LLM의 다국어 처리 능력 탐구

최근 LLM(대형 언어 모델)을 사용하다 보니, 영어로 된 긴 텍스트에 한국어 한 단어 지시어만 붙여도 한국어로 응답하는 점이 신기했다. 이 궁금증을 Grok AI에게 물어보며 나눈 대화를 재구성해 보았다. 대화는 LLM의 훈련 과정, 토큰화, 언어 전환 메커니즘을 중심으로 진행되었으며, 더 나아가 단어 단위로 언어를 섞은 입력에 대한 처리 방식까지 다루었다. 이를 통해 AI의 언어 이해가 어떻게 가능한지 핵심 인사이트를 얻을 수 있었다.

첫 번째 궁금증: 영어 컨텍스트에 한국어 지시어로 출력 언어 전환

내가 처음 던진 질문은 LLM이 영어로 된 99% 컨텍스트에 “요약해줘"라는 한국어 지시어 하나로 한국어 요약을 생성하는 이유였다. Grok은 이를 LLM의 훈련 데이터 다양성과 구조적 특징으로 설명했다.

  • 훈련 데이터의 역할: LLM은 방대한 텍스트로 훈련되며, 영어가 주를 이루지만 다국어 데이터가 섞여 있다. 예를 들어, 영어 기사에 한국어 지시어가 붙은 패턴(포럼이나 사용자 대화)이 학습되어, 모델이 자연스럽게 처리한다.
  • 토큰화와 내부 처리: 텍스트를 토큰으로 분해하며, “요약해줘” 같은 한국어 단어도 토큰으로 변환된다. Instruction Tuning 기법으로 지시어를 우선시하도록 훈련되어, 영어 내용을 이해한 후 출력 언어를 지시어에 맞춘다.
  • 언어 전환 능력: 모델은 코드 스위칭(언어 섞기)을 학습해, 지시어 언어로 출력을 전환한다. 지시어가 영어라면 영어 출력, 한국어라면 한국어 출력으로 유추한다.
  • 지시어의 지배력: 프롬프트 엔지니어링 원리로, 입력의 작은 부분(1%)이 전체 출력을 결정짓는다.

이 부분에서 Grok은 예시를 들어 설명하며, 실제 테스트를 제안했다. 이를 통해 LLM의 다국어 지원이 얼마나 세밀한지 알 수 있었다.

두 번째 궁금증: 단어 단위로 언어 섞인 입력 처리

다음으로, 한 문장에서 각 단어를 완전히 다른 언어로 섞으면 어떻게 될까? Grok은 LLM이 이를 잘 해내지만 한계가 있다고 답했다.

  • 기본 처리 원리: 입력을 토큰으로 분해하고, 훈련 데이터의 다국어 패턴으로 의미를 유추한다. 전체 맥락을 우선시하며, 지배적 언어를 추정해 출력한다.
  • 예시 분석:
    • 입력: “What (무엇) est (is) the 날씨 (weather) en (in) Seoul hoy (today)?”
    • 처리: 단어 의미를 연결해 “What is the weather in Seoul today?“로 이해하고, 적절한 응답 생성.
    • 또 다른 예: “Hola (hello) 안녕 (hi) bonjour (hello) 你好 (ni hao)!” → 다국어 인사로 인식.
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# 예시 코드 스위칭 입력
What (무엇) est (is) the 날씨 (weather) en (in) Seoul hoy (today)?
# 예상 LLM 해석
"What is the weather in Seoul today?"
  • 한계: 단어 충돌이나 문법 깨짐 시 오해 가능. 희귀 언어 섞임은 정확도 저하. 출력이 불안정할 수 있음.
  • 가능성의 기반: 트랜스포머 아키텍처의 어텐션 메커니즘으로 단어 간 관계를 학습. 의미 벡터(embedding)가 언어 간 매핑된다.

Grok은 실제 테스트를 권하며, 다국어 모델(mBERT 등)의 설계가 이를 뒷받침한다고 강조했다.

결론: LLM의 언어 이해 인사이트

이 대화를 통해 LLM이 단순한 번역기가 아닌, 맥락과 지시어를 유연하게 처리하는 지능체임을 깨달았다. 훈련 데이터와 아키텍처가 핵심이며, 이는 AI 응용의 무한한 가능성을 시사한다. 앞으로 더 복잡한 입력으로 실험해 볼 가치가 있다.

출처: Grok AI와의 대화 (2025-10-20)