대규모 언어모델 LLM의 구조와 텍스트를 생성하는 원리

생성형 AI 서비스와 대화하다 보면 모델이 질문의 의미를 이해하고 직접 문장을 작성하는 것처럼 느껴진다. 그러나 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)의 기본 작동 원리는 사람이 문장을 작성하는 방식과 다르다.

LLM은 입력된 문장을 토큰(Token)이라는 단위로 나누고, 각 토큰의 관계와 지금까지 주어진 문맥을 계산한 뒤 다음에 올 가능성이 높은 토큰을 예측한다. 선택된 토큰을 다시 입력 문맥에 추가하고 같은 과정을 반복하면서 문장과 문단을 생성한다. 현대 LLM의 핵심에는 이러한 처리를 효율적으로 수행하는 Transformer 구조와 Attention 메커니즘이 있다.

이 구조를 이해하면 생성형 AI가 왜 자연스러운 글을 만들 수 있는지뿐 아니라, 왜 그럴듯하면서도 틀린 답변을 만들 수 있는지도 함께 이해할 수 있다.

목차

1. 대규모 언어모델 LLM의 기본 개념
2. 텍스트가 LLM에 입력되는 과정
3. Transformer와 Self-Attention의 역할
4. LLM이 다음 토큰을 선택하는 과정
5. 텍스트가 한 문장씩 생성되는 원리
6. LLM의 학습과 실제 답변 생성의 차이
7. LLM이 자연스럽게 답하면서도 틀릴 수 있는 이유
8. 기업에서 LLM을 활용할 때 고려할 부분
9. 실무자 관점에서 보는 LLM
10. 결론

1. 대규모 언어모델 LLM의 기본 개념

언어모델(Language Model)은 주어진 문맥에서 특정 토큰 또는 토큰의 연속이 나타날 가능성을 모델링한다. 여기서 중요한 점은 LLM이 기본적으로 문장을 하나의 완성된 단위로 저장해 두었다가 꺼내는 시스템이 아니라는 것이다.

예를 들어 "기업의 정보보호를 강화하기 위해서는"이라는 입력이 있다면 모델은 이 문장 뒤에 어떤 토큰이 이어질 가능성이 높은지를 계산한다. 후보로는 '보안', '정책', '위험', '체계' 등 다양한 토큰이 있을 수 있다.

한 토큰을 선택하면 선택된 토큰까지 포함한 문맥을 다시 계산해 그 다음 토큰을 선택한다. 이러한 작업이 반복되면서 긴 문장이 만들어진다. Google의 LLM 학습 자료에서도 언어모델을 문맥 안에서 토큰 또는 토큰 시퀀스의 확률을 추정하는 모델로 설명한다.

2. 텍스트가 LLM에 입력되는 과정

사람에게 문장은 글자와 단어로 보이지만 LLM은 텍스트를 그대로 처리하지 않는다. 일반적인 처리 과정은 텍스트 → 토큰화 → 토큰 ID → 임베딩 → Transformer → 다음 토큰 확률로 단순화할 수 있다.

토큰화

먼저 입력된 텍스트를 모델이 처리할 수 있는 토큰으로 나눈다. 토큰은 반드시 하나의 단어와 일치하지 않는다. 하나의 단어가 여러 토큰으로 분리될 수도 있고 짧은 단어·기호 등이 하나의 토큰으로 표현될 수도 있다. 현대 언어모델에서는 단어보다 작은 Subword 단위를 사용하는 경우가 많다.

따라서 흔히 말하는 '1,000토큰'과 '1,000단어'는 같은 의미가 아니다.

임베딩

토큰화된 데이터는 모델 내부에서 그대로 문자열로 처리되는 것이 아니라 숫자로 표현된다. 각 토큰은 먼저 고유한 토큰 ID로 변환되고 다시 고차원의 벡터인 임베딩(Embedding)으로 변환된다. Transformer는 이러한 벡터들을 계산하면서 토큰 간 관계와 문맥을 처리한다.

위치 정보

문장에서는 단어의 종류뿐 아니라 순서도 중요하다. 예를 들어 '사용자가 시스템을 관리한다'와 '시스템이 사용자를 관리한다'에는 비슷한 단어가 등장하지만 의미는 다르다.

Transformer는 순환신경망처럼 순서대로만 입력을 처리하는 구조가 아니기 때문에 토큰의 위치 또는 순서에 관한 정보도 함께 사용한다. 초기 Transformer에서는 Positional Encoding을 입력 임베딩에 추가해 순서 정보를 제공했다.

3. Transformer와 Self-Attention의 역할

오늘날 LLM을 이해할 때 가장 중요한 구조가 Transformer다. Transformer는 2017년 발표된 「Attention Is All You Need」 논문에서 제안되었다. 기존 순환형 신경망 구조와 달리 Attention을 중심으로 시퀀스의 관계를 처리하도록 설계됐다.

Self-Attention

Self-Attention은 문맥 안에 있는 여러 토큰 사이의 관계를 계산한다. 예를 들어 '서버에 장애가 발생해 담당자가 서버를 재시작했다'라는 문장에서 두 번째 '서버'와 '재시작'은 서로 밀접한 관계를 가진다. 모델은 각 토큰을 독립적으로만 처리하는 것이 아니라 다른 토큰이 현재 토큰을 해석하는 데 어느 정도 중요한지를 계산한다.

