오늘날 인공지능(AI) 기술은 다양한 분야에서 빠르게 확산되고 있으며, 특히 자연어처리(NLP) 분야에서는 사람처럼 텍스트를 생성하는 생성형 AI가 큰 주목을 받고 있습니다. 이 흐름을 이끈 핵심 기술 중 하나가 바로 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 입니다. GPT는 인간처럼 자연스러운 언어를 이해하고 생성하는 능력 덕분에, 챗봇, 글쓰기 지원, 번역, 요약, 코드 작성 등 수많은 영역에서 활용되고 있습니다. 본 절에서는 GPT의 기본 개념과 핵심 원리를 초보자도 이해할 수 있도록 쉽고 명확하게 설명하겠습니다.

GPT의 정의와 의미

GPT는 "생성형(Generative)", "사전학습된(Pre-trained)", "트랜스포머 기반(Transformer)" 모델을 의미합니다. 이 세 가지 특성은 GPT의 본질을 정확히 보여줍니다.

• Generative: 새로운 텍스트를 생성하는 능력을 갖고 있습니다.
• Pre-trained: 방대한 텍스트 데이터를 이용해 미리 학습(pre-training)된 후, 특정 작업에 맞게 추가 학습(fine-tuning)될 수 있습니다.
• Transformer: Google이 개발한 혁신적인 딥러닝 아키텍처인 Transformer를 기반으로 동작합니다.

다시 말해, GPT는 대규모 텍스트를 먼저 읽고 언어 패턴을 학습한 후, 사람처럼 자연스러운 문장을 새롭게 만들어내는 AI 모델입니다. 이는 마치 수백만 권의 책을 읽고, 책에 나오는 문장 패턴을 외운 후, 새롭게 자신만의 책을 써내려가는 똑똑한 작가와 같습니다.

GPT의 작동 방식

GPT의 작동 방식은 크게 세 단계로 요약할 수 있습니다.

1. 사전 학습(Pre-training)GPT는 인터넷상의 책, 기사, 웹페이지 등 엄청난 양의 텍스트를 읽으며 '언어의 패턴'을 학습합니다. 여기서는 특정한 목적 없이 일반적인 언어 능력을 익히는 데 초점을 맞춥니다. 예를 들어, "The cat sat on the..."이라는 문장이 주어지면, "mat" 같은 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습합니다.
2. 미세 조정(Fine-tuning)사전 학습을 마친 GPT는 필요에 따라 추가 학습을 진행합니다. 이 과정에서는 특정 용도에 맞게 모델을 조정합니다. 예를 들어, 고객 서비스용 챗봇을 만들려면 상담 대화 데이터를 이용해 GPT를 조금 더 조정(fine-tuning)할 수 있습니다.
3. 텍스트 생성(Generation)학습이 완료된 GPT는 사용자가 입력한 문장을 바탕으로 가장 자연스럽고 적절한 다음 문장을 예측해 생성합니다. 이를 반복함으로써 긴 대화나 문서도 생성할 수 있습니다.

이러한 작동 방식을 통해 GPT는 놀라운 텍스트 생성 능력을 보여줍니다. 사용자가 "오늘은 날씨가"라고 입력하면, GPT는 이를 바탕으로 "좋아서 산책하기에 딱 좋은 날입니다."처럼 자연스럽게 이어서 문장을 만들어낼 수 있습니다. 마치 친구와 대화하듯, 문맥을 이해하고 어울리는 답변을 스스로 생성하는 것입니다.

GPT 이해를 위한 주요 관련 개념

GPT를 더 깊이 이해하기 위해서는 다음과 같은 핵심 개념들을 알아두는 것이 중요합니다.

• Transformer: GPT가 사용하는 기본 구조로, 단어의 순서를 이해하고 중요한 부분에 집중하는 '어텐션' 메커니즘을 이용합니다. 이 구조 덕분에 GPT는 문장 내 단어들 사이의 복잡한 관계를 파악할 수 있습니다.
• 사전학습(Pre-training)과 전이학습(Transfer Learning): GPT는 사전학습을 통해 언어 능력을 익히고, 이후 다양한 작업에 쉽게 적용할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 마치 기본 교육을 받은 후 다양한 직업에 필요한 기술을 습득하는 과정과 유사합니다.
• 생성형 AI(Generative AI): 텍스트뿐만 아니라, 이미지, 음악 등 새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI 기술을 아우르는 개념입니다. GPT는 이러한 생성형 AI의 대표적인 사례로, 텍스트 생성 분야에서 혁신적인 성과를 보여주고 있습니다.

