🤖 챗GPT는 어떻게 말을 만들까? 대규모 언어 모델(LLM) 완전 정복

 

"다음 단어 예측"이 AI의 전부라고요?

챗GPT와 처음 대화해봤을 때 이런 생각 하셨을 거예요. "이게 정말 컴퓨터가 만든 답변 맞아?" 너무 자연스럽고, 맥락을 잘 이해하는 것처럼 느껴지니까요.

그런데 이 모든 것의 원리를 딱 한 줄로 설명하면 이렇습니다. "다음에 올 단어를 가장 그럴듯하게 예측하는 것." 너무 단순하게 들리시죠? 사실 이 단순한 원리 뒤에 어마어마한 기술이 숨어 있답니다. 오늘은 그 비밀을 하나씩 풀어볼게요.

대규모 언어 모델(LLM)이란 정확히 무엇인가요?

대규모 언어 모델, 영어로 LLM(Large Language Model)은 어떤 텍스트가 주어졌을 때 그 다음에 올 단어를 예측하는 정교한 수학적 함수예요. 딱 하나의 단어만 고르는 게 아니라, 다음에 올 수 있는 모든 단어들에 대해 확률을 계산하는 방식이죠.

예를 들어 "오늘 날씨가"라는 문장이 주어지면, "맑습니다", "흐립니다", "좋네요" 같은 단어들에 각각 확률을 부여하고, 그 중 하나를 선택해서 이어가는 식이에요. 흥미로운 점은 항상 확률이 가장 높은 단어만 고르지 않는다는 거예요. 가끔은 조금 낮은 확률의 단어도 랜덤하게 선택함으로써 답변이 더 자연스럽고 인간적으로 느껴지게 만들어요. 그래서 같은 질문을 해도 매번 조금씩 다른 답이 나오는 거랍니다.

이 기술이 얼마나 빠르게 성장하고 있는지 아세요? 글로벌 LLM 시장은 연평균 30% 이상의 성장률로 확대되고 있고, 2030년까지 시장 규모가 약 360억 달러에 달할 것으로 전망돼요. 국내에서도 정부가 2025년 추경예산을 통해 2천억 원 이상을 AI 인프라에 투입하는 등 발 빠르게 대응하고 있습니다.

사람이 2,600년 동안 읽어야 할 분량을 학습한다고요?

LLM은 인터넷에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습됩니다. GPT-3 하나만 해도 그 학습 텍스트를 사람이 하루 24시간 쉬지 않고 읽는다면 2,600년 이상이 걸릴 분량이에요. 지금 출시되는 최신 모델들은 그보다 훨씬 더 많은 데이터로 훈련되고 있고요.

이렇게 방대한 데이터를 처리하려면 엄청난 연산 능력이 필요해요. 1초에 10억 번의 연산이 가능한 기계로 최신 언어 모델을 훈련시킨다면 1억 년이 넘게 걸린다고 하니, 그 규모가 얼마나 큰지 감이 오시나요? 그래서 엔비디아 H100 같은 최고 사양 GPU를 수천 장씩 동원하고, 개발 비용도 수억 달러 단위로 들어가는 거랍니다.

수백억 개의 다이얼을 조정하는 훈련 과정

모델 훈련을 이해하는 가장 쉬운 방법은 "다이얼" 비유예요. 모델 안에는 수백억 개에서 수천억 개에 이르는 파라미터(가중치)라는 값들이 있어요. 이 파라미터들이 모델이 다음 단어를 어떻게 예측할지를 결정합니다.

처음엔 이 값들이 랜덤하게 설정돼 있어요. 훈련이란, 수많은 텍스트를 보여주면서 이 다이얼들을 조금씩 조정해 점점 더 그럴듯한 예측을 할 수 있도록 만드는 과정이에요. 기술적으로는 역전파(Backpropagation)라는 알고리즘을 사용해서 정답에 가까워지는 방향으로 파라미터를 반복 수정해 나가죠. 이걸 수없이 반복하다 보면, 처음 보는 문장에 대해서도 그럴듯한 예측을 할 수 있게 됩니다.

모델이 크면 클수록 언어를 더 잘 이해하고 생성할 수 있어요. 그래서 "대규모" 언어 모델이라는 이름이 붙는 거랍니다.

진짜 혁명을 가져온 트랜스포머 구조

2017년 이전까지 대부분의 AI 모델은 단어를 하나씩 순서대로 처리했어요. 왼쪽부터 오른쪽으로, 마치 사람이 책을 읽듯이요. 그런데 이 방식은 병렬 처리가 안 된다는 치명적인 단점이 있었어요. GPU를 효율적으로 활용하기가 어려웠거든요.

