LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)의 **파라미터(Parameter)**와 **토큰(Token)**은 모델의 작동 방식을 이해하는 데 아주 중요한 개념이에요. 쉽게 말해서, 파라미터는 LLM의 뇌세포 같은 것이고, 토큰은 LLM이 이해하고 생성하는 단어 조각 같은 거라고 생각하면 돼요. 좀 더 자세히 알아볼까요?
1. 파라미터 (Parameter): LLM의 기억 용량과 지능
- 정의: 파라미터는 LLM이 학습 과정에서 얻는 수치적인 값들의 집합이에요. 마치 사람의 뇌에 있는 수많은 연결고리(시냅스)의 강도와 같은 역할을 하죠. 이 파라미터들은 모델이 입력된 텍스트를 이해하고, 다음에 올 단어를 예측하고, 문장을 생성하는 등의 능력을 갖도록 해줍니다.
- 역할: LLM은 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습하면서 이 파라미터들을 조절해 나갑니다. 어떤 단어와 단어가 자주 함께 나타나는지, 어떤 문맥에서 어떤 의미를 가지는지 등을 파라미터에 저장하는 거예요. 파라미터 수가 많을수록 모델은 더 복잡한 패턴을 학습하고 더 많은 정보를 기억할 수 있게 됩니다. 마치 뇌세포가 많을수록 더 똑똑해지는 것과 비슷하죠.
- 예시:
- 파라미터 수가 적은 LLM은 간단한 문장 생성이나 텍스트 분류 정도의 작업만 수행할 수 있어요.
- 파라미터 수가 수십억, 수백억 개에 달하는 거대 LLM(예: GPT-3, LaMDA 등)은 인간과 유사한 수준의 복잡한 대화, 글쓰기, 번역, 코딩 등의 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 모델들은 방대한 양의 정보를 파라미터라는 형태로 압축해서 저장하고 활용하는 거예요.
- 핵심: 파라미터는 LLM의 기억 용량이자 지능의 크기를 나타내는 중요한 지표라고 할 수 있습니다. 파라미터 수가 많을수록 모델의 성능이 일반적으로 향상되지만, 학습에 더 많은 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요하다는 단점도 있습니다.
2. 토큰 (Token): LLM이 이해하고 생성하는 최소 단위
- 정의: 토큰은 LLM이 텍스트를 처리할 때 나누는 가장 작은 의미 단위라고 생각하면 돼요. 일반적으로 단어, 단어의 일부분(subword), 또는 심지어 하나의 글자일 수도 있습니다. 어떤 기준으로 텍스트를 토큰화하는지는 모델마다 다를 수 있어요.
- 역할: LLM은 입력된 텍스트를 토큰 단위로 쪼개서 이해하고, 다음에 올 토큰을 예측하는 방식으로 텍스트를 생성합니다. 마치 퍼즐 조각처럼, 토큰들을 하나씩 맞춰가면서 의미 있는 문장을 만들어내는 거죠.
- 예시:
- 문장: "저는 오늘 맛있는 점심을 먹었습니다."
- 토큰화 예시 (모델에 따라 다를 수 있습니다):
- ["저", "는", "오늘", "맛있는", "점심", "을", "먹", "었습니다", "."] (각 단어가 하나의 토큰)
- ["저", "는", "오늘", "맛", "있는", "점", "심", "을", "먹었", "습니다", "."] (단어가 더 작은 단위로 분리)
- ["저는", "오늘", "맛있는", "점심을", "먹었습니다", "."] (몇 개의 단어가 하나의 토큰)
- 핵심: 토큰은 LLM이 텍스트를 이해하고 생성하는 기본적인 재료입니다. LLM의 성능은 얼마나 정확하게 텍스트를 토큰화하고, 토큰 간의 관계를 파악하여 다음 토큰을 예측하는지에 달려있다고 할 수 있습니다. 또한, LLM의 처리 능력이나 비용은 주로 처리하는 토큰 수에 비례하는 경우가 많습니다. 예를 들어, LLM에 긴 문장을 입력하거나 긴 답변을 생성하도록 요청하면 더 많은 토큰을 처리해야 하므로 시간과 비용이 더 많이 들 수 있습니다.
파라미터와 토큰, 어떤 관계일까?
파라미터와 토큰은 LLM이 작동하는 데 있어서 서로 긴밀하게 연결되어 있어요.
- LLM은 토큰화된 입력 텍스트를 받아서, 내부에 저장된 수많은 파라미터들을 활용하여 다음에 올 토큰을 예측합니다.
- 더 많은 파라미터를 가진 모델일수록 더 복잡하고 다양한 토큰 시퀀스를 이해하고 생성할 수 있는 능력이 뛰어납니다. 마치 경험 많은 뇌가 더 많은 단어와 문맥을 이해하고 활용할 수 있는 것과 같아요.
- LLM의 성능은 단순히 파라미터 수만으로 결정되는 것은 아니지만, 일반적으로 파라미터 수가 많을수록 모델이 학습한 정보의 양과 복잡성이 증가하여 더 높은 수준의 텍스트 처리 능력을 보여주는 경향이 있습니다.
결론적으로,
- 파라미터는 LLM의 뇌 용량과 학습된 지식을 나타내는 수치적인 값들의 집합입니다.
- 토큰은 LLM이 텍스트를 이해하고 생성하는 가장 작은 단위입니다.
이 두 가지 개념을 이해하는 것은 LLM의 작동 원리를 파악하고, LLM을 더 효과적으로 활용하는 데 도움이 될 거예요. 마치 컴퓨터의 CPU와 메모리, 그리고 처리하는 데이터 단위와 같은 관계라고 생각하시면 좀 더 쉽게 이해될 수 있을 겁니다.