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TL;DR
LLM은 문장을 한 번에 생성하지 않고 토큰 단위로 순차적으로 생성하는 자기회귀(autoregression) 방식을 따른다. 각 토큰은 이전 토큰들의 확률 분포에 의존하므로 병렬 처리가 불가능하며, 이는 도미노처럼 순차적인 연산을 요구한다. 이러한 직렬 구조는 연산 비용과 지연 시간을 발생시키는 병목이 되며, 이를 해결하기 위해 추론 가속을 위한 speculation 기법 등이 연구되고 있다.
챕터별 상세
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타이핑의 환상과 자기회귀
LLM이 텍스트를 한 글자씩 생성하는 것은 사람이 타이핑하는 것이 아니라 알고리즘의 동작 방식이다. 모델은 이전 텍스트를 바탕으로 다음 토큰을 예측하는 자기회귀(autoregression) 과정을 반복한다.
자기회귀는 이전 출력값이 다음 출력값의 입력으로 사용되는 모델링 방식이다.
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토큰 생성의 메커니즘
모델은 문장이나 아이디어가 아닌 오직 하나의 다음 토큰만을 예측한다. 입력된 텍스트를 바탕으로 가능한 모든 다음 토큰에 점수를 매기고 가장 확률이 높은 것을 선택하여 문맥에 추가한다.
모델은 전체 문장이 아닌 다음 토큰의 확률 분포를 계산하는 데 집중한다.
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직렬 처리의 한계와 도미노 비유
다음 토큰은 이전 토큰에 의존하므로 병렬 처리가 불가능하다. 이는 도미노가 순차적으로 쓰러지는 것과 같으며, 각 선택이 미래의 문장을 결정하는 구조를 가진다.
직렬 처리는 이전 단계의 결과가 나와야 다음 단계를 진행할 수 있는 구조적 제약을 의미한다.
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연산 비용과 추론 가속
300개의 토큰을 생성하려면 300번의 모델 패스가 필요하며 이는 상당한 연산 비용을 발생시킨다. 이러한 직렬 구조의 병목을 해결하기 위해 speculation과 같은 추론 가속 기법이 사용된다.
모델 패스는 모델의 전체 가중치를 통과하는 연산 과정을 의미한다.
용어 해설
- 자기회귀(Autoregression)
- — LLM이 생성한 이전 토큰들을 입력으로 사용하여 다음 토큰을 하나씩 순차적으로 예측하는 생성 방식. 문맥을 유지하며 텍스트를 생성하는 핵심 메커니즘이다.
- 토큰(Token)
- — LLM이 텍스트를 처리하는 최소 단위. 단어, 형태소, 혹은 글자 단위로 나뉘며 모델은 이 토큰들의 확률 분포를 계산하여 다음 토큰을 결정한다.
- 추론 가속(Speculation)
- — 직렬 처리로 인한 LLM의 추론 지연 문제를 해결하기 위한 기법. 작은 모델이 초안을 빠르게 생성하고 큰 모델이 이를 검증하는 방식으로 전체 처리 속도를 높인다.
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원문 발행 2026. 07. 29.수집 2026. 07. 29.출처 타입 YOUTUBE
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