섹션별 상세
텍스트를 기계가 읽을 수 있는 수치형 벡터로 변환하는 토큰화와 임베딩 과정이 모델 입력의 첫 단계이다. 원시 텍스트는 토큰 단위로 쪼개진 뒤 768차원 이상의 고차원 공간에서 밀집 벡터로 표현되어 단어 간의 의미적 유사성을 수치화한다. 이를 통해 'Hello'와 'Hi' 같은 유사한 의미를 가진 단어들은 벡터 공간에서 가깝게 위치하게 되어 모델이 언어적 관계를 파악할 수 있다. 기초적인 단어 의미를 형성하는 이 단계는 이후 진행될 복잡한 문맥 연산의 토대가 된다.
트랜스포머는 모든 토큰을 동시에 병렬로 처리하므로 단어의 순서를 파악하기 위해 포지셔널 인코딩이 반드시 필요하다. 각 토큰 임베딩에 사인과 코사인 함수 기반의 특정 패턴 벡터를 더함으로써 문장 내에서의 절대적 및 상대적 위치 정보를 주입한다. 이 과정이 없으면 모델은 단어의 순서가 바뀐 문장을 동일하게 인식하게 되어 정확한 의미 해석이 불가능해진다. 포지셔널 인코딩은 트랜스포머가 병렬 처리의 속도 이점을 유지하면서도 시퀀스 데이터의 순차적 특성을 보존하게 해준다.
셀프 어텐션은 각 토큰이 문장 내 다른 모든 토큰과의 연관성을 계산하여 문맥을 이해하는 핵심 메커니즘이다. 모든 토큰은 Query, Key, Value라는 세 가지 벡터를 생성하며, Query와 Key의 내적 값을 통해 특정 단어가 다른 단어에 얼마나 집중해야 하는지 결정한다. 예를 들어 '그 동물은 피곤해서 길을 건너지 않았다'라는 문장에서 '그것'이 '길'이 아닌 '동물'을 지칭함을 정확히 식별할 수 있게 한다. 이는 기존 RNN이 가졌던 장거리 의존성 문제를 해결하고 긴 문맥을 효과적으로 처리하는 원동력이 된다.
멀티 헤드 어텐션은 여러 개의 어텐션 메커니즘을 병렬로 실행하여 언어의 복잡한 관계를 다각도에서 분석한다. 각 헤드는 서로 다른 가중치 행렬을 사용하여 문법적 구조, 의미적 유사성, 특정 구문 패턴 등을 독립적으로 학습한다. 단일 헤드만 사용할 때보다 훨씬 풍부하고 정교한 문맥 표현을 생성할 수 있으며, 중의적인 단어의 의미를 문맥에 맞게 정확히 해소한다. 최신 대형 모델들은 16개 이상의 헤드를 쌓아 올려 인간에 가까운 언어 이해 능력을 구현한다.
LLM은 학습된 확률 분포를 바탕으로 한 번에 하나의 토큰을 예측하는 자기회귀 방식으로 최종 텍스트를 생성한다. 트랜스포머 블록을 통과한 마지막 벡터는 소프트맥스 함수를 거쳐 어휘 사전에 있는 모든 단어에 대한 확률 값으로 변환된다. 이때 Temperature, Top-K, Top-P와 같은 샘플링 전략을 적용하여 생성 결과의 창의성과 일관성을 정밀하게 조절한다. 이러한 단계적 예측 과정을 반복함으로써 모델은 문맥에 맞는 자연스럽고 긴 문장을 완성해 나간다.
용어 해설
- 셀프 어텐션(Self-Attention)
- — 문장 내의 각 단어가 다른 모든 단어와의 연관성을 계산하여 문맥적 의미를 파악하는 메커니즘이다. 특정 단어가 문장 속에서 어떤 단어와 가장 밀접하게 연결되는지 가중치를 부여함으로써 'it'과 같은 대명사가 지칭하는 대상을 정확히 식별하게 돕는다. 트랜스포머 아키텍처가 기존 RNN의 한계를 극복하고 긴 문맥을 이해할 수 있게 만든 핵심 기술이다.
- 포지셔널 인코딩(Positional Encoding)
- — 병렬 처리를 수행하는 트랜스포머 모델에 단어의 순서 정보를 제공하기 위해 임베딩 벡터에 더해지는 수치 데이터이다. 사인과 코사인 함수를 이용한 특정 패턴을 사용하여 각 토큰의 절대적 또는 상대적 위치를 명시한다. 이를 통해 모델은 단어의 배열 순서에 따른 의미 차이를 구분할 수 있게 된다.
- 토큰화(Tokenization)
- — 텍스트 데이터를 모델이 처리할 수 있는 최소 단위인 토큰으로 분할하고 각 토큰에 고유한 숫자 ID를 부여하는 전처리 과정이다. 단어, 하위 단어(subword), 또는 문자 단위로 쪼개어 어휘 사전에 없는 단어도 효율적으로 처리할 수 있게 한다. 신경망이 텍스트라는 비정형 데이터를 수학적으로 연산 가능한 형태로 변환하는 첫 번째 단계이다.
- 자기회귀(Autoregressive)
- — 이전에 생성된 토큰들을 입력으로 사용하여 다음 토큰을 순차적으로 예측해 나가는 텍스트 생성 방식이다. 모델이 문장을 한 번에 만드는 것이 아니라 한 단어씩 덧붙여가며 완성하는 과정을 의미한다. GPT와 같은 디코더 중심 모델들이 일관성 있는 문장을 생성하기 위해 채택하는 표준적인 방법론이다.
- 소프트맥스(Softmax)
- — 모델의 출력값(로짓)을 0과 1 사이의 확률 값으로 변환하며 전체 합이 1이 되도록 만드는 함수이다. 텍스트 생성 시 어휘 사전의 모든 단어 중 다음 단어로 올 가능성이 가장 높은 것을 선택하기 위한 확률 분포를 제공한다. 높은 점수를 가진 후보를 강조하고 낮은 점수는 0에 가깝게 억제하여 명확한 선택을 돕는다.
기술
- Transformer
- GPT
- Claude
- Gemini
- Softmax
- Positional Encoding
활용 사례
- 텍스트 생성 및 요약
- 기계 번역
- 지능형 챗봇 구축
- 문맥 기반 정보 검색
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 27.수집 2026. 03. 27.출처 타입 RSS
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