이를 조금 더 기술적으로 보면 Attention에서는 토큰 표현으로부터 Query, Key, Value에 해당하는 벡터를 만들고 관계를 계산한다. 이 과정을 여러 Attention Head에서 병렬로 수행하는 것이 Multi-Head Attention이다.

여러 Transformer 계층을 반복한다

실제 모델에서는 Attention을 한 번만 계산하지 않는다. Transformer 블록이 여러 계층 쌓여 있고 각 계층을 통과하면서 토큰 표현이 계속 변한다. Attention과 Feed-Forward Network 등의 연산을 반복하면서 이전 단계보다 복합적인 문맥 정보를 표현하게 된다.

구성 요소	주요 역할
Tokenizer	텍스트를 토큰 단위로 변환
Embedding	토큰을 수치 벡터로 표현
Position 정보	토큰의 순서와 위치 정보 제공
Self-Attention	문맥 안에서 토큰 간 관계 계산
Feed-Forward Network	각 토큰 표현을 추가 변환
Output Layer	다음 토큰 후보에 대한 점수 계산
Softmax 등	후보 점수를 확률 분포로 변환

모든 LLM이 완전히 동일한 내부 구조를 사용하는 것은 아니지만, Transformer 계열 구조는 현대 대규모 언어모델의 핵심 기반으로 자리 잡았다.

4. LLM이 다음 토큰을 선택하는 과정

Transformer 처리가 끝나면 모델은 가능한 다음 토큰 각각에 대한 점수인 Logit을 만든다. 이를 확률 분포로 변환하면 다음 토큰 후보들이 서로 다른 확률을 갖게 된다.

다음 토큰 후보	예시 확률
보안	35%
정책	24%
관리	18%
시스템	13%
기타	10%

위 수치는 실제 모델의 결과가 아니라 원리를 설명하기 위한 예시다. 또한 반드시 확률이 가장 높은 토큰만 선택해야 하는 것은 아니다. 가장 확률이 높은 토큰을 계속 선택하는 방식도 있고 여러 후보의 확률 분포에서 일정한 규칙으로 샘플링하는 방식도 있다.

텍스트 생성 시스템에서는 Temperature, Top-k, Top-p 등과 같은 설정을 이용해 후보 토큰의 선택 범위를 조절할 수 있다. 이와 같은 디코딩 전략은 모델의 학습된 파라미터를 바꾸지 않으면서 결과의 다양성과 일관성에 영향을 준다.

5. 텍스트가 한 문장씩 생성되는 원리

LLM의 텍스트 생성 과정은 입력 문장 토큰화 → 현재 토큰 전체 처리 → 다음 토큰 확률 계산 → 토큰 선택 → 기존 문맥에 추가 → 다시 다음 토큰 예측의 반복으로 이해할 수 있다.

예를 들어 '기업 보안의 핵심은'이라는 입력에 모델이 '위험'을 선택하고, 다음 단계에서 '관리', 다시 다음 단계에서 '와'를 선택하는 식이다. 전체 문장을 한 번에 완성하는 것이 아니라 토큰을 하나씩 생성하면서 결과를 확장한다.

Causal Language Model은 이전 토큰들을 기반으로 다음 토큰을 예측하도록 학습되며 이러한 특성이 텍스트 생성 작업에 적합하다.

6. LLM의 학습과 실제 답변 생성의 차이

학습 단계

학습 과정에서는 매우 많은 텍스트 데이터를 이용해 언어의 패턴을 학습한다. 모델이 예측한 결과와 실제 정답의 차이를 계산하고 그 차이가 줄어들도록 신경망의 파라미터를 반복적으로 조정한다. 이 과정에서 모델은 문법, 단어 관계, 문맥 패턴 등 다양한 통계적 관계를 파라미터에 반영하게 된다.

추론 단계

사용자가 실제 서비스를 이용할 때는 이미 학습된 모델을 이용한다. 사용자의 프롬프트가 들어오면 모델이 기존 파라미터와 현재 입력 문맥을 기반으로 다음 토큰을 계산하고 응답을 생성한다.

따라서 일반적인 LLM 사용 과정은 인터넷이나 데이터베이스에서 완성된 답변을 검색해 그대로 가져오는 것과는 구조가 다르다. 외부 검색, 사내 문서, 데이터베이스 또는 도구를 연결한 AI 서비스라면 해당 외부 정보가 추가 입력으로 제공될 수 있지만, LLM 자체의 기본 생성 원리와 외부 정보 조회 기능은 구분할 필요가 있다.

7. LLM이 자연스럽게 답하면서도 틀릴 수 있는 이유

LLM의 가장 중요한 특징이자 한계는 자연스러운 문장 생성 능력과 사실 검증 능력이 동일하지 않다는 것이다. 모델의 기본 목표는 주어진 문맥에서 적절한 다음 토큰을 생성하는 것이다. 따라서 언어적으로 자연스럽고 문맥에 잘 맞는 답변이 반드시 사실적으로 정확하다는 의미는 아니다.

