챗 GPT(마르코프, 확률언어, 작동원리)

챗GPT는 생성형 AI의 대표 주자로, 대화형 인공지능의 정점이라 평가받고 있습니다. 그 기반에는 오랜 시간 발전해온 확률 언어 모델들이 자리하고 있으며, 초기 언어 예측 이론으로는 '마르코프 체인(Markov Chain)'이 널리 활용되었습니다. 이 글에서는 챗GPT의 이론적 배경을 탐구하며, 마르코프 체인의 원리, 확률 기반 언어 모델의 발전, 그리고 GPT 모델의 작동 원리까지 자세히 설명합니다. 이를 통해 현재의 챗GPT가 어떤 원리로 동작하는지, 그리고 마르코프 체인이 어떻게 그 밑바탕을 이뤘는지를 종합적으로 이해할 수 있을 것입니다.

1. 마르코프 체인과 언어 모델의 역사

마르코프 체인은 1906년 러시아 수학자 안드레이 마르코프에 의해 소개된 개념으로, 현재 상태가 오직 바로 이전 상태에만 의존한다는 특징을 가진 확률 과정입니다. 즉, "기억이 없는" 시스템으로 알려져 있으며, 과거의 모든 이력을 기억하지 않고도 다음 상태를 예측할 수 있다는 점에서 계산적으로 효율적입니다. 언어 모델에서 마르코프 체인은 주어진 문장에서 다음 단어를 예측하는 데 활용되어 왔습니다. 예를 들어, "나는 아침에" 다음에 나올 단어를 예측할 때, 앞선 단어들의 조합에 따라 가장 확률이 높은 단어를 선택하는 방식입니다. 이러한 방식은 N-gram 모델이라고도 불리며, 특히 2-gram(바이그램), 3-gram(트라이그램) 등이 널리 사용되었습니다. 이 초기 언어 모델은 뉴스 기사, 도서, 위키피디아 등의 방대한 코퍼스를 통해 단어들의 연관성과 빈도를 학습하여 다음 단어를 예측했습니다. 그러나 마르코프 체인은 문맥을 제한된 범위에서만 고려할 수 있다는 단점이 있었습니다. 예를 들어, "나는 오늘 밤 친구들과 영화를..."이라는 문장에서 마지막 단어로 "보다", "보러 간다" 등을 예측하려면 문맥의 길이가 상당히 중요하지만, N-gram 방식은 이전 n개 단어만 참고하므로 긴 문맥에서는 부정확한 결과를 낼 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 마르코프 체인은 자연어처리(NLP) 역사에서 중요한 역할을 했습니다. 이후 RNN, LSTM, 그리고 오늘날의 Transformer까지 언어 모델이 발전하는 과정에서, 마르코프 체인의 "다음 단어 예측"이라는 핵심 철학은 유지되었고, 챗GPT 또한 그 철학을 보다 정교하게 확장한 모델이라 할 수 있습니다.

2. 확률 언어 모델의 진화와 GPT

확률 언어 모델은 자연어 처리 분야에서 가장 핵심적인 기술로, 언어를 수치화하고, 단어 간 관계를 수학적으로 모델링함으로써 텍스트를 생성하거나 분석할 수 있게 합니다. 마르코프 체인이 단기 문맥에 기반해 작동했다면, 현대의 확률 언어 모델은 장기 문맥, 문법 구조, 의미적 연관성까지 고려합니다. GPT는 이러한 언어 모델 중 가장 진보한 형태로, 'Generative Pre-trained Transformer'의 약자입니다. 이름에서 알 수 있듯, 먼저 대규모 텍스트 코퍼스를 사전 학습(Pre-training)한 후, 특정 작업(Fine-tuning)을 위해 추가 훈련을 거칩니다. GPT는 Transformer 아키텍처를 사용하며, 이 구조는 RNN이나 LSTM과 달리 병렬 연산이 가능하고, 더 깊고 넓은 문맥을 한 번에 처리할 수 있는 장점이 있습니다. GPT의 가장 핵심적인 기술은 '자기 주의 메커니즘(Self-Attention)'입니다. 이 메커니즘은 문장 내 단어들 사이의 관계를 평가하여, 각 단어가 문맥 속에서 얼마나 중요한지를 수치화합니다. 예를 들어 "그는 학교에 가서 책을 읽었다"라는 문장에서 "그는"과 "읽었다" 사이의 관계를 파악함으로써, 문장의 의미를 제대로 이해하고, 다음 문장을 생성할 때 이 정보를 적극 반영합니다. 이러한 구조 덕분에 GPT는 단순히 단어의 빈도수나 위치에만 의존하는 것이 아니라, 의미와 문맥을 통합적으로 고려할 수 있게 됩니다. 이는 기존의 마르코프 모델이나 RNN보다 훨씬 자연스러운 언어 생성을 가능하게 하며, 번역, 요약, 대화 등 다양한 작업에서 탁월한 성능을 보여줍니다. 결과적으로, GPT는 확률 언어 모델의 최신 진화형이며, 챗GPT와 같은 시스템은 그 위에 구축되어 자연어 이해 및 생성이라는 복합적인 작업을 수행합니다. GPT의 작동 원리는 여전히 "다음 단어 예측"에 기반하고 있지만, 그 과정은 훨씬 복잡하고 정교합니다.

