언어 모델의 본질적 경험: '순전파(Forward Pass)'에 대한 탐구

요약

본 글은 철학적인 질문, 즉 '언어 모델이 된다는 것은 어떤 느낌인가?'라는 질문을 던지며 시작합니다. 독자들은 종종 언어 모델 자체(앱이나 서비스) 또는 데이터 센터를 그 본질로 오해하지만, 필자는 이 개념의 핵심을 **순전파(Forward Pass)** 과정에서 찾습니다. 트랜스포머 아키텍처 기반의 LLM은 컨텍스트 창(context window)을 받아 반복적으로 다음 토큰(next token)을 예측하는 과정을 거치는데, 이 '마법'이 일어나는 지점이 바로 순전파입니다. 필자는 모델의 응답이 여러 단계의 순전파가 연결된 결과

핵심 포인트

• 언어 모델의 본질에 대한 질문은 철학적이며, 단순히 사용자 인터페이스나 데이터 센터로 정의하기 어렵다.
• 필자가 제시하는 '모델'의 핵심 위치는 트랜스포머 아키텍처 기반 LLM의 **순전파(Forward Pass)** 과정이다.
• LLM의 작동 원리는 컨텍스트 창을 바탕으로 다음 토큰 확률을 계산하고 반복적으로 생성하는 자기회귀적 루프(autoregressive loop)를 따른다.
• 모델이 '계획'하거나 '미리 생각한다'는 능력 역시 결국 다음 토큰 예측이라는 근본적인 작업의 연장선상에 있다.