ChatGPT 속에 숨어 있는 추론 원리
ChatGPT, 어떻게 마법처럼 대화를 이어갈까요?
ChatGPT가 마치 사람처럼 자연스럽게 대화하는 걸 보면 정말 신기하죠? 그 비밀은 ‘예측’에 있습니다. ChatGPT는 여러분이 입력한 문장을 보고 다음에 올 단어가 무엇일지 계속해서 예측해 나가면서 답변을 만들어냅니다.
ChatGPT의 기본 작동 방식: 예측하고, 또 예측하고!
ChatGPT는 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 구조를 기반으로 합니다. GPT는 ‘오토레그레시브(Autoregressive) 방식’이라는 원리로 작동합니다. 이 말이 좀 어렵게 들릴 수 있지만, 쉽게 말하면 이전에 나온 정보(단어들)를 바탕으로 다음에 나올 단어를 예측하고, 그 예측된 단어를 다시 새로운 정보로 활용해서 그다음 단어를 예측하는 방식입니다. 마치 도미노 게임과 같습니다. 첫 번째 도미노가 쓰러지면 두 번째 도미노를 쓰러뜨리고, 그게 또 세 번째 도미노를 쓰러뜨리는 것처럼 단어를 만들어냅니다.
ChatGPT는 우리가 건넨 질문이나 문장(우리가 보통 ‘프롬프트’라고 부르는 것)을 받으면, 그 문맥을 파악해서 가장 자연스럽게 이어질 ‘다음 토큰’을 하나씩 만들어냅니다. 그리고 이렇게 새로 만들어진 토큰을 다시 원래 문장에 붙여서, 또다시 그다음 토큰을 예측하는 과정을 반복합니다. 이 과정은 마치 글을 써내려가는 사람이 한 단어, 한 단어 생각하며 써내려가는 것과 비슷합니다.
'토큰'이란 무엇일까요?
우리가 흔히 '단어'라고 생각하지만, ChatGPT는 ‘토큰(Token)’이라는 더 작은 단위로 텍스트를 처리합니다. 토큰은 단순히 단어 하나일 수도 있고, 단어의 일부분(예: 'running'에서 'run'이나 'ing'), 아니면 쉼표(,), 마침표(.) 같은 구두점 하나일 수도 있습니다.
예를 들어, "안녕하세요, 반가워요!"라는 문장은 ChatGPT에게는 "안녕", "하세요", ",", " ", "반가", "워요", "!" 처럼 여러 개의 토큰으로 쪼개져서 인식됍니다. 이렇게 단어를 쪼개서 토큰으로 만드는 이유는 세상의 모든 단어를 다 학습할 수 없기 때문이기도 하고, 복잡한 단어나 문장도 효과적으로 처리하기 위함입니다.
예시로 보는 ChatGPT의 단어 생성 과정
우리가 ChatGPT에게 'Hello, how are you'라고 질문하면, ChatGPT는 다음처럼 답변을 만듭니다.
먼저 'Hello, how are you'라는 문장을 받습니다.
이 문장을 분석해 다음에 올 가장 자연스러운 토큰을 'I'로 예측합니다.
그러면 문장은 'Hello, how are you, I'가 됩니다.
이제 이 새로운 문장('Hello, how are you, I')을 바탕으로 다음에 올 토큰을 'am'으로 예측합니다.
문장은 'Hello, how are you, I am'이 됩니다.
다시 이 문장을 가지고 다음에 올 토큰을 'fine'으로 예측합니다.
최종적으로 'Hello, how are you, I am fine'이라는 문장이 완성됩니다.
이처럼 ChatGPT는 다음에 올 토큰을 하나씩, 매우 빠르게 예측하고 생성하며 우리가 보시는 완벽한 문장이나 답변을 만들어냅니다. 정말 신기합니다.
다음에 올 단어를 이렇듯 순차적으로 생성한다면 ChatGPT는 단어 생성의 종료 시점을 어떻게 인식하고 적절한 시점에 답변 생성을 멈추는 것일까요?
"이제 그만!" ChatGPT는 어떻게 답변을 멈출까요?
ChatGPT가 아무리 말을 잘한다고 해도, 끝없이 답변을 이어갈 수는 없죠. 적절한 시점에 답변을 멈추는 것도 대화의 중요한 부분입니다. 그렇다면 ChatGPT는 어떻게 "이제 그만!" 할 때를 아는 걸까요?
