AI 모델의 작동 방식 심화: 시퀀스 생성 과정 (2/5)

 

AI 모델의 작동 방식 심화: 시퀀스 생성 과정 (2/5)

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이전 포스팅에서는 AI 모델의 기본 작동 원리인 토큰화에 대해 살펴보았습니다. 이번 포스팅에서는 대규모 언어 모델이 어떻게 토큰화된 입력을 받아 새로운 텍스트 시퀀스를 생성하는지, 그리고 온도(Temperature)와 같은 다양성 매개변수가 어떤 영향을 미치는지 알아보겠습니다.

AI 모델의 시퀀스 생성 과정

AI 모델의 텍스트 생성 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

1. 입력 처리

사용자가 입력한 프롬프트가 토큰화되어 모델에 입력됩니다. 이 단계에서 텍스트는 숫자 벡터로 변환되어 모델이 처리할 수 있는 형태가 됩니다.

예를 들어, "인공지능이란 무엇인가?"라는 프롬프트가 ["인공", "지능", "이란", "무엇", "인가", "?"]와 같은 토큰으로 분할된 후, 각 토큰은 고유한 숫자 ID로 변환되어 모델에 입력됩니다.

2. 다음 토큰 예측

모델은 이전 토큰들의 맥락을 바탕으로 다음에 올 가능성이 높은 토큰들의 확률 분포를 계산합니다. 이 과정에서 모델은 학습 데이터에서 얻은 패턴을 활용합니다.

예를 들어, "인공지능은 인간의 ___ 을 모방하는 기술이다"라는 문장에서 빈칸에 들어갈 가능성이 높은 단어로 "지능", "사고", "행동" 등이 높은 확률로 예측될 수 있습니다.

3. 토큰 선택

계산된 확률 분포에서 다음 토큰을 선택합니다. 이 과정에서 온도(temperature)나 상위 p(top-p) 같은 매개변수가 영향을 미칩니다. 이러한 매개변수는 모델의 창의성과 예측 가능성 사이의 균형을 조절합니다.

💡 확률 기반 선택 과정

모델이 다음 토큰을 선택하는 과정은 주사위 던지기와 유사합니다. 각 가능한 토큰에 확률이 할당되고, 이 확률에 비례하여 하나의 토큰이 선택됩니다. 온도 설정은 이 확률 분포를 조정합니다.

4. 반복 생성

선택된 토큰이 시퀀스에 추가되고, 이 과정이 종료 조건(예: 최대 토큰 수 도달, 특정 종료 토큰 생성)이 충족될 때까지 반복됩니다. 각 단계에서 새로 생성된 토큰이 이전 맥락에 추가되어 다음 토큰 예측에 영향을 미칩니다.

function 텍스트_생성(프롬프트, 최대_길이, 온도): 토큰화된_프롬프트 = 토큰화(프롬프트) 생성된_시퀀스 = 토큰화된_프롬프트.복사() while 생성된_시퀀스.길이 < 최대_길이: 다음_토큰_확률 = 모델.예측(생성된_시퀀스) 조정된_확률 = 온도_적용(다음_토큰_확률, 온도) 선택된_토큰 = 확률_기반_선택(조정된_확률) 생성된_시퀀스.추가(선택된_토큰) if 선택된_토큰 == 종료_토큰: break return 토큰_디코딩(생성된_시퀀스)

온도(Temperature)의 역할

온도는 AI 모델의 출력 다양성을 조절하는 핵심 매개변수입니다. 이는 다음 토큰을 선택할 때 확률 분포에 적용되는 수학적 스케일링을 의미합니다.

온도 설정의 영향

• 낮은 온도(0.1~0.5): 더 확정적이고 예측 가능한 응답을 생성합니다. 가장 확률이 높은 토큰이 선택될 가능성이 매우 높아져 일관된 결과를 얻을 수 있지만, 창의성이 제한될 수 있습니다.
• 중간 온도(0.6~0.8): 균형 잡힌 창의성과 일관성을 제공합니다. 대부분의 일반적인 작업에 적합한 설정입니다.
• 높은 온도(0.9~1.5): 더 다양하고 창의적인(때로는 예측하기 어려운) 결과를 생성합니다. 확률이 낮은 토큰들도 선택될 가능성이 증가하여 독창적인 아이디어가 나올 수 있지만, 가끔 일관성이 떨어질 수 있습니다.

온도 매개변수의 수학적 의미: 온도는 소프트맥스 함수에 적용되는 나눗셈 인자입니다. 낮은 온도는 확률 분포를 '날카롭게' 만들어 높은 확률의 토큰이 더 두드러지게 하고, 높은 온도는 분포를 '평평하게' 만들어 다양한 토큰이 선택될 가능성을 높입니다.