이러한 개념들이 결합되어 GPT는 우리가 입력한 지시문을 이해하고, 적절한 맥락에서 의미 있는 텍스트를 생성할 수 있는 놀라운 능력을 갖게 되었습니다.

Transformer 아키텍처

생성형 AI의 핵심 엔진 중 하나인 GPT는 바로 Transformer 아키텍처를 기반으로 만들어졌습니다. Transformer는 자연어 처리뿐만 아니라 음성 인식, 이미지 처리 등 다양한 AI 분야에 혁신을 가져온 기술입니다. 특히, 이전까지 주류였던 순환신경망(RNN)이나 합성곱신경망(CNN)의 한계를 극복하면서 AI의 새로운 시대를 열었습니다. 본 절에서는 Transformer가 무엇이고, 어떻게 동작하는지 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 풀어 설명하겠습니다.

Transformer의 개념과 특징

Transformer는 2017년 구글(Google) 연구팀이 발표한 모델로, 이름 그대로 데이터를 "변환(Transform)"하여 처리하는 신경망 구조입니다. 기존의 순환신경망과 달리, Transformer의 핵심 특징은 입력 데이터를 한 번에 전체적으로 처리하고, '어텐션(Attention)' 메커니즘을 통해 중요한 부분에 집중하는 방식으로 작동한다는 점입니다. 이는 기존 RNN처럼 순차적으로 데이터를 처리하는 것이 아니라, 병렬 처리가 가능하여 훨씬 빠르고 효율적인 학습을 가능하게 합니다.

Transformer의 주요 구성요소

Transformer 아키텍처는 크게 다음과 같은 구성요소로 이루어져 있습니다.

1. 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder): 인코더는 입력 문장을 받아들이고 의미를 요약하는 역할을 합니다. 반면 디코더는 인코더가 요약한 정보를 바탕으로 출력 문장을 생성합니다. 흥미로운 점은 GPT처럼 '텍스트 생성'에 특화된 모델은 디코더 부분만 사용한다는 것입니다. 이러한 모델을 "Decoder-only Transformer"라고 부릅니다.
2. 어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism): Transformer의 핵심은 어텐션(Attention) 입니다. 간단히 말하면, "입력 문장 중 어떤 단어가 중요한지 자동으로 집중해서 처리하는 기술"입니다. 예를 들어, 문장 "The cat sat on the mat"이 있을 때, "sat"라는 단어를 이해하기 위해 "cat"과 "mat"이라는 단어가 중요할 수 있습니다. 어텐션은 이렇게 문맥상 중요한 단어들에 가중치를 부여하여 더 깊이 이해하도록 돕습니다.특히, Transformer에서는 Self-Attention이라는 방식을 사용하여, 한 문장 안에서 단어들끼리 서로 영향을 주고받습니다. 이를 통해 문맥을 더 정확하게 파악할 수 있게 됩니다.
3. 포지셔널 인코딩(Positional Encoding): Transformer는 RNN처럼 순서대로 데이터를 처리하지 않기 때문에, 단어들의 위치 정보를 따로 추가해줘야 합니다. 이를 포지셔널 인코딩이라 부릅니다. 포지셔널 인코딩은 단어 임베딩(벡터)에 규칙적인 패턴(예: 사인, 코사인 함수)을 더해 위치를 나타냅니다. 이를 통해 모델은 각 단어가 문장 내 어디에 위치하는지 알 수 있게 됩니다.
4. 다층 구조 (Stacked Layers): Transformer는 여러 층(layer)으로 쌓여 있습니다. 각 층은 어텐션과 피드포워드 신경망(feedforward neural network)으로 구성됩니다. 층을 여러 번 반복함으로써, 더 복잡한 패턴과 의미를 학습할 수 있습니다. 이러한 다층 구조는 모델이 언어의 복잡한 구조와 뉘앙스를 이해하는 데 크게 기여합니다.

