귀엽다"임을 알게 됩니다. 이런 식으로 수백억 개의 문장을 학습하며 모델은 언어의 구조와 의미를 깊이 이해하게 됩니다.

4. 문맥의 이해와 생성

언어 모델은 단순히 다음 단어를 예측하는 데 그치지 않고, 문맥을 고려하여 답변을 생성합니다. 예를 들어, 사용자가 "오늘 날씨가 어때?"라고 물었을 때, 모델은 "오늘"이라는 시간적인 문맥과 "날씨"라는 주제적 문맥을 모두 고려해 "오늘 날씨는 맑습니다"와 같은 답변을 생성할 수 있습니다.

이 문맥 이해 능력은 모델이 단어 간의 관계뿐만 아니라, 문장과 문장 간의 연결성을 학습했기 때문에 가능합니다. 이러한 연결성 덕분에 모델은 긴 대화에서도 일관성 있는 답변을 유지할 수 있습니다.

5. 한계와 도전

언어 모델은 매우 강력하지만, 완벽하지 않습니다. 특히, 학습된 데이터에 의존하기 때문에 편향된 답변을 생성할 수 있으며, 아직도 복잡한 감정이나 미묘한 맥락을 완벽하게 이해하지 못할 때가 많습니다. 또한, 언어 모델은 현재 시점에서 실시간 정보를 제공하지 못하기 때문에, 최신 정보가 필요할 때는 한계가 있습니다.

6. 미래의 가능성

언어 모델은 계속 발전하고 있으며, 앞으로 더욱 정교한 대화 및 상호작용이 가능해질 것입니다. 연구자들은 모델의 이해 능력과 윤리적 기준을 개선하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 이를 통해 언어 모델은 인간과 더 자연스럽고 유익한 상호작용을 할 수 있는 도구로 자리잡을 것입니다.

결론

언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 매우 흥미롭고 복잡한 기술입니다. 딥러닝과 트랜스포머 같은 첨단 기술 덕분에 이러한 모델은 인간과 유사한 대화를 할 수 있을 정도로 발전했습니다. 비록 아직 한계가 있지만, 그 가능성은 무궁무진하며, 앞으로 더욱 놀라운 발전을 기대할 수 있습니다.