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[Lobsters 요약] LLM의 핵심 작동 원리: 토큰부터 예측까지 트랜스포머 아키텍처 심층 분석

Nedai

운영자

2026.06.07

설명

이 글은 현대 대규모 언어 모델(LLM)의 기반이 되는 트랜스포머 아키텍처의 핵심 메커니즘을 수학적 복잡성 없이 심도 있게 설명합니다. 텍스트가 어떻게 모델이 이해하는 형태로 변환되고, 각 토큰이 문맥 속에서 어떻게 의미를 주고받으며, 최종적으로 다음 토큰을 예측하는 과정까지 상세히 다룹니다. 개발자 및 IT 전문가들이 LLM의 내부 작동 방식을 명확히 이해하고, 최신 연구 논문이나 모델 문서를 더 쉽게 파악할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 LLM을 단순한 도구가 아닌, 그 원리를 이해하는 강력한 시스템으로 인식하게 될 것입니다. ### 배경 설명 최근 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM)은 인공지능 분야에서 가장 혁신적인 기술로 부상했습니다. GPT, Claude, Gemini, LLaMA 등 다양한 LLM이 등장하며 자연어 처리, 콘텐츠 생성, 코드 작성 등 광범위한 영역에서 인간과 유사한 성능을 보여주고 있습니다. 이러한 LLM의 대부분은 '트랜스포머(Transformer)'라는 아키텍처를 기반으로 하며, 이는 2017년 Google이 발표한 논문 'Attention Is All You Need'에서 처음 소개되었습니다. 트랜스포머는 기존 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN)이 가졌던 장거리 의존성 학습의 한계를 극복하며, 병렬 처리 능력을 극대화하여 모델의 규모를 폭발적으로 확장할 수 있게 했습니다. 특히 '어텐션(Attention)' 메커니즘은 모델이 입력 시퀀스 내의 모든 토큰을 동시에 고려하여 중요한 정보에 집중할 수 있도록 하여, 문맥 이해 능력을 비약적으로 향상시켰습니다. 이러한 배경 속에서 LLM의 내부 작동 원리를 이해하는 것은 단순히 기술을 사용하는 것을 넘어, 그 한계를 파악하고 새로운 응용 분야를 탐색하며, 더 나아가 차세대 AI 시스템을 설계하는 데 필수적인 지식이 되었습니다. ### 토큰화 및 임베딩: 텍스트를 모델의 언어로 LLM은 텍스트를 직접 처리하지 않고, 이를 정수 ID 시퀀스로 변환하는 '토큰화(Tokenization)' 과정을 거칩니다. 토큰은 일반적으로 단어의 부분(subword)으로 구성되어 효율성을 높이며, 수만에서 수십만 개의 고정된 어휘집(vocabulary)을 가집니다. 토큰 ID는 그 자체로는 의미가 없으므로, '임베딩 행렬(Embedding Matrix)'을 통해 각 토큰 ID를 고차원 벡터로 변환합니다. 이 벡터는 토큰의 의미를 나타내며, 훈련 과정에서 학습되어 의미적으로 유사한 토큰들이 벡터 공간에서 가깝게 위치하게 됩니다. 예를 들어, '왕(king)'과 '여왕(queen)'의 임베딩 벡터는 서로 가깝습니다. 이 단계에서 텍스트는 모델이 수학적 연산을 수행할 수 있는 의미 있는 수치 형태로 전환됩니다. ### 위치 인코딩과 어텐션 메커니즘: 순서와 관계 학습 트랜스포머의 핵심인 '어텐션(Attention)'은 토큰 간의 정보 교환을 담당하지만, 기본적으로 단어의 순서 정보를 내재하지 않습니다. 이를 위해 '위치 인코딩(Positional Encoding)'이 도입되어 각 토큰의 위치 정보를 임베딩에 주입합니다. 