LLM, 즉 거대한 언어 모델이 다양한 언어 처리 작업에서 이렇게까지 잘하는 데는 이유가 있습니다. 단순히 크기 때문만은 아니고요, 이건 구조와 학습 방식, 데이터의 폭, 그리고 패턴 인식 능력이 맞물려서 생긴 결과라고 보시면 됩니다. 하나하나 풀어볼게요.
우선, LLM은 텍스트 자체를 수학적으로 해석해요. 인간이 단어를 보고 ‘이건 좋은 말, 이건 나쁜 말’ 같은 감정이나 뉘앙스를 느끼는 것처럼, LLM도 단어 사이의 거리나 관계를 벡터 공간 위에 수치로 표현하면서 그 감각을 흉내 내는 거예요. 이걸 임베딩이라고 부르는데, 쉽게 말하면 “단어를 수학적으로 감각화한 것”쯤으로 생각하면 돼요.
그리고 이 모델은 그걸 수십억 개 문장, 수천억 개 단어 단위로 배웁니다. 그 안에는 뉴스, 책, 웹사이트, 대화문 등 다양한 형태의 언어가 포함돼 있어요. 문어체와 구어체가 뒤섞인 환경에서 패턴을 익히니까, 자연스럽게 다양한 언어 스타일을 이해하게 되는 거죠. 그러다 보니 문장 요약, 번역, 감정 분석, 문법 수정 같은 언어 기반 작업에 능해질 수밖에 없어요. 반복 학습으로 생긴 ‘언어감각’이라고 보시면 됩니다.
또 하나는 attention이라는 구조 덕분이에요. 이건 문장 안에서 중요한 단어를 잘 포착하도록 돕는 구조인데요, 앞뒤 관계를 동시에 살필 수 있어요. 예전에는 단어를 순차적으로만 처리하던 방식이라 문장이 길어지면 의미가 꼬였는데, LLM은 문장 전체를 동시에 바라보면서 단어들 사이의 유기적인 연결을 찾아냅니다. 그래서 긴 글을 요약하거나, 복잡한 질문을 다룰 때도 일관성을 유지할 수 있는 거예요.
게다가 LLM은 한 가지 작업만 배우지 않습니다. 문장 분류, 문장 생성, 질문응답, 번역, 요약, 코드 생성까지 한꺼번에 경험해요. 다양한 과업이 겹치면서 생긴 일종의 언어 유연성이, 어떤 새로운 작업을 줘도 “아, 이건 이 범주의 작업이구나” 하고 스스로 알아채는 데 도움을 줍니다. 그래서 처음 보는 지시도 웬만하면 무리 없이 해내는 겁니다.
마지막으로 중요한 건 ‘미세조정’이나 ‘프롬프트 엔지니어링’ 같은 후처리 기술이에요. 이건 LLM이 가진 능력을 더 효과적으로 꺼내 쓰는 방법이에요. 같은 모델이라도 어떻게 지시하느냐, 어떤 상황이라고 설명하느냐에 따라 성능이 천차만별이 되는 이유가 여기에 있어요.
결국 LLM이 다양한 언어 작업을 잘하는 건, 단순히 ‘크다’거나 ‘데이터가 많다’보다도, 언어라는 걸 수치로 이해하고, 관계를 뽑아내고, 유사한 작업을 바탕으로 추론해가는 흐름 전체가 잘 설계돼 있기 때문이에요. 그냥 암기 잘하는 모델이 아니라, 언어를 수학적으로 감각하는 존재에 가까운 셈이죠.