챗GPT에게 물어 본 생성형 AI의 작동 원리

“챗지피티 같은 생성형 AI”는 크게 언어모델(Language Model, LM), 특히 **대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)**을 기반으로 작동해요. 이해를 위해 원리를 단계별로 풀어 드릴게요.


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1. 기본 아이디어: "다음에 올 단어 맞추기"

생성형 AI는 사실 **“문장에서 다음 단어가 무엇일지 확률적으로 예측하는 모델”**이에요.

예: "나는 오늘 아침에 커피를 ___" → "마셨다"가 나올 확률이 가장 크죠.

이렇게 연속된 확률 예측을 통해 문장 전체를 만들어냅니다.



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2. 핵심 기술: 트랜스포머(Transformer)

2017년 구글이 발표한 트랜스포머 아키텍처가 지금의 GPT, BERT, LLaMA 같은 모델의 뼈대예요.

Self-Attention(자기 주의 메커니즘):
문장의 모든 단어가 서로 얼마나 중요한지 계산해서, "단어 간 관계"를 학습.
예: “bank”라는 단어가 문맥에 따라 “은행”인지 “강둑”인지 구별할 수 있음.

병렬 학습이 가능해서 엄청 큰 데이터를 빠르게 학습할 수 있었어요.



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3. 학습 방식

1. 사전학습 (Pretraining)

인터넷 텍스트, 책, 논문 등 대규모 데이터를 이용해 “다음 단어 맞추기”를 무수히 반복.

이 단계에서 언어의 패턴, 문법, 사실, 추론 방식까지 습득합니다.



2. 미세조정 (Fine-tuning)

특정 태스크(예: 대화, 번역, 코드 작성)에 맞게 추가 학습.



3. 인간 피드백 강화학습 (RLHF, Reinforcement Learning with Human Feedback)

사람이 “좋은 답 / 나쁜 답”을 평가해 주면, 이를 강화학습으로 모델이 더 자연스럽고 유용하게 답하도록 조정합니다.

ChatGPT가 단순 텍스트 생성기보다 “대화형”으로 똑똑해진 이유가 이 과정이에요.





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4. 생성 과정

사용자가 입력(prompt)을 주면 → 모델은 단어 단위(토큰 단위)로 확률을 계산해 → 가장 적절한 토큰을 하나씩 뽑아냅니다.

이 과정을 반복하면 긴 글, 대화, 코드, 요약 등이 만들어집니다.



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5. 한계

이해라기보다는 통계적 예측: 사람이 생각하는 의미를 알기보다는 “패턴에 맞는 단어”를 고릅니다.

사실 오류: 학습 데이터에 없는 정보는 틀릴 수 있음.

편향: 학습 데이터에 담긴 사회적 편향이 드러날 수 있음.



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6. 응용 분야

챗봇 (ChatGPT)

번역기

이미지 설명 생성

코드 자동 작성 (Copilot 등)

글쓰기/보고서/기획서 초안 작성



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👉 정리하면, 생성형 AI는 "다음 단어 예측 머신"인데, 트랜스포머라는 구조 덕분에 인간처럼 언어를 다루는 수준으로 발전한 거예요.