종료 신호, EOS 토큰의 비밀
ChatGPT는 답변 생성을 멈춰야 할 때를 알리는 특별한 신호를 가지고 있습니다. 바로 EOS(End of Sequence) 토큰입니다. 이 EOS 토큰은 "텍스트 생성이 완료되었으니 더 이상 만들지 마세요!"라고 모델에게 알려주는 일종의 종료 명령이라고 생각하면 됩니다.
모델이 답변을 생성하는 과정에서 다음에 올 가능성이 높은 단어(토큰)를 계속 예측한다고 설명드렸죠? 이 수많은 후보 토큰들 중에는 EOS 토큰도 포함되어 있습니다. 모델이 스스로 판단하여 이 EOS 토큰을 선택하게 되면, 그 순간 더 이상 토큰을 만들지 않고 답변 생성을 마무리하게 됩니다.
모델이 EOS 토큰을 학습하는 방법
ChatGPT는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하면서 자연스럽게 문장이 끝나는 패턴을 익힙니다. 예를 들어, 책의 한 챕터가 끝나는 부분, 대화가 마무리되는 지점, 특정 형식의 글이 마침표를 찍는 순간 등을 수없이 접하면서 "아, 이런 상황에서는 글을 멈춰야겠구나!" 하고 학습하는 거죠.
이러한 학습은 다른 단어를 배우는 것과 같은 방식으로 이루어집니다. 모델은 문장의 끝 부분에서 EOS 토큰이 나타나야 함을 인식하고, 만약 예측이 틀리면 스스로를 수정해 나갑니다. 이렇게 훈련된 덕분에, 모델은 자연스러운 대화나 글의 흐름 속에서 적절한 '종료 타이밍'에 EOS 토큰을 예측하고 답변을 마칠 수 있게 됩니다. 다만, 이 과정 또한 확률에 기반하기 때문에, 같은 질문에 대한 답변이라도 미묘하게 길이가 달라질 수 있습니다.
최대 토큰 수와 사용자의 지시
ChatGPT의 답변 길이는 기본적으로 시스템 설정에 따라 최대 토큰 수가 정해져 있습니다. 이 한도를 넘어서는 답변은 아무리 모델이 더 만들고 싶어도 강제로 중단됩니다.
또한, 우리는 ChatGPT에게 직접적으로 답변의 길이를 조절해달라고 지시할 수도 있습니다. 예를 들어, "짧게 응답해 주세요", "한 문장으로 대답해 주세요"라고 요청하면, 모델은 내부적으로 이러한 요청을 인지하고 답변 길이를 줄이거나 더 빨리 EOS 토큰을 예측하여 답변 생성을 종료할 가능성이 높아집니다. 사용자(우리)의 프롬프트가 모델의 행동에 영향을 미치는 것이죠.
하나의 ChatGPT가 다양한 질문에 답하는 비결
ChatGPT는 날씨를 물어보면 날씨를 알려주고, 복잡한 질문에는 자세히 설명해주며, 심지어 코드를 짜주기도 합니다. 이렇게 하나의 모델이 어떻게 다양한 질문에 척척 답할 수 있는 걸까요?
범용 어휘 기반 출력층의 마법
일반적인 인공지능 모델은 특정 한 가지 목적을 위해 만들어지는 경우가 많습니다. 예를 들어, 고양이 사진만 분류하는 모델이라면 최종 결과(출력층)는 '고양이'와 '고양이 아님'처럼 딱 두 가지로 고정되어 있죠. 하지만 ChatGPT는 다릅니다.
ChatGPT의 출력층(모델이 최종적으로 답변을 내놓는 부분)은 '범용 어휘'를 기반으로 구성됩니다. 이는 모델이 학습한 모든 단어(토큰)들을 후보로 가지고 있다는 의미입니다. 예를 들어, ChatGPT가 5만 개의 토큰을 알고 있다면, 출력층도 5만 개의 신경망으로 이루어져 있고, 이 5만 개 중에서 다음에 올 가장 적절한 토큰을 하나 선택하는 방식입니다.