Transformer의 작동 흐름

Transformer의 작동 과정은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

1. 입력 단어를 벡터로 변환 (Embedding)
2. 포지셔널 인코딩 추가
3. Self-Attention을 통해 단어 간 관계 파악
4. 피드포워드 신경망을 통과
5. 이 과정을 여러 층 반복
6. 최종 결과를 디코더 또는 출력층을 통해 생성

이러한 과정을 통해 Transformer는 텍스트의 의미를 깊이 이해하고 적절한 출력을 생성할 수 있게 됩니다.

Transformer를 이해하기 위한 비유

Transformer를 학교 수업에 비유해보면 이렇습니다. 학생 한 명(단어)이 수업(문장)에 참여하는데, 자신뿐만 아니라 다른 학생들이 무슨 이야기를 하는지 신경 쓰며(Attention) 학습합니다. 그리고 모두의 발언을 참고해서 본인의 이해도를 높여나갑니다(Self-Attention). 이처럼 Transformer는 모든 단어들이 서로 주고받는 관계를 고려하며 정보를 처리합니다.

Transformer와 연계된 개념들

Transformer를 이해하면 다음 개념들과 자연스럽게 연결됩니다.

• Self-Attention: Transformer의 핵심 메커니즘으로, 입력 내부의 관계를 이해합니다.
• Encoder-Decoder 구조: 번역기 모델(예: 영어→프랑스어 번역)에서 자주 사용되는 구조입니다.
• Decoder-only 구조: GPT처럼 '다음에 올 단어 생성'에 최적화된 구조로, 텍스트 생성에 특화되어 있습니다.
• 병렬 처리(Parallelization): Transformer는 한꺼번에 데이터를 처리하므로 학습 속도가 빠릅니다. 이는 대규모 데이터 학습에 매우 유리한 특성입니다.

이러한 Transformer 아키텍처는 AI 발전의 중요한 이정표가 되어, BERT, T5, LLaMA 등 다양한 최신 AI 모델의 기본 뼈대가 되었습니다. 이로 인해 자연어 처리 분야는 물론, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에서 혁신적인 발전이 이루어지고 있습니다.

GPT 모델과 Decoder-only Transformer 구조

앞서 Transformer 아키텍처의 기본 구조를 살펴보았습니다. 이번 절에서는 GPT가 Transformer를 어떻게 활용하는지, 그리고 특히 Decoder-only 구조가 문장 생성을 어떻게 수행하는지 구체적으로 다루겠습니다. 이 내용을 이해하면, GPT의 동작 원리를 더 깊이 이해할 수 있으며, 다양한 생성형 AI 모델 간의 차이점도 쉽게 구분할 수 있게 됩니다.

GPT의 구조적 특징

GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 Transformer 아키텍처 중 "디코더(Decoder)" 부분만 단독으로 사용하여 설계된 모델입니다. 원래 Transformer는 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성되어 있지만, GPT는 문장 생성에 집중하기 위해 디코더 구조만 선택하여 최적화하였습니다. 따라서, GPT는 "입력된 단어(또는 문장)로부터 그 다음에 올 단어를 순차적으로 예측하고 생성"하는 데 특화된 구조를 가지고 있습니다. 이를 Decoder-only Transformer라고 부릅니다.

GPT의 문장 생성 과정

GPT가 문장을 생성하는 과정은 다음과 같은 흐름으로 이루어집니다.

