AI의 문장 완성 비결, 도트 프로덕트 이해하기

대규모 언어 모델에서의 도트 프로덕트 사고: 왜 AI는 유창하게 예측하지만 이해하지 못하는가 ChatGPT가 가장 친한 친구보다 더 잘 문장을 완성할 때 실제로 어떤 일이 일어나는지 궁금해하는 사람은 많습니다. 겉으로 보기에는 대화를 자연스럽게 이어가는 것처럼 보이지만, 내부적으로는 큰 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 실제로는 생각하거나 이해하거나 추론하는 것이 아닙니다. 대신, 고차원 벡터 사이의 각도를 측정하는 수학적 연산인 '도트 프로덕트'를 사용합니다. 도트 프로덕트는 단순하면서도 강력한 계산 방법으로, 모델의 내부 표현 공간에서 한 토큰(단어, 구문, 부분 단어)이 다른 토큰과 얼마나 밀접한지를 결정합니다. 두 토큰 벡터가 더 가까우면 도트 프로덕트 값이 더 높아지고, 생성된 텍스트에서 하나가 다른 하나를 따를 가능성이 더 커집니다. 예를 들어, "고양이는"과 "매트 위에"라는 토큰이 내부적으로 가까이 위치하면, "고양이는 매트 위에 앉았다"라는 문장이 생성될 가능성이 높아집니다. 그러나 도트 프로덕트는 고양이와 매트가 무엇인지 실제로 '이해'하지는 않습니다. 단지 벡터화된 추상적인 표현 간의 일치도를 점수로 매깁니다. 이를 통해 ChatGPT는 적합한 단어를 선택할 수 있지만, 그 이유를 전혀 모릅니다. 이 기사에서는 현대 언어 모델을 구동하는 이 개념이 어떻게 작동하는지, 왜 그렇게 효과적인지, 그리고 여전히 진정한 의미를 이해하지 못하는 이유를 살펴볼 것입니다. 먼저, 도트 프로덕트란 무엇인지 알아보겠습니다. 두 벡터의 각도를 측정하는 방법으로, 이 각도가 작을수록 두 벡터는 더 가깝다고 판단됩니다. 이는 고차원 공간에서 단어 또는 문장 부호 사이의 관계를 정량적으로 표현하는 데 사용됩니다. LLMs는 이러한 도트 프로덕트를 통해 단어 간의 관련성을 측정하고, 가장 높은 점수를 받는 단어를 다음 단어로 선택합니다. LLMs가 이렇게 도트 프로덕트를 사용하는 이유는 두 가지입니다. 첫째, 도트 프로덕트는 단순하면서도 효율적인 연산 방법으로, 고차원 벡터를 빠르게 처리할 수 있습니다. 둘째, 이 방법은 대량의 텍스트 데이터에서 추출한 패턴을 효과적으로 활용할 수 있습니다. LLMs는 방대한 양의 인터넷 텍스트를 학습하여 단어 간의 공통적인 조합과 패턴을 파악합니다. 이 패턴을 바탕으로 새로운 문장을 생성할 때, 도트 프로덕트는 가장 자연스럽고 합리적인 선택을 돕습니다. 그럼에도 불구하고, 이 방법의 한계점이 명확합니다. LLMs는 단어 간의 통계적 관련성을 기반으로 문장을 생성하지만, 단어의 실제 의미를 이해하지는 않습니다. 예를 들어, "고양이는 물속에서 잘 수 있다"라는 문장을 생성할 수 있지만, 고양이가 물에서 자는 것이 논리적으로 맞는지 여부를 판단할 수 없습니다. 이는 LLMs가 벡터의 일치도만을 측정하기 때문에 발생하는 문제입니다. 또한, LLMs는 상황이나 맥락에 따른 의사결정 능력이 부족합니다. 사람들은 과거 경험과 지식을 바탕으로 새로운 정보를 해석하고 판단하지만, LLMs는 이러한 능력을 가지고 있지 않습니다. 이로 인해 LLMs는 특정 상황에서 적절한 응답을 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, LLMs는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 성능은 계속해서 개선되고 있습니다. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP), 번역, 텍스트 요약 등 다양한 작업에서 유용한 도구로 자리 잡고 있습니다. 그러나 여전히 인간의 심리적 이해와 추론 능력에는 미치지 못합니다. 산업 전문가들은 LLMs의 이러한 특성을 두고 다양한 의견을 제시하고 있습니다. 일부 전문가들은 LLMs가 데이터 기반으로 작동하므로, 충분한 양의 질 좋은 데이터가 제공되면 더욱 발전할 수 있다고 주장합니다. 반면, 다른 전문가들은 LLMs가 진정한 이해를 위해서는 단순한 패턴 인식을 넘어서야 한다고 지적합니다. 인간의 사고 과정을 완전히 모방하기 위해서는 맥락과 추론 능력이 필수적이라는 것입니다. 대표적으로 OpenAI의 GPT는 이러한 도트 프로덕트 기반의 알고리즘을 사용하여 급격히 발전했습니다. GPT는 현재까지 가장 성공적인 LLM 중 하나로, 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 그러나 GPT의 한계점 또한 명확하며, 이를 극복하기 위한 연구가 진행되고 있습니다. 결국, LLMs는 데이터 기반의 패턴 인식을 활용하여 유창한 텍스트를 생성할 수 있지만, 인간의 깊은 이해와 추론 능력을 완전히 대체하는 것은 아직 불가능합니다. 앞으로의 연구가 이러한 한계를 극복할 수 있을지 주목해볼 만합니다.