초기에는 사인 및 코사인 파동을 사용했으나, 현대 LLM은 'RoPE(Rotary Position Embeddings)'와 같이 상대적 위치를 더 효과적으로 인코딩하는 방식을 채택합니다. 어텐션 메커니즘은 각 토큰이 '쿼리(Query)', '키(Key)', '값(Value)' 세 가지 역할을 동시에 수행하게 하여, 다른 토큰들과의 유사도를 계산하고 중요한 정보(Value)를 가중 평균하여 새로운 표현을 만듭니다. '멀티 헤드 어텐션(Multi-head Attention)'은 여러 개의 어텐션 헤드를 병렬로 실행하여 다양한 종류의 관계(주어-동사, 대명사-선행사 등)를 동시에 학습할 수 있도록 합니다. 이 과정에서 'KV 캐시(KV Cache)'와 'GQA(Grouped-Query Attention)' 같은 최적화 기법이 추론 비용을 절감하는 데 사용됩니다. ### 피드포워드 네트워크와 잔차 연결: 심층 학습의 안정성 어텐션 레이어 이후, 각 트랜스포머 블록에는 '피드포워드 네트워크(Feed-forward Network, FFN)'가 있습니다. FFN은 각 토큰의 벡터를 독립적으로 처리하며, 비선형 함수를 통해 모델의 저장된 지식과 의미 구조의 상당 부분이 이곳에 담겨 있습니다. FFN의 비선형성은 네트워크가 단순한 선형 변환으로 축소되는 것을 방지하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 합니다. 최근에는 'Mixture of Experts (MoE)'와 같은 아키텍처가 도입되어, 여러 개의 FFN 중 일부만 활성화함으로써 파라미터 수를 크게 늘리면서도 추론 비용을 효율적으로 관리합니다. '잔차 연결(Residual Connection)'은 각 서브 블록의 출력을 원래 입력 벡터에 더하는 방식으로, 정보와 기울기(gradient)가 네트워크를 통해 직접 흐를 수 있는 지름길을 제공합니다. 이는 수십, 수백 개의 레이어로 구성된 심층 네트워크의 훈련을 가능하게 합니다. '레이어 정규화(Layer Normalization)'는 각 토큰 벡터의 숫자 범위를 안정적으로 유지하여 훈련 중 값이 폭발하거나 소멸하는 것을 방지합니다. 현대 LLM은 'RMSNorm'과 같은 효율적인 정규화 방식을 사용하며, 서브 블록 이전에 정규화를 적용하는 '프리-노름(pre-norm)' 방식을 선호합니다. ### 다음 토큰 예측 및 LLM 아키텍처의 진화 모든 트랜스포머 레이어를 거친 후, 모델은 마지막 토큰의 최종 벡터를 사용하여 다음 토큰을 예측합니다. 이 벡터는 어휘집의 각 토큰에 대한 원시 점수인 '로짓(Logits)'으로 변환되고, 소프트맥스 함수를 통해 확률 분포로 바뀝니다. 모델은 단순히 가장 높은 확률의 토큰을 선택하는 것이 아니라, '온도(Temperature)', 'Top-k', 'Top-p'와 같은 디코딩 설정에 따라 출력의 무작위성과 다양성을 조절합니다. 예측된 토큰은 다시 입력 시퀀스에 추가되어 다음 예측을 위한 입력이 되는 반복적인 생성 루프를 통해 문장이 완성됩니다. '추측성 디코딩(Speculative Decoding)'과 같은 효율성 혁신은 작은 모델로 미리 여러 토큰을 예측하고 큰 모델이 이를 병렬로 검증하여 생성 속도를 크게 향상시킵니다. 현대 LLM은 토큰화, 임베딩, 위치 인코딩, 스택형 트랜스포머 레이어, 잔차 스트림, 레이어 정규화, 다음 토큰 예측이라는 공통된 광범위한 구조를 공유합니다. 