최근 인공지능 분야에서 가장 뜨거운 키워드 중 하나는 단연 ‘거대 언어 모델(LLM)’입니다. GPT-3, 제미니 등 이름만으로도 엄청난 성능을 연상시키는 이 모델들이 어떻게 그토록 놀라운 지능을 구현하는지 궁금해하는 분들이 많습니다. 우리는 흔히 LLM을 행성 크기의 핀볼 기계에 비유하곤 합니다. 수십억 개의 패들과 범퍼가 절묘하게 배치되어 공을 이리저리 튕겨내듯, LLM의 동작을 결정하는 ‘다이얼과 레버’가 바로 ‘매개변수(Parameters)’입니다.
2020년 공개된 OpenAI의 GPT-3는 1,750억 개의 매개변수를 가졌습니다. 그리고 이제 Google DeepMind의 최신 LLM인 제미니 3는 최소 1조 개, 심지어 7조 개에 달할 것이라는 관측까지 나오고 있습니다. 불과 몇 년 사이에 그 규모는 상상할 수 없을 정도로 커졌죠. 하지만 치열한 경쟁 속에서 AI 기업들은 더 이상 모델 구축에 대한 정보를 공개하지 않고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 매개변수가 무엇이며 LLM을 어떻게 작동시키는지에 대한 기본 원리는 모든 모델에 공통적으로 적용됩니다. 그 화려한 핀볼 비유 뒤에 숨겨진 진짜 엔진은 무엇일까요? 함께 탐험해 보시죠.
매개변수란 무엇인가?
매개변수의 개념은 의외로 간단합니다. 중학교 수학 시간으로 돌아가 2a + b라는 식을 떠올려 보십시오. 여기서 a와 b가 바로 매개변수입니다. 이 문자에 특정 값을 할당하면 결과가 도출되죠. 수학이나 코딩에서 매개변수는 한계를 설정하거나 출력을 결정하는 데 사용됩니다. LLM 내의 매개변수도 이와 유사한 방식으로 작동하지만, 그 규모는 상상을 초월합니다.
매개변수는 어떻게 값을 할당받는가?
간단히 말해, ‘알고리즘’을 통해서입니다. 모델이 훈련될 때, 각 매개변수는 무작위 값으로 초기 설정됩니다. 그 후 훈련 과정은 반복적인 일련의 계산(훈련 단계)을 통해 이 값들을 지속적으로 업데이트합니다. 훈련 초기 단계에서 모델은 수많은 오류를 범하게 됩니다. 훈련 알고리즘은 각 오류를 분석하고, 모델 전체를 다시 살펴보며 수많은 매개변수 값을 조정합니다. 다음번에는 그 오류가 더 작아지도록 말이죠. 이러한 과정은 모델이 개발자의 의도대로 작동할 때까지 반복됩니다. 이 시점에서 훈련은 멈추고, 모델의 매개변수 값은 고정됩니다.
이론은 간단하지만 현실은…
이론적으로는 간단하게 들리지만, 실제로는 그렇지 않습니다. LLM은 엄청난 양의 데이터로 훈련되며, 헤아릴 수 없이 많은 매개변수를 포함하고 있기 때문입니다. 이들을 훈련시키는 데는 막대한 수의 훈련 단계와 엄청난 양의 컴퓨팅 자원이 필요합니다. GPT-3와 같은 중간 규모의 LLM 내 1,750억 개 매개변수는 훈련 기간 동안 각각 수만 번씩 업데이트됩니다. 이를 모두 합하면 15개의 0이 붙는 숫자, 즉 수천조(Quadrillion) 개의 개별 계산이 이루어집니다.
바로 이것이 LLM 훈련에 그토록 많은 에너지가 소모되는 이유입니다. 수천 대의 특수 고속 컴퓨터가 몇 달 동안 쉬지 않고 가동되어야만 하는 작업인 것이죠. 이러한 천문학적인 계산량은 우리가 흔히 접하는 LLM 서비스 뒤에 숨겨진 거대한 기술적 장벽이자 비용의 원천이 됩니다.