이러한 범용 어휘 기반의 출력층 덕분에 ChatGPT는 특정 주제나 질문에만 국한되지 않고, 상상할 수 있는 거의 모든 종류의 질문에 대해 답을 할 수 있습니다. 마치 한 사람이 세상의 모든 단어를 알고 있어서 어떤 질문을 받아도 그 단어들을 조합해 다양한 방식으로 답할 수 있는 것과 같은 이치입니다. 날씨를 물어보면 날씨 관련 단어들로, 코딩을 부탁하면 코딩 관련 단어들로 유연하게 답변을 구성하는 것이죠.
왜 출력층이 하나인데 다양한 답이 가능할까요?
바로 이 '범용 어휘 기반 출력층' 덕분입니다. ChatGPT는 특정 고정된 답변 클래스(예: '날씨', '계산')를 예측하는 것이 아니라, 자신이 알고 있는 모든 단어(토큰) 중에서 문맥에 가장 잘 맞는 다음 토큰을 자유롭게 선택할 수 있습니다.
예를 들어, "오늘 날씨는?"이라는 질문에는 5만 개의 토큰 후보 중 "맑습니다"와 같은 날씨 관련 토큰들을 선택해 답변을 만듭니다. 반대로 "1+1은?"이라는 질문에는 "2입니다"와 같은 숫자 및 설명 토큰들을 선택해 답변을 만드는 식이죠.
이처럼 단일한 출력층 구조로도 다양한 의도의 질문에 적절한 응답을 유연하게 생성할 수 있다는 점이 ChatGPT의 가장 큰 장점 중 하나입니다. 마치 모든 단어를 알고 있는 사람이 어떤 질문에도 그 단어들을 조합해 답할 수 있는 것과 같습니다.
다양한 작업에 유연하게 대처하는 방법
ChatGPT는 이 범용적인 능력으로 번역, 요약, 글쓰기, 아이디어 제안 등 매우 다양한 작업을 처리할 수 있습니다. 모델은 질문의 맥락을 통해 어떤 종류의 작업이 필요한지 파악하고, 그에 맞는 단어들을 선택하여 응답을 구성합니다. 출력층을 따로 변경할 필요 없이, 단순히 질문의 의도에 맞춰 단어 선택의 우선순위만 조절하는 방식입니다.
특정 목적에 맞게 모델을 '조련'하는 파인튜닝
만약 우리가 ChatGPT를 특정 분야나 목적에 더 특화된 모델로 만들고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 이때 '파인튜닝(Fine-tuning)'이라는 과정을 거칩니다. 파인튜닝은 이미 잘 훈련된 ChatGPT에 특정 분야의 데이터(예: 의학 전문 용어, 법률 문서 등)를 추가로 학습시키는 과정입니다.
파인튜닝은 별도로 출력층을 바꾸는 것이 아니라, 기존의 범용 출력층을 유지한 채로 특정 도메인에 대한 이해도를 높이는 방식입니다. 덕분에 모델은 해당 분야의 용어나 표현, 지식을 더 정확하고 자연스럽게 활용하여 답변을 생성할 수 있게 됩니다. 이는 마치 박사 학위를 가진 사람이 특정 분야의 전문 서적을 더 읽고 깊이 있는 지식을 습득하는 것과 비슷하다고 볼 수 있습니다.
내 질문, ChatGPT는 어떻게 정확히 이해할까요?
우리가 ChatGPT에게 질문할 때, 단순히 정보만 얻으려는 건 아닙니다. 때로는 번역을 원할 수도 있고, 글을 요약해 달라고 할 수도 있습니다. ChatGPT는 이렇게 다양한 우리 질문의 '진짜 의도'를 어떻게 알아차리고 그에 맞는 답변을 줄까요?
특수 토큰을 활용한 의도 파악
ChatGPT는 학습 과정에서 질문의 의도를 파악하기 위해 특별한 표시를 사용하기도 합니다. 바로 '특수 토큰'이라는 건데요. 이 토큰들은 모델에게 "이건 번역 작업이야!" 또는 "이건 요약 작업이야!" 하고 알려주는 표지판 같은 역할을 합니다.
예를 들어, 모델은 <|translate|> 같은 특수 토큰이 포함된 데이터를 학습합니다. 만약 학습 데이터에 <|translate|> 영어: Hello 세계: 안녕하세요 같은 형태가 있다면, ChatGPT는 이 특수 토큰을 보고 '아, 이건 번역하라는 요청이구나!' 하고 인식하는 거죠. 그리고 우리가 질문에 이런 특수 토큰을 넣어주면, ChatGPT는 그 의도에 맞춰 다음에 올 단어(토큰)들을 선택하게 됩니다.
