챗 GPT의 핵심 원리

챗 GPT의 핵심 원리

 

ChatGPT의 핵심 원리 중 하나가 바로 어텐션(Attention) 메커니즘이에요.

쉽게 말해, 어텐션은 문맥 속에서 어떤 단어가 중요한지를 판단하는 기술이라고 할 수 있습니다.

 

 

1. 어텐션(Attention)이란?

어텐션은 입력 토큰들 사이의 관계 중요도를 계산해, 모델이 지금 생성 중인 단어에 어떤 과거 토큰을 얼마나 참고할지를 정하는 메커니즘입니다. 트랜스포머의 핵심이며, ChatGPT가 긴 문맥에서 자연스럽게 이어 말하게 만드는 것입니다.

 

사람이 대화를 이해할 때 중요한 부분에 집중하는 방식과 비슷합니다.
예를 들어 문장
👉 “그녀가 케이크를 먹었을 때, 그것은 정말 달콤했다.”
여기서 “그것”이 무엇을 의미하는지 이해하려면 앞의 "케이크"에 주목해야 하죠.
이처럼 현재 단어가 이전 혹은 이후의 어떤 단어와 연결되는지를 계산하는 것이 어텐션이에요.

 

2. 트랜스포머(Transformer)와 어텐션

ChatGPT는 트랜스포머(Transformer)라는 구조 위에서 만들어졌습니다.
트랜스포머의 핵심은 바로 Self-Attention이라는 기법인데요.

• Self-Attention: 문장 안의 모든 단어가 서로를 바라보면서(Attention) 관계를 계산합니다.
  예) "나는 오늘 학교에 갔다"라는 문장이 있을 때, "학교"라는 단어가 "갔다"와 더 밀접한 관계를 맺는 식이죠.
• 이 과정을 통해 모델은 단순히 단어 순서만 따르는 게 아니라,
  문맥 전체를 동시에 고려하면서 의미를 파악할 수 있습니다.

3. 어텐션이 하는 일

어텐션은 크게 세 가지 연산을 통해 이루어집니다:

• Query (Q): 지금 내가 집중하고 싶은 단어
• Key (K): 다른 단어들이 가진 특징
• Value (V): 실제로 전달되는 정보

Self-Attention에서는 모든 단어가 Q, K, V 역할을 동시에 가집니다.
즉, 각 단어가 서로를 비교하면서 "얼마나 중요한지(가중치)"를 계산하고, 그 결과를 반영해 새로운 문맥 표현을 만듭니다.

 

4. ChatGPT와 어텐션의 연결

ChatGPT가 사람처럼 대화를 이어갈 수 있는 이유는,

• 질문의 맥락을 기억하고,
• 중요한 단어에 집중하며,
• 이전과 이후의 단어 관계까지 계산하기 때문이에요.

즉, “문맥을 잇는 대화”가 가능한 건 전부 어텐션 덕분이라고 할 수 있습니다.

 

👉 정리하면, ChatGPT의 어텐션은 대화 속 단어와 문맥의 중요도를 계산해, 사람처럼 맥락을 이해하고 자연스러운 답변을 생성하는 핵심 기술이에요.

 

5. 문맥 길이와 복잡도: 왜 긴 맥락이 어려운가

Self-Attention의 기본 복잡도는 O(n²)(모든 토큰 쌍 비교)다. 문맥이 길어질수록 메모리·연산이 급격히 증가한다. 이를 완화하기 위해 다음과 같은 기법들이 연구·활용됩니다.

• 스파스/로컬 어텐션: 전 구간이 아닌 **한정된 창(window)**이나 선택된 토큰에만 집중
• 선형/커널라이즈드 어텐션: 정합도 계산을 커널로 근사해 O(n) 수준을 노림
• 메모리/요약 토큰: 오래된 컨텍스트를 압축 표현으로 유지
• 검색(RAG): 긴 문서를 모두 넣지 않고, 관련 부분만 검색해 어텐션의 부담을 줄임

실무에선 모델 자체의 긴 컨텍스트 버전 + 검색 기반 프롬프팅을 함께 써서 품질과 비용을 균형 있게 맞춘다.

 

6. 디코딩과 어텐션: 품질을 좌우하는 협업

어텐션이 “무엇을 참고할지”를 정한다면, 디코딩 전략은 “어떻게 말할지”를 조율합니다. 예를 들어

• Temperature: 확률 분포의 날카로움 조절(창의성 vs 안정성)
• Top-k/Top-p: 상위 후보만 샘플링(헛소리 감소)
• 반복 벌점: 중복 생성 억제

어텐션이 문맥 정합성을 보장해도, 디코딩이 무질서하면 환각(hallucination)이 늘 수 있다. 반대로 디코딩을 너무 보수적으로 하면 다양성이 줄어듭니다. 어텐션×디코딩의 균형이 실제 결과 품질을 좌우합니다.

