챗GPT는 어떻게 작동할까? 대규모 언어모델의 핵심 개념 정리

🧠 사람처럼 말하는 AI, 그 원리는 무엇일까?

요즘 AI 관련 질문을 하면 거의 무조건 “ChatGPT에게 물어봐”라는 말이 나옵니다.
글을 써주고, 번역을 해주고, 코드도 짜주는 이 똑똑한 챗봇은
단순한 프로그램이 아닌, **대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)**이라는 기술 기반 위에 만들어졌습니다.

그렇다면, 질문 하나로 자연스러운 문장을 생성하는 이 챗GPT는 어떻게 작동할까요?
이번 글에서는 수학 없이, AI 언어모델이 실제로 어떻게 작동하는지를 개념 중심으로 정리해보겠습니다.

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📚 1. 챗GPT의 정체는 ‘언어모델(Language Model)’

GPT는 **“Generative Pretrained Transformer”**의 약자입니다.

이 중에서 핵심은 세 단어입니다:

• Generative (생성형): 질문에 맞게 새로운 문장을 생성함
• Pretrained (사전학습된): 방대한 텍스트를 미리 학습함
• Transformer (트랜스포머 기반): 특정 아키텍처(구조)를 기반으로 작동함

즉, 챗GPT는 엄청난 양의 글을 미리 학습한 뒤,
사용자가 던지는 문장에 이어질 문장을 가장 자연스럽게 생성해주는 모델입니다.

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🔍 2. 챗GPT의 작동 방식: 다음 단어를 예측한다

많은 사람들이 오해하는 것 중 하나는

“챗GPT가 질문을 ‘이해’하고 답하는 것 같다”는 점입니다.

하지만 실상은 **“다음에 올 단어를 예측하는 시스템”**입니다.

예를 들어 “오늘은 날씨가”라고 입력하면,
챗GPT는 대규모 학습 경험을 바탕으로
→ “맑다”, “좋다”, “흐리다” 등 가장 적절한 다음 단어의 확률을 계산합니다.
그리고 가장 확률이 높은 단어를 선택해 이어붙이는 식입니다.

이걸 계속 반복하면 긴 문장, 문단, 심지어 코딩 스크립트까지도 만들어낼 수 있게 되는 거죠.

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⚙️ 3. 핵심 구조: Transformer 아키텍처란?

GPT는 Transformer라는 딥러닝 구조를 기반으로 합니다.
이 구조는 **기존의 순차적 모델(RNN, LSTM)**과 달리,
문장 전체를 한 번에 보고 **각 단어 간의 관계(Attention)**를 계산할 수 있습니다.

주요 개념:

• 토크나이징(Tokenizing): 문장을 단어 혹은 단어 조각으로 쪼갬
• 임베딩(Embedding): 토큰을 숫자 벡터로 변환
• Self-Attention: 문장 안에서 어떤 단어가 어떤 단어에 주목할지를 계산
• 레이어(Layer) 반복: 이 과정을 수십 층에 걸쳐 반복하며 깊이 있는 의미 생성
• 출력(Output): 다음에 올 토큰을 확률적으로 예측

이 모든 과정을 통해 GPT는
문맥을 고려한 자연스러운 문장 생성이 가능해집니다.

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🏋️ 4. GPT는 어떻게 학습했는가?

챗GPT는 아래 두 단계를 거쳐 학습되었습니다.

1. 사전학습 (Pretraining)

• 뉴스, 책, 웹사이트 등에서 수집한 수백억 개의 문장을 기반으로
• 다음 단어를 예측하는 과제를 수행하면서 기초 언어능력을 학습

2. 미세조정 (Fine-tuning)

• 대화형 사용에 맞게 추가로 훈련
• 사람이 평가한 데이터를 통해 “좋은 답변 vs 나쁜 답변”을 구분
• 강화학습(RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback) 사용

이 과정을 통해 GPT는 단순 지식 외에도
대화 흐름, 문맥 유지, 예의 바른 표현 등도 익히게 되었습니다.

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🧩 5. 챗GPT는 데이터를 저장할까?

많은 사용자들이 “내 질문이 저장되나?”를 걱정합니다.
GPT는 질문 내용을 일시적으로 대화 맥락에 사용하지만, 사용자가 동의하지 않으면 저장하거나 학습에 활용하지 않습니다.

OpenAI와 같은 모델 제공자들은 일반적으로 사용자 프라이버시 보호 정책을 따르고 있으며,
개인 정보, 민감한 데이터는 입력하지 않는 것이 원칙입니다.

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💡 마무리: GPT는 예측의 기술, 이해는 아님

챗GPT는 사람처럼 사고하거나 이해하는 인공지능이 아닙니다.
다만 엄청난 데이터로부터 언어의 패턴을 예측하는 데 특화된 모델입니다.
그 결과, 문맥에 맞는 정교한 텍스트를 만들어내는 것이죠.

즉, 챗GPT는 언어의 천재라기보다는
**“통계적으로 똑똑한 예측 머신”**에 더 가깝습니다.

하지만 그 예측의 정교함이 점점 사람의 언어에 가까워지고 있는 것 또한 사실입니다.
GPT를 더 잘 이해하면, 그 활용법도 더욱 전략적으로 바꿀 수 있습니다.