초등학생도 이해하는 LLM 뜻과 파라미터가 AI에 미치는 영향

챗GPT가 사람처럼 똑똑하게 대화할 수 있는 비결은 무엇일까요? 그 중심에는 인공지능의 거대한 뇌 역할을 하는 '대규모 언어 모델(LLM)'과 지능의 척도인 '파라미터(매개변수)'가 있습니다. 오늘은 외계어 같던 LLM의 완벽한 뜻과 파라미터가 AI 성능에 미치는 결정적인 영향을 가장 쉽게 풀어드립니다.

 

1. 대규모 언어 모델(LLM)의 명확한 개념과 탄생 배경

최근 IT 뉴스에서 가장 많이 등장하는 단어 중 하나인 LLM(Large Language Model)은 직역하자면 '대규모 언어 모델'입니다. 여기서 '대규모(Large)'는 방대한 양의 텍스트 데이터와 모델의 크기를 의미하며, '언어 모델(Language Model)'은 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 훈련된 인공지능 시스템을 뜻합니다.

과거의 인공지능은 규칙을 일일이 입력해야 했기 때문에 인간의 복잡한 언어와 맥락을 이해하는 데 한계가 있었습니다. 하지만 인터넷상에 존재하는 수천억 개의 문서, 책, 기사, 웹사이트 데이터를 딥러닝(Deep Learning) 기술로 통째로 학습하면서 인공지능은 비약적인 발전을 이루었습니다. 이렇게 방대한 지식을 흡수하여 스스로 문법과 언어의 패턴을 깨우친 거대한 AI 시스템이 바로 우리가 사용하는 챗GPT의 뼈대인 LLM입니다.

2. 확률과 통계를 기반으로 한 다음 단어 예측 원리

LLM이 사람처럼 자연스러운 문장을 만들어내는 원리는 마법이 아니라 철저한 수학적 확률과 통계의 결과입니다. 대규모 언어 모델의 핵심적인 작동 원리는 '주어진 문맥 뒤에 이어질 가장 자연스러운 다음 단어를 예측하는 것'입니다.

예를 들어 사용자가 "대한민국의 수도는"이라는 문장을 입력하면, LLM은 그동안 학습한 방대한 한국어 데이터를 바탕으로 다음에 올 단어가 '서울'일 확률이 99%라고 계산해 냅니다. 이 과정을 1초에도 수천 번씩 반복하며 단어와 단어를 매끄럽게 연결하여 하나의 완성된 문장과 단락을 만들어냅니다. 단순히 단어를 이어 붙이는 것을 넘어, 문장의 뉘앙스, 질문의 의도, 심지어 유머나 비유까지 파악할 수 있는 이유는 모델이 학습한 데이터의 양이 상상을 초월할 정도로 거대하기 때문입니다.

3. 인공지능의 뇌세포, 파라미터(매개변수)의 핵심 의미

LLM을 이해할 때 절대 빠질 수 없는 개념이 바로 파라미터(Parameter, 매개변수)입니다. 파라미터는 인간의 뇌로 치면 뉴런(신경세포) 사이를 연결하여 정보를 전달하고 기억을 형성하는 '시냅스(Synapse)'와 완벽하게 동일한 역할을 합니다.

수학적으로 간단히 표현하면 방정식 y=wx+by = wx + by=wx+b에서 입력값 xxx에 곱해지는 가중치 www와 편향 bbb가 바로 파라미터입니다. 인공지능이 데이터를 학습한다는 것은, 정답을 도출하기 위해 수십억 개의 파라미터 값들을 미세하게 조정해 나가는 과정입니다. 즉, 파라미터는 AI가 학습 과정에서 얻은 지식, 규칙, 추론 능력을 저장하는 '기억의 저장소'이자 모델의 복잡성을 나타내는 가장 중요한 수치입니다. 이 매개변수들이 정교하게 조율되어 있을수록 인공지능은 엉뚱한 대답을 피하고 사람의 의도에 맞는 정확한 결과물을 내놓게 됩니다.

4. 파라미터의 규모가 AI 모델 성능에 미치는 결정적 영향

"파라미터의 수가 많을수록 AI는 더 똑똑해질까?"라는 질문에 대한 대답은 "그렇다"입니다. 파라미터의 규모는 LLM의 성능과 지능 수준을 결정짓는 가장 직관적인 척도입니다. 인간의 뇌 구조에서 시냅스 연결이 촘촘할수록 더 복잡한 사고가 가능한 것과 같은 이치입니다.

초기 언어 모델들은 수백만 개의 파라미터를 가졌지만, 2020년에 등장한 GPT-3는 무려 1,750억 개의 파라미터를 탑재하며 세상을 놀라게 했습니다. 파라미터 규모가 커지면 인공지능은 단순히 문장을 완성하는 수준을 넘어, 코딩을 짜고, 논문을 요약하며, 전문적인 법률 상담까지 수행하는 등 기존에 없던 '창발적 능력(Emergent Abilities)'을 보여줍니다. 이 때문에 글로벌 빅테크 기업들은 더 똑똑한 AI를 만들기 위해 수백조 개의 파라미터를 가진 초대규모 모델 개발 경쟁에 사활을 걸고 있습니다.

5. 파라미터 만능주의의 한계와 고효율 소형 언어 모델(sLLM)의 부상

하지만 무작정 파라미터 크기만 키우는 '거거익선(巨巨益善)'의 방향이 완벽한 정답은 아닙니다. 파라미터 수가 수천억 개로 늘어나면, 모델을 학습시키고 유지하는 데 천문학적인 컴퓨팅 비용과 막대한 전력 소모가 발생합니다. 슈퍼컴퓨터 수준의 서버를 갖추지 못한 일반 기업들은 이 거대한 모델을 자체적으로 운영할 엄두조차 내지 못하는 한계에 직면하게 되었습니다.

이러한 비용적, 환경적 문제를 극복하기 위해 최근 AI 산업의 새로운 트렌드로 소형 대규모 언어 모델(sLLM, Small Large Language Model)이 급부상하고 있습니다. 수십억 개 수준의 적은 파라미터를 가지지만, 특정 산업 분야(의료, 금융, 법률 등)의 고품질 데이터만 집중적으로 학습시켜 효율성을 극대화한 모델입니다. 스마트폰이나 노트북 등 가벼운 기기에서도 오프라인으로 작동할 수 있다는 장점이 있습니다. 결국 미래의 AI 생태계는 무조건 거대한 LLM이 독식하는 것이 아니라, 목적과 비용에 맞게 파라미터 크기를 최적화한 다양한 AI 모델들이 공존하는 형태로 진화해 나갈 것입니다.