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AI 언어 모델의 작동 원리: 벡터, 토큰, 그리고 어텐션 메커니즘 심층 분석

[KOR] AI 언어 모델의 작동 원리: 벡터, 토큰, 그리고 어텐션 메커니즘 심층 분석

 

서론: 확률적 텍스트 생성기의 구조 대규모 언어 모델(LLM)은 인간처럼 사고하거나 추론하는 존재가 아니다. 그 본질은 입력된 텍스트 시퀀스를 기반으로 다음에 이어질 단어를 확률적으로 예측하는 고도로 정교한 생성기이다. 이 과정은 여러 핵심 기술 요소들의 유기적인 결합을 통해 이루어지며, 본 글에서는 그 핵심 개념인 벡터, 토큰, 레이어, 그리고 어텐션 메커니즘을 중심으로 모델의 작동 원리를 심층적으로 설명하고자 한다.

1. 벡터화(Vectorization): 의미의 수치적 변환 컴퓨터는 문자를 직접 이해할 수 없으므로, 모든 텍스트 데이터를 수치적 형태로 변환하는 과정이 선행된다. 여기서 벡터(Vector) 가 사용된다. '임베딩(Embedding)'이라고도 불리는 이 과정에서 각 단어는 수백 차원의 고유한 숫자 배열(벡터)로 변환된다. 이 벡터 공간 내에서 '왕'과 '여왕', '소년'과 '소녀'처럼 의미적으로 유사한 단어들은 서로 가까운 위치에 자리하게 된다. 이로써 단어의 추상적인 의미가 모델이 연산할 수 있는 구체적인 데이터로 전환된다.

2. 토큰화(Tokenization) 및 확률적 예측 모델은 문장을 통째로 처리하는 대신, 토큰(Token) 이라는 작은 단위로 분해한다. 토큰은 단어일 수도 있고, 'un-happi-ness'처럼 의미를 가지는 더 작은 형태소일 수도 있다. 텍스트가 토큰 시퀀스로 변환되면, 모델의 핵심 임무는 주어진 토큰 시퀀스 다음에 올 가장 확률이 높은 다음 토큰을 예측하는 것이다. 이는 결정론적 과정이 아니라, 훈련 데이터를 통해 학습한 방대한 통계적 패턴에 기반한 확률 분포를 계산하여 가장 가능성 있는 후보를 선택하는 과정이다.

3. 다중 레이어(Multi-Layer) 구조: 이해의 심화 최신 언어 모델들은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 이는 여러 개의 동일한 레이어(Layer) 가 겹겹이 쌓인 구조를 가진다. 입력된 토큰 벡터들은 이 레이어들을 순차적으로 통과한다. 각 레이어는 입력된 정보의 표현을 점진적으로 정제하고 추상화하는 역할을 한다. 첫 번째 레이어가 단어 간의 기본적인 관계를 파악한다면, 더 깊은 레이어는 복잡한 문법 구조나 문맥적 뉘앙스와 같이 고차원적인 의미를 포착한다. 이러한 심층 구조가 모델의 깊이 있는 텍스트 이해 능력을 가능하게 한다.

4. 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism): 문맥의 핵심에 집중하기 모델이 긴 문장에서 문맥을 잃지 않고 핵심을 파악할 수 있는 가장 중요한 기술이 바로 어텐션 메커니즘이다. 특정 토큰을 처리할 때, 어텐션은 입력 시퀀스 내의 모든 다른 토큰들에게 각각 다른 '중요도 점수'를 부여하여 관련성이 높은 정보에 집중한다. 예를 들어, "은행원은 고객에게 대출을 제안했다. 왜냐하면 그는 좋은 신용 점수를 가졌기 때문이다."라는 문장에서 '그는'이라는 단어를 처리할 때, 어텐션 메커니즘은 문맥상 '고객'에 압도적으로 높은 중요도 점수를 부여한다. 이로써 모델은 '그는'이 '은행원'이 아닌 '고객'을 지칭한다는 사실을 명확히 파악하게 된다. 이처럼 문장 내 단어 간의 관련성을 동적으로 파악하는 것이 어텐션의 핵심 기능이다.

