LLM 내부 동작 원리 6단계

이 게시물은 LLM이 사용자의 질문을 받아 답변을 생성하기까지의 내부 동작 과정을 백엔드 개발자의 시선에서 6단계로 쉽게 설명합니다.

6단계 핵심 과정

• Tokenization: 입력 문장을 의미 있는 토큰으로 분리하고 고유 ID를 부여
• Embedding: 각 토큰 ID를 의미를 담은 고차원 벡터로 변환
• Positional Encoding: 단어 순서 정보를 벡터에 더해 문맥 이해 지원
• Transformer & Attention: 문장 내 단어들의 상호관계를 파악하고 표현을 정교화
• Prediction: 다음에 올 토큰의 확률을 계산하고 최적의 토큰 선택
• Loop & Decoding: 예측한 토큰을 반복적으로 추가해 문장을 완성하고 디코딩

활용 팁

LLM 내부 원리 이해를 통해 더 구체적이고 명확한 프롬프트 작성, 단계별 요청 분해, 긍정적 지시문 사용 등으로 모델 활용도를 높일 수 있음을 안내합니다.