AI 코딩의 핵심인 대규모 언어 모델(LLM)

첫 번째 단계, AI 코딩의 핵심인 대규모 언어 모델(LLM)에 대해 알아봅시다.

혹시 외국어를 아주 잘하는 친구를 본 적 있으신가요? 그 친구는 수많은 단어와 문장 구조를 익혀서 어떤 상황에서 어떤 말을 해야 가장 자연스러운지 알죠.

대규모 언어 모델(LLM)도 이와 비슷해요. 다만, 이 친구는 한국어, 영어 같은 사람의 언어뿐만 아니라 파이썬, 자바스크립트 같은 프로그래밍 언어까지 학습한 '언어 천재'라고 할 수 있습니다. LLM은 수십억, 수백억 개의 문장과 코드를 통째로 학습해서 단어와 코드 사이의 관계, 그리고 문맥의 의미를 파악하는 능력을 갖게 된 인공지능 모델이에요.

이런 똑똑한 모델을 가능하게 한 핵심 기술이 바로 '트랜스포머(Transformer)'라는 아키텍처 덕분입니다. 트랜스포머는 문장이나 코드 전체를 한 번에 보고, 어떤 단어가 다른 단어와 더 중요한 관련이 있는지 파악하는 데 아주 뛰어난 능력을 보여줘요. 그래서 단순히 순서대로 해석하는 것을 넘어, 전체적인 문맥을 훨씬 잘 이해할 수 있게 되었답니다.

간단히 말해, LLM은 '언어 천재 AI'이고, 이 AI를 똑똑하게 만든 비법이 '트랜스포머'라고 생각하시면 됩니다!

어떠신가요? LLM이라는 개념이 조금 친숙하게 느껴지시나요?

그럼 LLM이 어떻게 문맥을 그렇게 잘 파악하는지, 그 비밀을 좀 더 자세히 들여다볼까요? 바로 '어텐션(Attention) 메커니즘' 덕분입니다.

'Attention'은 '집중'이라는 뜻이죠? 어텐션 메커니즘은 LLM이 문장이나 코드를 분석할 때, 가장 중요하고 관련 있는 부분에 '집중'해서 보도록 만드는 기술이에요. 마치 우리가 책을 읽을 때 중요한 부분에 형광펜으로 밑줄을 긋는 것과 같아요.

예를 들어, 이런 문장이 있다고 해봅시다.

"그는 강가에 가서 물고기를 잡으려고 낚싯대를 던졌다."

이 문장에서 '그'가 던진 것이 '낚싯대'라는 것을 이해하려면, '물고기'와 '강가'라는 단어에 더 집중(attention)해야겠죠? 만약 '돌멩이'를 던졌다고 하면 문맥이 완전히 달라지니까요.

어텐션 메커니즘은 이처럼 단어들 사이의 관계를 파악해서, 어떤 단어를 해석할 때 다른 어떤 단어에 더 높은 '가중치'를 부여할지 계산합니다.

그는 -> 강가에 (어디서?)

물고기를 -> 잡으려고 (무엇을?)

낚싯대를 -> 던졌다 (무엇으로?)

이런 식으로 단어끼리 서로 얼마나 관련 있는지 점수를 매겨서 전체 문장의 진짜 의미를 파악하는 거예요. 코드도 마찬가지입니다. 변수가 어디에서 선언되었는지, 함수가 어떤 매개변수를 받는지 등을 파악할 때 이 어텐션 메커니즘이 핵심적인 역할을 하죠.

자, 그럼 간단한 퀴즈를 통해 잘 이해했는지 확인해 볼까요?

퀴즈: AI가 다음 문장을 번역하려고 합니다. "사과를 먹는 아이"라는 문장에서 '먹는'이라는 단어를 제대로 번역하기 위해 AI는 어떤 단어에 가장 '집중'해야 할까요?

1. 사과
2. 아이
3. 둘 다 중요하게 본다

정답입니다! 정확해요! 딩동댕! 

맞아요. '먹는' 행위의 주체인 '아이'와 대상인 '사과'를 모두 알아야 "The child who is eating an apple"처럼 정확한 번역이 가능하죠. 바로 이런 식으로 AI가 단어 간의 관계에 '집중'해서 문맥을 파악하는 것이 '어텐션 메커니즘'의 핵심입니다. 잘 이해하셨네요!

자, 이렇게 똑똑한 '언어 천재 AI'가 있다는 건 알겠는데, 이 AI는 대체 무엇을 먹고 공부했길래 이렇게 코딩까지 잘하게 된 걸까요?

이제 두 번째 단계로 넘어가서 AI의 '교과서'와 '공부법'에 대해 알아볼 준비가 되셨나요?