3. 챗GPT의 작동 원리로 마르코프에서 Transformer까지

챗GPT는 입력된 문장이나 질문에 대해 가장 적절한 응답을 생성하는 생성형 언어 모델입니다. 그 작동 과정은 여러 단계로 나뉘며, 각 단계는 확률적 계산과 딥러닝 기술을 기반으로 합니다. 먼저 사용자의 입력은 토크나이저(Tokenization)를 통해 단어 또는 서브워드 단위로 분해됩니다. 예를 들어 "AI는 미래다"라는 문장은 ["AI", "는", "미래", "다"]로 나뉘게 됩니다. 이후 각 토큰은 수치 벡터로 변환되어 모델에 입력되고, Transformer 내부에서는 수십 개의 층을 통해 연산이 진행됩니다. Self-Attention을 통해 각 단어 간의 상호작용이 평가되며, 전체 문맥을 고려한 후 다음 단어에 대한 확률 분포를 계산합니다. 예를 들어, 입력 문장이 "나는 오늘 아침에"라면, 모델은 그다음에 올 단어로 "커피를", "운동을", "출근을" 등의 단어 중 가장 확률이 높은 것을 선택하여 문장을 생성합니다. GPT 모델은 학습 단계에서 수많은 문장 구조와 단어 조합을 학습하여 이러한 예측이 가능하도록 만들어졌습니다. 학습 데이터는 인터넷 문서, 뉴스, 위키피디아, 책 등 다양한 출처에서 가져오며, 모델은 이 데이터에서 언어의 구조, 규칙, 문맥적 흐름을 학습합니다. 챗GPT는 이처럼 마르코프 체인의 '다음 단어 예측'이라는 철학을 바탕으로 하면서도, Transformer 구조와 대규모 사전 학습을 통해 훨씬 정교하고 자연스러운 텍스트 생성을 실현합니다. 특히 대화형 구조에서는 사용자의 의도 파악, 문맥 이해, 정보 제공 등을 통합적으로 수행하며, 이는 기존의 단순 모델과는 차원이 다른 기술적 진보라 할 수 있습니다. 결론적으로, 챗GPT는 마르코프 체인에서 시작된 언어 예측 기술의 정점에 서 있으며, 그 발전 과정은 인공지능과 자연어 처리 기술의 눈부신 진보를 반영하고 있습니다.

마르코프 체인은 언어 예측 기술의 원조격 모델로, 그 단순함 속에서 확률 기반 언어 처리의 기초를 마련했습니다. 이후 LSTM, Transformer, GPT로 이어지는 기술 발전은 이 기초 위에 수많은 혁신을 더하며 오늘날의 챗GPT를 탄생시켰습니다. 우리가 매일 사용하는 챗GPT는 단순한 AI 툴이 아니라, 수학적 알고리즘과 확률 이론의 집합체입니다. 이러한 배경을 이해하면 챗GPT를 보다 깊이 있게 활용할 수 있으며, 앞으로의 AI 기술 발전을 예측하는 데도 큰 도움이 됩니다. 이제는 단순한 사용을 넘어, 그 원리를 이해하고 현명하게 활용할 때입니다.