결론: 종합적 생성 과정 요약하자면, AI 언어 모델의 작동은 다음과 같다. 텍스트는 토큰으로 분해되고, 각 토큰은 벡터로 변환된다. 이 벡터 시퀀스는 여러 레이어를 통과하며 의미적으로 풍부한 표현으로 정제된다. 각 단계에서 어텐션 메커니즘은 문맥적으로 가장 중요한 정보에 집중하도록 돕는다. 최종적으로 모델은 이 모든 정보를 종합하여 다음에 올 토큰의 확률 분포를 계산하고, 가장 가능성 있는 토큰을 선택하여 텍스트를 생성해 나간다. 이 과정의 반복을 통해 논리적이고 일관성 있는 문장이 완성되는 것이다.

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[ENG] The Operational Principles of AI Language Models: An In-Depth Analysis of Vectors, Tokens, and the Attention Mechanism

 

Introduction: The Architecture of a Probabilistic Text Generator A Large Language Model (LLM) is not an entity that thinks or reasons like a human. At its core, it is a highly sophisticated generator that probabilistically predicts the next word based on a given sequence of input text. This process is achieved through the organic combination of several key technological components. This article aims to provide an in-depth explanation of the model's operational principles by focusing on the core concepts of vectors, tokens, layers, and the attention mechanism.

1. Vectorization: The Numerical Transformation of Meaning Since computers cannot directly understand characters, a process of converting all text data into a numerical form must precede everything else. This is where Vectors are used. In this process, also known as 'Embedding,' each word is converted into a unique array of numbers (a vector) in a high-dimensional space. Within this vector space, semantically similar words, such as 'king' and 'queen' or 'boy' and 'girl,' are positioned close to one another. This transforms the abstract meaning of words into concrete data that the model can compute.

2. Tokenization and Probabilistic Prediction Instead of processing entire sentences, the model breaks them down into smaller units called Tokens. A token can be a word or a smaller morpheme that carries meaning, such as in 'un-happi-ness.' Once the text is converted into a sequence of tokens, the model's primary task is to predict the next token with the highest probability of following the given sequence. This is not a deterministic process but rather one of calculating a probability distribution based on vast statistical patterns learned from training data and then selecting the most likely candidate.

3. The Multi-Layer Architecture: Deepening Contextual Understanding Modern language models are based on the Transformer architecture, which features a structure of multiple identical Layers stacked on top of each other. The input token vectors pass sequentially through these layers. Each layer plays a role in progressively refining and abstracting the representation of the input information. While the first layer might identify basic relationships between words, deeper layers capture higher-level meanings, such as complex grammatical structures or contextual nuances. This deep architecture is what enables the model's profound ability to understand text.

4. The Attention Mechanism: Focusing on the Core of the Context The most critical technology that allows a model to grasp the main point of a long sentence without losing context is the Attention Mechanism. When processing a specific token, attention focuses on the most relevant information by assigning different 'importance scores' to all other tokens within the input sequence. For example, in the sentence, "The banker offered the customer a loan because he had a good credit score," when processing the word 'he,' the attention mechanism assigns an overwhelmingly high importance score to 'customer' based on the context. This allows the model to clearly understand that 'he' refers to the 'customer' and not the 'banker.' This ability to dynamically assess the relevance between words in a sentence is the core function of attention.

Conclusion: The Synthesized Generation Process In summary, the operation of an AI language model is as follows. Text is broken down into tokens, and each token is converted into a vector. This vector sequence passes through multiple layers, being refined into a semantically rich representation. At each stage, the attention mechanism helps the model focus on the most contextually important information. Finally, the model synthesizes all this information to calculate the probability distribution of the next token and selects the most likely one to generate text. Through the repetition of this process, a logical and coherent passage is completed.