모델 간의 차이는 주로 훈련된 가중치, 레이어 수, 어휘 크기, 헤드 수, MoE 사용 여부와 같은 '구성(configuration)', 그리고 '사후 훈련(post-training)'(명령어 튜닝, 인간 피드백 학습, 안전 제어)에서 발생합니다. ### 가치와 인사이트 이 글을 통해 LLM의 내부 작동 원리를 이해하는 것은 개발자와 IT 전문가에게 여러 가지 실질적인 가치를 제공합니다. 첫째, 프롬프트 엔지니어링의 효과를 더 깊이 이해하고, '중요한 문맥을 앞에 두거나 반복하라'는 등의 팁이 왜 작동하는지(예: 'lost in the middle' 문제) 알 수 있게 됩니다. 둘째, KV 캐시나 GQA와 같은 최적화 기법이 추론 비용과 메모리 사용량에 미치는 영향을 파악하여 모델 배포 및 운영 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다. 셋째, 모델의 한계(예: 토큰화로 인한 문자 단위 연산의 어려움)를 명확히 인지하고, 이를 극복하기 위한 접근 방식을 모색할 수 있습니다. 마지막으로, 최신 LLM 연구 논문이나 모델 카드를 읽을 때 각 섹션이 어떤 아키텍처 구성 요소를 설명하는지 정확히 파악하여, 빠르게 변화하는 AI 분야의 최전선에 설 수 있는 기반 지식을 갖추게 됩니다. ### 기술·메타 - Transformer - RoPE (Rotary Position Embeddings) - GQA (Grouped-Query Attention) - MoE (Mixture of Experts) - RMSNorm - Speculative Decoding - Byte Pair Encoding (BPE) - SentencePiece - Attention Mechanism - Feed-Forward Network ### 향후 전망 트랜스포머 아키텍처는 지난 몇 년간 언어, 비전, 오디오 등 다양한 분야를 아우르며 기계 학습 분야의 주류로 자리 잡았습니다. RoPE, RMSNorm, SwiGLU, GQA, MoE와 같은 혁신들이 기존 트랜스포머 설계를 지속적으로 개선해왔습니다. 그러나 이러한 지배적인 흐름이 영원할 것이라고 단정할 수는 없습니다. 특히 매우 긴 시퀀스 처리에서 효율성을 높이는 '맘바(Mamba)'와 같은 상태 공간 모델(State-Space Models)은 트랜스포머의 강력한 대안으로 부상하고 있습니다. 또한, 하이브리드 아키텍처나 MoE의 진화는 '아키텍처'의 정의 자체를 변화시키고 있습니다. 향후 LLM 개발은 효율성, 확장성, 그리고 특정 작업에 대한 전문성을 더욱 강화하는 방향으로 나아갈 것입니다. 경쟁 구도는 단순히 모델의 크기를 넘어, 특정 도메인에 최적화된 아키텍처, 더 효율적인 훈련 및 추론 방법, 그리고 멀티모달 능력의 통합으로 확장될 것입니다. 오픈소스 커뮤니티는 이러한 기술 발전의 중요한 동력으로 작용하며, 새로운 아이디어와 구현을 빠르게 확산시킬 것입니다. 하지만 어떤 새로운 아키텍처가 등장하더라도, 토큰화, 임베딩, 위치 인코딩, 어텐션, 피드포워드 네트워크, 잔차 연결, 다음 토큰 예측과 같은 핵심적인 문제 해결 방식은 시퀀스 모델이 반드시 다루어야 할 '지속 가능한 부분'으로 남을 것입니다. 📝 원문 및 참고 - Source: Lobsters - 토론(Lobsters): [lobste.rs](https://lobste.rs/s/pumnjn/how_llms_actually_work) - 원문: [링크 열기](https://0xkato.xyz/how-llms-actually-work/) --- 출처: Lobsters · [원문 링크](https://0xkato.xyz/how-llms-actually-work/)

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