그러다 구글 연구팀이 트랜스포머(Transformer)라는 새로운 구조를 발표하면서 모든 것이 바뀌었어요. 트랜스포머는 문장 전체를 한꺼번에 병렬로 처리해요. 단어들은 각각 숫자 벡터로 변환되어 모델에 들어가고, 이 벡터들이 서로 정보를 주고받으면서 맥락을 파악하죠.

이 과정에서 핵심 역할을 하는 게 바로 어텐션(Attention) 알고리즘이에요. 어텐션은 문장 안에서 어떤 단어가 다른 어떤 단어와 얼마나 관련이 있는지를 계산합니다. "눈"이라는 단어가 나왔을 때 "내린다"가 주변에 있으면 눈(snow)으로, "보는 눈이 많다"는 맥락이면 사람 눈(eye)으로 이해하는 식이에요. 이 단순한 원리가 지금 우리가 쓰는 모든 AI 언어 모델의 핵심입니다.

그냥 텍스트 예측이 어떻게 AI 어시스턴트가 되나요?

텍스트의 다음 단어를 잘 예측한다고 해서 바로 좋은 AI 어시스턴트가 되는 건 아니에요. 그래서 사전 학습이 끝난 뒤에는 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습)라는 추가 훈련을 거칩니다.

사람이 모델의 잘못된 응답을 직접 수정하거나 더 나은 응답을 골라주는 방식으로 추가 학습이 이루어져요. 더 안전하고, 유용하고, 솔직한 방향으로 모델을 조정하는 거죠. 국내에서도 LG AI연구원의 엑사원, 업스테이지의 SOLAR, 카카오의 카나나 등이 이런 과정을 거쳐 한국어에 특화된 언어 모델로 자리를 잡았고, 2026년 현재는 각 기업과 공공기관에 실제 적용되는 단계로 진화하고 있어요.

많은 사람들이 오해하는 것 - AI가 진짜 "이해"하는 건 아니에요

LLM의 답변이 너무 자연스럽다 보니, AI가 뭔가를 진짜로 이해하고 생각한다고 느끼시는 분들이 많아요. 하지만 정확히는 그렇지 않습니다.

모델의 구조는 연구자들이 설계했지만, 실제로 어떤 출력을 내는지는 수십억 개의 파라미터 값에 의해 결정돼요. 왜 이 단어를 선택했는지를 설명하는 건 사실상 굉장히 어렵습니다. 이걸 블랙박스(Black Box) 문제라고 해요.

그래서 AI 할루시네이션(환각, 잘못된 정보를 그럴듯하게 말하는 현상)이 생기기도 하는 거예요. 2026년 현재도 할루시네이션은 완전히 해결되지 않은 과제로 남아 있고, 전문 분야일수록 AI 답변을 그대로 믿기보다 반드시 검증하는 습관이 필요합니다. AI를 잘 쓰려면 이 한계를 이해하는 것이 무엇보다 중요해요.

2026년 LLM은 어디까지 진화했나요?

2026년 현재, LLM 기술은 단순히 텍스트를 생성하는 수준을 훌쩍 넘어섰어요. 이미지·음성·텍스트를 함께 이해하는 멀티모달 처리, 수십만 토큰에 달하는 긴 문맥 처리, 스스로 판단해서 도구를 사용하고 작업을 실행하는 에이전트(Agent) 기능까지 빠르게 확산되고 있어요.

특히 기업들의 AI 도입 방식도 달라지고 있어요. 전 세계 기업의 약 67%가 이미 LLM을 하나 이상의 업무 프로세스에 도입한 상태고, 2028년까지는 그 비율이 85%까지 높아질 것으로 전망돼요. 단순히 "무조건 큰 모델"을 쓰던 시대에서, "우리 조직에 최적화된 AI"를 선택하는 방향으로 바뀌고 있습니다.

범용 LLM은 공공재처럼 사용하고, 보험·금융·의료 같은 특정 도메인에 최적화된 소형 언어 모델(SLM)을 전략 자산으로 활용하는 트렌드가 뚜렷하게 나타나고 있어요. 이미 Gartner는 2028년까지 B2B 거래의 약 90%가 AI 에이전트를 통해 중개될 것으로 전망하고 있고요. 우리가 일하는 방식 자체가 바뀌고 있는 거예요.

마무리

챗GPT를 비롯한 대규모 언어 모델은 "다음 단어 예측"이라는 단순한 원리 위에, 트랜스포머 구조와 어텐션, 수백억 개의 파라미터, 그리고 인간 피드백 강화학습이라는 정교한 기술이 쌓여 만들어진 결과물이에요. 설명하긴 어렵지만, 유용하고 자연스럽고 신기한 것만은 분명하죠.

원리를 이해하면 LLM을 훨씬 잘 활용할 수 있고, 그 한계도 정확하게 파악할 수 있어요. 어떤 도구든 작동 원리를 알아야 제대로 쓸 수 있는 법이니까요. 오늘 이 글이 AI를 더 영리하게 활용하는 데 작은 도움이 되길 바랍니다.