NIST는 생성형 AI가 잘못된 내용을 자신 있게 생성하는 현상을 Confabulation으로 설명한다. 흔히 Hallucination, 즉 환각이라고도 부르는 현상이다. NIST는 이러한 현상이 생성 모델이 학습 데이터의 통계적 분포를 바탕으로 결과를 생성하는 방식과 관련되어 있다고 설명한다.

특히 법률·규정 해석, 정보보호 정책 검토, 재무·회계 정보, 의료 정보, 시스템 설정값, 취약점 대응 방법, 최신 정책이나 제품 정보, 실제 존재하는 문서·판례·출처 확인과 같은 업무에서는 이를 주의해야 한다. LLM이 문장을 매우 자연스럽게 생성한다는 이유만으로 결과의 정확성이 보장되는 것은 아니다.

8. 기업에서 LLM을 활용할 때 고려할 부분

기업에서 LLM을 검토할 때 모델 크기나 답변의 자연스러움만 평가해서는 충분하지 않다.

업무 데이터와 모델을 구분해야 한다

LLM이 일반 지식을 학습했다고 해서 회사 내부의 최신 규정, 업무 절차, 계약 내용까지 자동으로 알고 있는 것은 아니다. 기업 내부 자료를 답변에 활용하려면 별도의 검색 시스템이나 지식 저장소를 연결하고 접근권한을 적절하게 통제하는 구조가 필요할 수 있다.

출력값을 업무 시스템의 확정 데이터로 취급해서는 안 된다

LLM 결과는 생성된 결과다. 따라서 중요한 업무에서는 원본 문서, 데이터베이스, 공식 자료 등 검증 가능한 근거와 함께 확인할 수 있는 구조가 필요하다.

입력 데이터도 관리 대상이다

임직원이 외부 LLM 서비스에 회사 자료를 입력한다면 입력 정보의 종류도 검토해야 한다. 개인정보, 영업비밀, 내부 정책, 시스템 구성정보, 보안 로그 등이 외부 서비스로 전달되는 구조라면 단순한 생산성 도구 도입을 넘어 정보보호와 데이터 거버넌스 관점에서 검토할 필요가 있다.

9. 실무자 관점에서 보는 LLM

실무에서 LLM을 사용할 때 가장 위험한 오해 중 하나는 답변이 자연스러울수록 모델이 내용을 정확하게 알고 있다고 생각하는 것이다. LLM은 사람과 대화하는 것처럼 보이기 때문에 기존 검색 시스템보다 결과를 신뢰하기 쉽다.

그러나 검색 결과에 잘못된 정보가 있다면 사용자가 여러 문서를 비교할 수 있는 반면, LLM은 여러 정보를 하나의 자연스러운 문장으로 재구성해 보여주기 때문에 오류가 눈에 잘 띄지 않을 수 있다.

그래서 기업 환경에서는 '어떤 LLM을 사용할 것인가'만큼 사용자 입력 → 모델 처리 → 외부 데이터 조회 → 결과 생성 → 근거 확인 → 사람 또는 시스템의 최종 판단이라는 전체 구조가 중요하다.

특히 보안, 개인정보, 계약, 법률, 재무처럼 오류 비용이 큰 업무에서는 생성된 답변과 확정된 사실을 구분할 수 있어야 한다. 또한 LLM을 평가할 때 단순히 파라미터 수가 큰 모델을 선택하기보다는 실제 업무에 필요한 정확도, 지연시간, 비용, 데이터 보호, 접근통제, 근거 제시 가능성 등을 함께 살펴보는 편이 현실적이다.

10. 결론

대규모 언어모델 LLM은 방대한 문장을 저장해 두었다가 적절한 답을 찾아오는 시스템이라기보다, 주어진 문맥을 Transformer 구조로 처리하고 다음에 올 토큰의 확률을 반복적으로 계산해 텍스트를 생성하는 언어모델로 이해하는 것이 정확하다.

핵심 흐름은 텍스트 입력 → 토큰화 → 임베딩 → Transformer·Attention → 다음 토큰 확률 계산 → 토큰 선택 → 문맥에 추가 → 반복으로 정리할 수 있다. Transformer의 Self-Attention은 긴 문맥 안에서 여러 토큰의 관계를 계산할 수 있게 하고 이러한 처리 결과를 바탕으로 LLM은 자연스러운 문장을 생성한다.

하지만 높은 언어 생성 능력이 사실의 정확성을 자동으로 보장하는 것은 아니다. LLM의 구조를 이해한다는 것은 단순히 AI의 기술 원리를 아는 것에 그치지 않는다. 기업에서 어떤 업무를 LLM에 맡길 수 있고 어떤 결과는 반드시 별도로 검증해야 하는지를 판단하는 기초가 된다.

참고자료 / 출처

1. Google for Developers — Introduction to Large Language Models
2. Google for Developers — LLMs: What's a large language model?
3. Vaswani et al. — Attention Is All You Need, NeurIPS 2017
4. NIST — Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile
5. Hugging Face — Text Generation