LLM 작동 원리 심층 해설
원제: How LLMs work
왜 중요한가
LLM의 핵심 메커니즘 이해는 AI 모델 개발과 활용 전략 수립에 필수적이다
개발자 블로그에서 대형 언어 모델(LLM)의 핵심 작동 원리를 상세히 설명했다. 토큰화, 임베딩, 어텐션 메커니즘 등 트랜스포머 기반 LLM의 주요 구성 요소와 텍스트가 정수로 변환되어 처리되는 과정을 다뤘다.
0xkato 블로그는 현대 LLM이 어떻게 작동하는지 설명하는 포스트를 게시했다. 대부분의 현대 LLM은 트랜스포머 블록을 반복적으로 쌓아 구축되므로, 트랜스포머 메커니즘을 이해하면 LLM의 대부분을 파악할 수 있다고 밝혔다. 주요 구성 요소로는 텍스트를 정수 시퀀스로 변환하는 토큰화, 정수에 의미를 부여하는 임베딩, 토큰 순서를 인식하는 위치 인코딩, 토큰 간 정보 공유를 위한 어텐션 메커니즘이 있다. 모델은 텍스트를 직접 읽지 않고 정수 ID로 처리하며, 토큰화 과정에서 단어가 서브워드 조각으로 분할된다. 예를 들어 'running'은 'run'과 'ning'으로 나뉠 수 있다. 전체 단어 어휘는 너무 크고 새로운 단어에 일반화되지 않으며, 문자 수준 어휘는 너무 작아 모델이 간단한 패턴도 처음부터 학습해야 한다. 서브워드 토큰화는 이 중간 지점에 위치한다. GPT 모델은 Byte Pair Encoding 변형을, LLaMA 스타일 모델은 SentencePiece를 사용한다.