1. 입력 처리: 사용자가 "The cat sat"이라는 문장을 입력한다고 가정해봅시다. 각 단어는 단어 임베딩(Embedding)과 포지셔널 인코딩(Positional Encoding)을 통해 벡터로 변환됩니다. 이 벡터들이 모델의 입력으로 들어갑니다. 이 과정을 통해 단어의 의미와 위치 정보가 모델에 전달됩니다.
2. Causal Self-Attention 적용: Transformer의 핵심인 Self-Attention을 사용하지만, GPT에서는 특별히 Causal(또는 Masked) Self-Attention을 적용합니다. "Causal"이란, 미래 정보를 볼 수 없도록 제한(Masking)한다는 의미입니다.예를 들어, "The"라는 단어를 처리할 때는 아직 "cat"이나 "sat"를 모르는 상태처럼 동작합니다. 이로 인해 GPT는 오직 현재까지 입력된 정보만 이용해 다음 단어를 예측하게 됩니다. 즉, 시간 흐름을 강제하며 한 단어씩 순서대로 생성하는 것입니다.
3. 반복적 예측(Autoregressive Generation): 입력된 문장을 바탕으로, 모델은 가장 가능성이 높은 다음 단어를 예측합니다. 예를 들어, "The cat sat" 다음에는 "on"이 올 확률이 가장 높다고 판단할 수 있습니다. 그렇게 예측된 "on"을 다시 입력에 추가한 후, 다음 단어를 또 예측합니다. 이 과정을 반복하여 문장을 길게 생성합니다.Autoregressive(자기 회귀)라고 부르는 이 방식은 "지금까지 생성한 모든 단어를 기반으로 다음 단어를 생성"하는 흐름입니다. 이는 마치 이야기를 이어가는 사람이 지금까지의 맥락을 고려하며 다음 문장을 말하는 것과 유사합니다.
4. 최종 출력: 반복 과정을 통해 원하는 길이의 문장이 완성될 때까지 단어를 하나하나 생성하고 연결합니다. 이 과정은 모델이 종료 조건을 만날 때까지 또는 사용자가 지정한 최대 길이에 도달할 때까지 계속됩니다.

요약하면, [입력 단어] → [다음 단어 예측] → [예측 결과를 입력에 추가] → [다시 예측]을 계속 반복하여 긴 문장을 만들어 나가는 구조입니다.

문장 생성 예시

예를 들어 GPT에게 "The sun rises"를 입력하면 다음과 같은 과정으로 문장이 생성됩니다.

1. "The"를 입력 → 가장 그럴듯한 다음 단어 "sun" 예측
2. "The sun"을 입력 → 다음 단어 "rises" 예측
3. "The sun rises"를 입력 → 다음 단어 "in" 예측
4. "The sun rises in"을 입력 → 다음 단어 "the" 예측
5. "The sun rises in the"를 입력 → 다음 단어 "east" 예측

이런 식으로 문맥에 맞는 자연스러운 문장을 점진적으로 생성합니다. 각 단계에서 모델은 이전 단어들의 맥락을 고려하여 확률적으로 가장 적합한 다음 단어를 선택합니다.

관련 핵심 개념

GPT 모델이 활용하는 Decoder-only Transformer 구조는 다음 개념들과 밀접한 관련이 있습니다.

• Autoregressive Modeling: "과거" 데이터를 기반으로 "미래"를 예측하는 방식으로, 텍스트 생성의 기본 원리입니다.
• Masked Attention (Causal Masking): 미래 단어를 미리 보지 않고 생성하는 규칙을 적용함으로써, 실제 언어 사용 방식을 모방합니다.
• Self-Attention: 단어 간의 문맥 관계를 고려하여 중요한 정보를 추출하는 메커니즘입니다.
• Sampling, Temperature, Top-k/Top-p Sampling: 생성 과정에서 예측 단어를 다양하게 선택하는 방법(창의성 조절)을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 응답 스타일을 구현할 수 있습니다.

이러한 특성들이 결합되어 GPT는 인간과 유사한 방식으로 텍스트를 생성할 수 있게 됩니다.

다른 모델과의 비교

여기서 주목할 점은 모델 구조에 따른 강점의 차이입니다. BERT 같은 모델은 Encoder-only 구조를 사용해 문장을 이해하는 데 강점을 가진 반면, GPT는 Decoder-only 구조를 통해 문장을 생성하는 데 강점을 가집니다. 이러한 아키텍처 차이가 각 모델의 용도와 성능 특성을 결정짓는 중요한 요소입니다.

Decoder-only 구조의 GPT는 특히 다음 단어 예측에 최적화되어 있어, 연속적인 텍스트 생성, 대화형 응답, 창의적인 글쓰기와 같은 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이러한 구조적 특성이 GPT가 다양한 텍스트 생성 작업에서 성공적으로 활용되는 이유입니다.