LLM

들어가며: LLM은 정말 답변하고 싶은 ‘의지’가 있을까? LLM(대규모 언어 모델)이 우리의 질문에 열정적으로 답변할 때, 과연 그 모델은 “꼭 이 답을 해내고 싶다"는 의지나 열정을 가지고 있을까? 그리고 만약 진짜 열정이 생긴다면 무엇이 달라질까? LLM의 작동 메커니즘 솔직히 말하면, LLM에게는 우리가 일반적으로 생각하는 “의지"나 “열정"이 없다. LLM이 답변을 생성할 때 실제로 일어나는 일은: 확률 계산: 입력된 질문에 대해 다음에 올 단어들의 확률 분포를 계산 패턴 매칭: 학습 데이터의 수십억 개 텍스트 패턴을 기반으로 “이런 질문 다음엔 보통 이런 답변이 온다"를 찾음 토큰 생성: 한 번에 한 조각씩, 가장 그럴듯한 다음 조각을 선택 이 과정 어디에도 “꼭 해내고 싶다"는 내적 상태는 존재하지 않는다. 계산기가 2+2=4를 출력할 때 “정답을 맞히고 싶은 열정"이 없듯이, LLM도 단지 더 복잡한 패턴 매칭 기계일 뿐이다. ...

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. ...