대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용 (5)신경망 내부

 

대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용에 대한
개요와 전체 목차 및 저자 소개는 아래의 이전 글에서 보실 수 있습니다.

대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용 개요

 

 

1. 뉴럴 네트워크란 무엇인가?

뉴럴 네트워크(Neural Network)는 인공지능의 핵심 기술 중 하나로, 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 강력한 도구예요. 이를 이해하기 위해서는 먼저 신경망이 내부에서 어떻게 동작하는지를 살펴봐야 해요.

기본적으로 신경망은 입력(Input) 데이터를 받아들이고, 이를 수많은 매개변수(Parameters) 와 연산을 통해 변환하여 출력(Output) 을 생성해요. 이러한 연산을 거듭하며 네트워크는 특정 패턴을 학습하고 더 정확한 예측을 수행하게 돼요.

 

2. 입력 데이터와 컨텍스트 길이

신경망의 입력은 토큰(Token) 들의 연속된 시퀀스로 구성돼요. 예를 들어, 문장을 분석하는 모델이라면 각 단어 또는 문장 부호가 토큰이 될 수 있어요.

이 토큰의 개수(컨텍스트 길이)는 0부터 8,000개 이상까지 다양할 수 있지만, 현실적으로 무한한 수의 토큰을 처리하는 것은 불가능하기 때문에 최대 길이 를 정해서 연산 부담을 줄여요.

즉, 모델이 한번에 처리할 수 있는 정보의 최대 길이를 컨텍스트 길이(Context Length) 라고 해요. 예를 들어, GPT 모델은 일정한 최대 토큰 수까지만 고려하고, 그 이상은 무시해요.

 

3. 매개변수와 학습 과정

입력된 데이터는 신경망 내부에서 수많은 매개변수(Parameters) 와 결합돼요.
이 매개변수는 모델이 학습을 통해 조정하는 값들인데, 실제로는 수십억 개에 달할 정도로 많아요.

• 모델이 처음 시작할 때는 완전히 무작위 값(Random Values) 으로 설정돼요.
• 따라서 처음에는 예측이 엉망이고, 랜덤한 결과를 내놓을 수밖에 없어요.
• 하지만 학습 과정(Training Process) 을 거치면서 매개변수가 점점 최적화돼요.
• 이 과정을 통해 신경망은 훈련 데이터에서 본 패턴과 일치하는 출력을 생성하게 돼요.

매개변수는 DJ 믹서의 노브(Knobs)처럼 조절 가능 해요.
훈련 과정에서 노브를 돌려가며 최적의 조합을 찾는 것과 같다고 생각하면 돼요.

 

4. 신경망의 수학적 표현

신경망 내부에서 이루어지는 연산은 거대한 수학적 표현 이에요.
이 표현식은 수조 개의 항(Term)으로 이루어질 수도 있지만, 기본적인 원리는 간단해요.

예를 들어, 신경망이 작동하는 방식을 간단한 수식으로 나타내면:

기본 연산은 덧셈, 곱셈, 지수 연산, 나눗셈 등이에요.
이러한 연산을 조합하여 신경망은 최적의 수식을 찾아가요.

여기까지 기본적인 신경망 뉴럴 네트워크의 기본 동작 원리에 대한 설명이에요.
이후부터는 기본 신경망 뉴럴넷에 발전이 되어 최근에 GPT의 파운데이션 모델이 되는 트랜스포머에 대한 설명이 이어지니 재미있게 봐주세요

 

 

 

5. 실제 신경망 구조: Transformer 모델

현대 신경망의 대표적인 예가 바로 Transformer 모델 이에요.
이 모델은 자연어 처리(NLP) 를 비롯한 다양한 AI 분야에서 핵심적으로 사용돼요.

Transformer의 핵심 개념

• 입력(Token Sequence) : 입력된 문장을 여러 개의 토큰으로 변환
• 임베딩(Embedding) : 각 토큰을 다차원 벡터로 변환
• 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism) : 문장에서 중요한 부분에 더 높은 가중치를 부여
• 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron) : 여러 개의 신경망 층을 거쳐 최종 예측 생성

이 과정을 거치면서, 모델은 다음에 올 단어 를 예측하는 등의 작업을 수행할 수 있어요.

 

6. 신경망 내부 정보 흐름

신경망 내부에서는 정보가 흐르면서 점점 더 정교한 표현으로 변환돼요.
이 과정에서 주요 연산이 수행되며, 각 단계에서 데이터가 다듬어져요.

1. 토큰 임베딩(Token Embedding)
   • 입력 데이터를 벡터(숫자들의 조합)로 변환
2. 어텐션 블록(Attention Block)
   • 입력된 단어들 사이의 관계를 분석하여 중요한 부분을 강조
3. 다층 퍼셉트론 블록(MLP Block)
   • 다양한 비선형 변환을 거쳐 최적의 출력을 생성

이 모든 과정은 단순한 수학 연산의 조합으로 이루어져 있어요.
따라서 신경망을 이해하는 데 수학적 복잡성이 필요하긴 하지만,
기본 원리는 "입력을 가중치와 결합하여 출력을 만드는 과정" 이라는 점을 기억하면 돼요.

 

7. 신경망의 한계와 특징

많은 사람들이 신경망을 인간의 두뇌와 비교하지만, 사실 차이점이 커요.

• 생물학적 뉴런과의 차이점
  • 인간의 뇌는 기억을 저장하고, 동적이며, 지속적인 변화를 가짐
  • 반면, 신경망은 단순한 수학적 연산을 수행할 뿐이며 메모리 없음(Stateless)
• 단점
  • 매우 많은 데이터가 필요함
  • 연산량이 크고, 하드웨어 성능이 중요함
  • 훈련 데이터의 한계를 벗어나면 일반화가 어려움

그럼에도 불구하고, 신경망은 현대 AI의 중심 기술로 자리 잡았어요.
특히 Transformer 모델은 자연어 처리, 번역, 이미지 생성 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 내고 있어요.

 

 

뉴럴 네트워크의 내부를 깊이 들여다보면, 복잡해 보이지만 사실 핵심 개념은 단순해요.
입력 데이터를 매개변수와 결합하여 연산하고, 최적의 패턴을 찾아가는 과정일 뿐이에요.

이제 신경망이 어떻게 동작하는지, 그리고 Transformer 모델이 왜 중요한지 이해할 수 있겠죠?
이제부터는 신경망의 실제 응용 분야를 살펴보는 것도 재미있을 거예요! 🚀