LLM은 어떻게 문장을 이해할까? 인공지능의 텍스트 이해 원리 총정리

거대언어모델(LLM)은 사람이 글을 읽고 뜻을 깨닫는 것과는 다른 수학적·통계적 메커니즘을 통해 문장을 파악합니다[cite: 1]. 자연어 텍스트를 숫자로 치환하고 문맥 속 단어들의 연결 관계를 계산하여 문장을 '이해'하는 4단계 핵심 과정을 정리합니다[cite: 1].

1. 1단계: 토큰화(Tokenization) - 글자를 조각으로 나누기

컴퓨터는 '사과'나 '문장' 같은 글자 자체를 직접 계산할 수 없습니다. 따라서 문장이 입력되면 모델이 처리할 수 있는 가장 작은 의미 단위인 토큰(Token) 단위로 쪼갠 뒤 고유한 숫자 ID를 부여합니다[cite: 1].

• 단어, 형태소, 또는 서브워드(Subword) 단위로 텍스트를 분할합니다.
• 분할된 각 토큰은 모델의 사전(Vocabulary)에 매핑된 정수 번호로 변환됩니다.

2. 2단계: 임베딩(Embedding) - 숫자에 '의미'와 '위치' 부여

단순한 숫자 번호는 단어 간의 유사도나 관계를 담지 못합니다. 모델은 이를 수백~수천 차원의 벡터(Vector, 연속된 숫자 배열) 공간에 좌표값으로 배치합니다.

3. 3단계: 셀프 어텐션(Self-Attention) - 문맥(Context) 파악의 핵심

LLM 이해의 핵심은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘입니다[cite: 1]. 단어의 사전적 정의만 보는 것이 아니라, 한 문장 안에서 어떤 단어가 다른 어떤 단어와 밀접한 연관이 있는지를 계산합니다[cite: 1].

• 모호성 해결: "사과를 먹었다"의 '사과(과일)'와 "사과를 건넸다"의 '사과(용서)'처럼 다의어가 쓰였을 때, 주변 단어와의 주목도(Attention Weight)를 계산해 올바른 문맥적 의미를 특정합니다.
• 대명사 및 지시어 추론: "그는 열쇠를 꺼내 문을 열었다. 그것은 매우 낡았다"에서 '그것'이 열쇠인지 문인지 문맥적 거리를 계산하여 지칭 대상을 식별합니다.

4. 4단계: 통계적 추론을 통한 응답 생성

문맥 벡터 계산이 완료되면, LLM은 사전 학습된 방대한 데이터 패턴을 바탕으로 "이 문맥 뒤에 등장할 확률이 가장 높은 다음 단어(토큰)"를 통계적으로 계산합니다[cite: 1].

1. 다음 토큰 예측: 수만 개의 후보 토큰 중 현재 문맥에 비추어 가장 적절한 확률을 지닌 단어를 선택합니다[cite: 1].
2. 자기지도학습 기반 지식: 수십억~수천억 개의 파라미터를 통해 학습한 문법 규칙, 상식, 논리적 연결 고리를 활용하여 문장을 매끄럽게 완성합니다[cite: 1].

결론

LLM은 사람처럼 의식이나 생물학적 직관으로 글을 이해하는 것이 아닙니다. 텍스트를 숫자로 치환하고, 단어 간의 관계와 거리를 수학적으로 계산하는 셀프 어텐션 구조를 통해 인간이 보기에 완벽하게 문맥을 이해한 것처럼 정교한 결과를 출력합니다[cite: 1].