 

7. 실무 팁: 프롬프팅과 어텐션의 상호작용

• 핵심 단서를 초반에 명시: 어텐션이 장거리 의존성도 잡지만, 중요한 키워드는 처음에, 그리고 명확하게.
• 구조화된 입력: 제목–요약–세부–제약 같은 섹션화는 어텐션에 길잡이를 합니다.
• 고유명사·숫자 분리: 표·목록·코드 블록 등 시각적 경계는 정합도를 또렷하게.
• 컨텍스트 슬라이싱: 너무 긴 기록을 한 번에 던지기보다 관련 부분만 선별해 제공.

 

8. 어텐션과 사실성(헛소리의 오해 풀기)

어텐션은 “참조해야 할 문맥”을 똑똑하게 고르기입니다. 그러나 사실 검증은 별개의 문제입니다. 훈련 데이터에 없는 최신 사실이나 수치에 대해 모델이 그럴듯하게 말할 수는 있어도 정확하다고 보장되지 않습니다. 그래서 검색 보강(RAG), 외부 도구 호출, 검증 루프가 결합될 때 신뢰성이 비약적으로 올라갑니다. 어텐션은 그 기반 체계이지, 진실성 그 자체는 아닙니다.

 

9. 정리

• 어텐션은 토큰 간 중요도를 계산해 적절한 문맥 정보를 가중합하는 메커니즘.
• 수식은 softmax((QKᵀ)/√d_k + mask)V. 마스킹으로 미래 정보 차단.
• 멀티헤드는 여러 관점을 병렬로 학습해 더 풍부한 표현을 만듭니다.
• 포지셔널 정보(사인/코사인, RoPE 등)로 순서 인식을 부여.
• KV 캐시로 실시간 응답 속도를 높이고, 긴 문맥엔 스파스/검색 결합으로 비용–품질 최적화.
• 어텐션은 맥락화 능력의 핵심이지만, 사실성은 검색·검증·디코딩 전략과 함께 설계해야 보장됩니다.

 

10. 자주 묻는 질문(FAQ)

Q1. 어텐션이 크면 항상 더 좋은가?
A. 헤드 수나 차원을 무작정 키운다고 품질이 선형 향상되진 않는다. 모델·데이터·학습 목표의 균형이 중요합니다.

Q2. 멀티헤드를 줄이면 속도가 빨라지나?
A. 보통은 그렇지만 표현력이 떨어질 수 있다. 실무에선 레이턴시 목표와 품질 목표 사이에서 헤드 수를 조정합니다.

Q3. 왜 어텐션만으로 긴 문서를 완벽히 다루기 어렵나?
A. 기본 복잡도가 O(n²)라 비용이 급증한다. 그래서 로컬/스파스/검색 보강 등과 조합합니다. 

 

 

쉽게 풀어 보자면,

어텐션(Attention)이란, 저도 생소한 단어인데요. 눈을 빠르게 움직이며 어떤 부분을 읽어야 하는지 판단하는 과정이라고 생각하시면 될 것 같습니다. AI가 자연어(현실 세계 언어)를 이해하는 원리에 착오가 생기는 부분을 어텐션의 도움을 받아 가장 이해하기 위해 편하게 이리저리 훑어보며 판단하고 학습할 수 있게 된 것입니다. 그 결과 성능이 폭발적으로 성장할 수 있었죠. 챗GPT에서 어텐션 기능이 없어진다면 성능이 우스워지는 수준까지 떨어질 수도 있을 것입니다. 어텐션 덕분에 챗GPT는 전문가처럼 작업도 수행할 수 있게 되었습니다. 사용자와 과거에 나눈 대화의 내용을 기억하여 대답을 생성할 수 있습니다. 이것이 챗GPT의 놀라운 작문 실력의 비밀이죠. 이번 내용은 조금은 어려운 부분이었던 것 같습니다. 어텐션이 그만큼 챗GPT의 중요한 핵심 원리라는 것을 알 수 있는 시간이었습니다. 

 

다음 포스팅 주제로는 챗GPT로 돈을 벌 수 있는가를 정리해서 올려 보도록 하겠습니다.

 

 

 

 

지금까지 저의 글을 읽어 주셔서 감사합니다.