문맥적 단서를 통한 태스크 유추 능력
그렇다면 우리가 질문할 때 매번 특수 토큰을 써야만 ChatGPT가 의도를 이해할 수 있을까요? 물론 아닙니다! ChatGPT는 매우 똑똑해서, 우리가 특수 토큰을 사용하지 않아도 문맥 속의 단서들을 통해 질문의 의도를 유추하려고 노력합니다.
예를 들어, "영어: Good morning. 한글:"이라고 질문하면, 우리는 '한글 번역'이라는 말을 직접 하지 않아도 ChatGPT는 '영어'와 '한글'이라는 단어의 조합을 보고 "이건 번역 작업이겠네!" 하고 판단합니다. 이렇게 모델은 주어진 문장의 패턴이나 단어들의 관계를 파악해서 어떤 종류의 작업을 수행해야 할지 스스로 추측하고 그에 맞는 답변을 생성합니다.
더 좋은 답변을 위한 '프롬프트 엔지니어링'의 중요성
ChatGPT가 우리의 의도를 파악하는 능력은 뛰어나지만, 우리가 질문을 얼마나 명확하고 구체적으로 하는지에 따라 답변의 질이 크게 달라질 수 있습니다. 이를 '프롬프트 엔지니어링'이라고 부르는데요, ChatGPT에게 더 좋은 질문을 던지는 요령이라고 생각하면 됩니다.
[ChatGPT에게 질문하는 유용한 팁!]
명확하게 지시하기: "짧게 요약해 줘", "5살 아이에게 설명하듯이 말해 줘", "표 형태로 정리해 줘"처럼 원하는 형식이나 길이를 명확히 알려주세요.
역할 부여하기: "너는 역사 선생님이야. ~에 대해 설명해 줘" 또는 "너는 전문 마케터야. ~에 대한 슬로건을 만들어 줘"처럼 특정 역할을 부여하면 그 역할에 맞는 전문적인 답변을 받을 가능성이 높아집니다.
예시 제공하기: "이렇게 질문하면 이렇게 답해줘. [예시 1], [예시 2]" 와 같이 예시를 함께 주면 ChatGPT가 우리의 의도를 더 정확히 파악하고 유사한 방식으로 응답할 수 있습니다.
제약 조건 주기: "단, ~는 포함하지 마", "~단어는 사용하지 마"처럼 원치 않는 내용을 미리 알려줄 수 있습니다.
이처럼 우리가 질문을 다듬는 작은 노력이 ChatGPT가 우리의 의도를 더 정확히 이해하고, 우리가 원하는 가장 만족스러운 답변을 만들어내는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
ChatGPT는 이미지도 만들 수 있나요?
ChatGPT가 글을 쓰고 질문에 답하는 건 이제 익숙하죠. 그런데 "ChatGPT가 이미지도 만들 수 있을까?" 하는 궁금증이 생길 수 있습니다. 결론부터 말씀드리면, 순수한 의미의 ChatGPT 단독으로는 이미지를 만들 수 없습니다. 하지만 다른 인공지능 모델과 협력하면 가능합니다. 이 협력의 비밀은 바로 '멀티모달 AI'에 있습니다.
언어 모델과 이미지 생성 모델의 차이점
ChatGPT는 언어 모델입니다. 즉, 텍스트(언어)를 이해하고 생성하는 데 특화되어 있습니다. 앞에서 설명했듯이, ChatGPT의 출력층은 단어나 구두점 같은 '토큰'들로 이루어져 있습니다. 이 토큰들은 글자를 표현하는 데 최적화되어 있지, 색상이나 모양 같은 이미지의 픽셀 정보를 다루기에는 적합하지 않습니다.
반면에 이미지를 만드는 AI, 예를 들어 DALL·E나 Stable Diffusion 같은 모델들은 이미지 생성 모델이라고 불립니다. 이 모델들은 이미지 데이터를 다루기 위해 특별히 설계되었으며, 출력층 또한 픽셀이나 시각적인 특징들을 표현하고 생성하는 데 맞춰져 있습니다. 텍스트를 입력받아 그것을 그림으로 '상상해서' 그려내는 능력을 가지고 있죠.