그렇다면 이 모든 매개변수는 정확히 무엇을 위한 것인가?
LLM 내부에는 크게 세 가지 유형의 매개변수가 훈련을 통해 값을 할당받습니다: 임베딩(embeddings), 가중치(weights), 그리고 편향(biases)입니다. 각각의 역할에 대해 간략히 살펴보겠습니다.
임베딩(Embeddings)이란 무엇인가?
임베딩은 LLM의 어휘(단어 또는 단어의 일부, 즉 토큰)를 수학적으로 표현한 것입니다. LLM의 어휘는 수십만 개의 고유 토큰을 포함할 수 있으며, 이는 훈련 시작 전에 설계자에 의해 설정됩니다. 하지만 처음에는 이 단어들에 어떤 의미도 부여되어 있지 않습니다. 의미는 훈련 과정에서 부여됩니다.
에디터의 시선: 매개변수 경쟁, 그 이면의 통찰
매개변수는 단순한 숫자가 아닙니다. 이는 LLM이 세상을 이해하고, 추론하며, 창조하는 방식의 근간입니다. GPT-3의 1,750억 개에서 제미니 3의 잠재적 7조 개까지, 매개변수 규모의 폭발적인 증가는 AI 성능 향상을 위한 업계의 집요한 노력을 보여줍니다. 그러나 이러한 ‘규모의 경제’ 전략은 몇 가지 중요한 통찰을 던집니다.
첫째, 지속 가능성과 효율성에 대한 질문입니다. 수천조 개의 계산과 수개월간의 고속 컴퓨터 가동은 막대한 에너지 소비로 이어집니다. 이는 AI 기술 발전이 지구 환경에 미치는 영향을 간과할 수 없음을 시사합니다. 미래 LLM 개발은 단순히 매개변수를 늘리는 것을 넘어, 더 적은 자원으로 더 높은 성능을 내는 ‘효율적인 아키텍처’와 ‘훈련 방법론’에 대한 연구로 나아가야 할 것입니다.
둘째, AI 연구 생태계의 변화입니다. 과거 오픈소스와 연구 협력이 주를 이루던 AI 분야는 이제 매개변수 규모와 모델 구조에 대한 정보 공유를 꺼리는 폐쇄적인 경쟁 체제로 전환되고 있습니다. 이는 기술의 독점 심화로 이어질 수 있으며, 소수의 빅테크 기업만이 최첨단 LLM을 개발하고 운영할 수 있는 환경을 조성할 위험이 있습니다. 개방성과 투명성을 어떻게 유지하면서 혁신을 지속할 것인가에 대한 진지한 고민이 필요합니다.
셋째, ‘설명 불가능성(Explainability)’의 문제입니다. 수조 개의 매개변수가 상호작용하며 특정 결과를 도출하는 과정은 인간이 온전히 이해하기 어렵습니다. 이는 LLM이 의료, 금융, 법률 등 민감한 분야에 적용될 때 신뢰성, 공정성, 책임성에 대한 중요한 윤리적, 사회적 질문을 제기합니다. 단순히 ‘블랙박스’로 치부하기보다는, 그 내부 작동 원리를 부분적으로라도 이해하고 제어할 수 있는 방법론 연구가 필수적입니다.
결론적으로, 매개변수는 LLM의 놀라운 능력 뒤에 숨겨진 핵심 기술이지만, 그 규모와 작동 방식은 기술적 경이로움과 동시에 사회적, 윤리적, 환경적 숙제를 함께 안겨줍니다. 우리는 단순히 LLM의 결과물을 소비하는 것을 넘어, 그 근본적인 작동 원리를 이해하고 미래 AI의 방향성을 함께 고민해야 할 시점에 와 있습니다. 이것이 바로 기술적 이해가 산업적 통찰로 이어지는 첫걸음이 될 것입니다.