대규모 언어 모델(LLM)은 사람처럼 문장을 이해하고 생성하는 것처럼 보이지만, 내부 동작 원리는 비교적 명확한 규칙을 따릅니다. LLM의 핵심은 문장의 의미를 직접 “이해”하는 것이 아니라, 주어진 문맥에서 다음에 올 가능성이 가장 높은 단어를 예측하는 과정에 있습니다. 이 글에서는 LLM이 문장을 생성하는 기본 메커니즘을 단계별로 설명합니다.
LLM의 출발점은 ‘확률 계산’입니다
LLM은 입력된 문장을 읽고, 그 다음에 올 단어가 무엇일지 확률적으로 계산합니다.
예를 들어 문장이 일정 길이까지 주어지면, 모델은 내부적으로 수많은 후보 단어에 대해 “다음에 등장할 가능성”을 점수로 산출합니다. 이 과정은 문장의 의미를 해석하는 행위라기보다, 통계적 패턴을 기반으로 한 예측에 가깝습니다.
문장은 ‘토큰’ 단위로 처리됩니다
LLM은 문장을 그대로 처리하지 않습니다.
텍스트는 먼저 **토큰(token)**이라는 작은 단위로 분해됩니다. 토큰은 단어 전체일 수도 있고, 단어의 일부이거나 기호일 수도 있습니다.
모델은 이 토큰들의 순서를 입력으로 받아, 다음 토큰이 무엇일지를 계산합니다. 사람이 문장을 단어 단위로 읽는 것과 달리, LLM은 토큰 단위로 확률을 누적하며 문장을 만들어갑니다.
다음 토큰은 어떻게 선택될까
모델이 계산한 결과는 하나의 답이 아니라, 여러 후보 토큰과 그에 대한 확률 분포입니다.
이 중에서 어떤 토큰을 선택하느냐에 따라 결과 문장은 달라질 수 있습니다.
- 확률이 가장 높은 토큰을 선택할 수도 있고
- 여러 후보 중에서 확률을 반영해 하나를 선택할 수도 있습니다
이 선택 방식에 따라 문장이 더 안정적이거나, 더 다양하게 생성됩니다. 중요한 점은 LLM이 항상 “다음 한 토큰”만을 기준으로 결정을 내린다는 것입니다.
문장은 한 번에 생성되지 않습니다
LLM은 문장을 처음부터 끝까지 한 번에 만들지 않습니다.
다음과 같은 순서가 반복됩니다.
- 현재까지의 문맥을 입력으로 받습니다
- 다음 토큰의 확률을 계산합니다
- 하나의 토큰을 선택합니다
- 선택된 토큰을 문맥에 추가합니다
이 과정을 여러 번 반복하면서 문장이 점진적으로 완성됩니다.
따라서 문장의 앞부분이 달라지면, 이후에 생성되는 내용도 크게 달라질 수 있습니다.
LLM이 ‘의미를 아는 것처럼 보이는’ 이유
LLM이 자연스러운 문장을 생성하는 이유는, 방대한 텍스트 데이터에서 언어 패턴과 문맥의 연속성을 학습했기 때문입니다.
이 과정에서 문법, 표현, 문맥 연결 방식이 확률 모델에 반영됩니다.
하지만 이는 인간처럼 개념을 이해하거나 판단하는 방식과는 다릅니다.
LLM은 의미를 해석한다기보다, 의미가 이어질 가능성이 높은 패턴을 계산한다고 보는 것이 더 정확합니다.
이 구조가 LLM의 한계이기도 합니다
LLM이 다음 단어 예측 방식으로 동작하기 때문에, 문맥 정보가 부족하거나 질문이 모호할 경우 잘못된 내용을 생성할 수 있습니다.
또한 모델이 학습하지 못한 정보나, 명확한 근거가 없는 내용에 대해서도 문장 형태의 답변을 만들어낼 수 있습니다.
이러한 특성은 LLM의 오류가 아니라, 확률 기반 생성 구조에서 비롯되는 자연스러운 결과입니다.
정리
LLM은 문장을 이해해서 생성하는 시스템이 아니라, 현재 문맥을 기준으로 다음 토큰을 예측하는 모델입니다.
토큰 단위 처리, 확률 계산, 반복적인 선택 과정을 통해 문장이 만들어지며, 이 구조가 LLM의 강점이자 한계가 됩니다.
이 기본 원리를 이해하면, AI 도구의 동작 방식과 출력 특성을 보다 구조적으로 파악할 수 있습니다.