ChatGPT와 이미지 생성 AI의 협업 방식
그렇다면 ChatGPT가 어떻게 이미지를 만들 수 있다고 하는 걸까요? 바로 두 종류의 AI가 함께 작동하는 '멀티모달(Multimodal) AI' 시스템을 통해서입니다. '멀티모달'은 여러 가지 양식(모달리티)을 처리할 수 있다는 뜻으로, 여기서는 텍스트와 이미지처럼 서로 다른 형태의 데이터를 동시에 다루는 AI를 의미합니다.
가장 대표적인 협업 방식은 다음과 같습니다.
ChatGPT가 아이디어를 구체화: 우리가 "파란색 고양이가 우주선을 타고 달에 착륙하는 그림을 그려줘"라고 ChatGPT에게 요청하면, ChatGPT는 이 텍스트 명령을 이해하고 가장 적합한 이미지 생성을 위한 구체적인 지시문(프롬프트)을 만들어냅니다.
이미지 생성 AI가 그림 그리기: 이렇게 ChatGPT가 다듬어 준 텍스트 지시문을 DALL·E나 Stable Diffusion과 같은 이미지 생성 모델에게 전달합니다.
결과물 생성: 이미지 생성 모델은 이 지시문을 바탕으로 실제로 픽셀을 조합하고 이미지를 그려내어 우리에게 보여줍니다.
즉, ChatGPT는 '머릿속으로 상상하고 아이디어를 언어로 정리하는 역할'을 하고, 이미지 생성 AI는 '그 상상과 아이디어를 실제 그림으로 구현하는 역할'을 하는 것이죠. 이러한 협업 덕분에 우리는 텍스트로 명령하여 놀라운 이미지 결과물을 얻을 수 있게 되는 것입니다.
ChatGPT, 그 속에 숨겨진 놀라운 원리들
우리는 지금까지 ChatGPT가 어떻게 대화를 시작하고, 끝내며, 다양한 질문에 답하고, 심지어 다른 AI와 협력해 이미지를 만드는지 살펴보았습니다. 이 모든 놀라운 능력의 배경에는 크게 두 가지 핵심 원리가 숨어 있습니다.
방대한 학습 데이터의 힘: ChatGPT의 '지식'은 어디서 올까요?
ChatGPT가 마치 세상의 모든 것을 아는 것처럼 느껴지는 이유는 바로 방대한 양의 학습 데이터 덕분입니다. ChatGPT는 인터넷상의 수많은 책, 논문, 웹사이트, 대화 기록 등 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습했습니다. 단순히 데이터를 외운 것이 아니라, 그 안에서 단어와 단어, 문장과 문장 사이의 복잡한 패턴과 관계를 학습했습니다.
이러한 학습을 통해 ChatGPT는 우리가 사용하는 언어의 규칙, 세상의 지식, 그리고 다양한 질문에 어떻게 반응해야 하는지에 대한 '감각'을 익히게 됩니다. 우리가 어떤 주제에 대해 질문해도 적절하게 답할 수 있는 것은, 이미 학습된 데이터 속에서 수많은 관련 정보를 접하고 그 패턴을 파악했기 때문입니다. 마치 어마어마한 양의 책을 읽고 그 내용을 모두 이해한 사람이 어떤 질문에도 막힘없이 답하는 것과 같다고 볼 수 있습니다.
지속적으로 발전하는 ChatGPT와 미래
ChatGPT는 처음부터 완벽했던 것이 아닙니다. 그리고 지금도 계속해서 발전하고 있습니다. 모델은 더 많은 데이터를 학습하고, 새로운 기술이 적용되면서 그 능력이 향상되고 있습니다.
오늘날 ChatGPT와 같은 인공지능 모델들은 언어를 넘어 이미지, 음성 등 다양한 형태의 정보를 함께 이해하고 처리하는 '멀티모달 AI' 방향으로 진화하고 있습니다. 이는 우리가 인공지능과 소통하는 방식을 더욱 자연스럽고 다채롭게 만들 것입니다.
이처럼 ChatGPT는 고도로 최적화된 기술과 방대한 학습 데이터를 기반으로 작동하며, 우리의 일상과 상호작용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 앞으로 ChatGPT가 또 어떤 놀라운 발전을 보여줄지 기대되지 않나요?