온도 설정별 사용 사례

온도 설정에 따른 적합한 사용 사례

온도 설정	적합한 사용 사례	예시 작업
낮은 온도 (0.1~0.5)	사실 기반 질문, 정확성이 중요한 작업	코드 생성, 수학 문제 해결, 데이터 분석, 사실 확인
중간 온도 (0.6~0.8)	일반적인 콘텐츠 작성, 균형 잡힌 응답 필요	이메일 작성, 보고서, 블로그 포스트, 제품 설명
높은 온도 (0.9~1.5)	창의적 작업, 다양한 아이디어 탐색	브레인스토밍, 창작 글쓰기, 시나리오 개발, 시 작성

다른 다양성 매개변수들

온도 외에도 AI 모델의 출력을 제어하는 여러 다양성 매개변수가 있습니다:

1. Top-p (핵심 확률 샘플링)

다음 토큰 선택 시 확률이 높은 토큰들의 누적 확률이 지정된 p값(일반적으로 0.9~0.95)에 도달할 때까지의 토큰들만 고려합니다. 이는 모델이 매우 낮은 확률의 토큰을 선택하지 않도록 하면서도 다양성을 유지하는 방법입니다.

🟢 Top-p의 작동 방식 예시:

예를 들어, 다음 단어의 확률 분포가 다음과 같다고 가정합니다: "지능": 0.4, "사고": 0.3, "행동": 0.15, "두뇌": 0.1, "학습": 0.05 Top-p=0.8로 설정하면, 누적 확률이 0.8이 될 때까지의 토큰만 고려됩니다: "지능" + "사고" + "행동" = 0.4 + 0.3 + 0.15 = 0.85 따라서 "지능", "사고", "행동" 중에서만 다음 토큰이 선택됩니다.

2. Top-k (상위 k 샘플링)

확률이 가장 높은 k개의 토큰만 고려합니다. 예를 들어 top-k가 40이면, 확률 순위 상위 40개 토큰 중에서만 다음 토큰을 선택합니다.

3. 반복 페널티(Repetition Penalty)

이미 사용된 토큰이 재선택될 확률을 낮추어 반복을 방지합니다. 이는 AI가 같은 문구나 아이디어를 반복하는 것을 줄이는 데 도움이 됩니다.

💡 프롬프트에서 다양성 매개변수 지정하기

일부 AI 서비스에서는 프롬프트 내에서 직접 다양성 매개변수를 지정할 수 있습니다:

다음 시나리오에 대한 3가지 다양한 마케팅 접근법을 제안해주세요. 창의적인 아이디어를 원하므로 온도 0.9로 설정해주세요. [시나리오 설명...]

매개변수 지정이 불가능한 경우, 프롬프트 자체에 다양성 요구를 명시할 수 있습니다:

다양하고 독창적인 관점에서 다음 문제에 접근해주세요. 일반적이거나 뻔한 해결책은 피하고, 혁신적이고 창의적인 제안을 해주세요. [문제 설명...]

반대로 정확성을 요구하는 경우:

다음 수학 문제를 풀어주세요. 가장 확실하고 검증된 방법론만 사용하여 정확한 답변을 제공해주세요. 모든 계산 과정을 단계별로 보여주세요. [수학 문제...]

시퀀스 생성의 실제 예시

실제로 AI 모델이 어떻게 텍스트를 생성하는지 간단한 예시를 통해 알아보겠습니다:

시퀀스 생성 예시: "인공지능의 미래는"

1. 초기 프롬프트: "인공지능의 미래는"
2. 토큰화: ["인공지능", "의", "미래", "는"]
3. 첫 번째 예측:
   • "밝다" (30%)
   • "불확실하다" (20%)
   • "혁명적" (15%)
   • "인간과" (10%)
   • 기타 (25%)
4. 온도 적용 및 선택: 온도 설정에 따라 "밝다"가 선택됨
5. 맥락 업데이트: "인공지능의 미래는 밝다"
6. 두 번째 예측:
   • "." (40%)
   • "고" (25%)
   • "는" (15%)
   • 기타 (20%)
7. 선택: "고"
8. 계속 반복...: 최종적으로 "인공지능의 미래는 밝고 무한한 가능성을 가지고 있습니다."와 같은 문장이 완성됩니다.

시퀀스 생성 최적화를 위한 프롬프트 작성 팁

AI 모델의 시퀀스 생성 과정을 이해하면, 더 효과적인 프롬프트를 작성할 수 있습니다:

• 초기 방향 설정: 프롬프트의 처음 부분이 중요합니다. 원하는 방향성을 명확히 제시하세요.
• 맥락 제공: 모델이 다음 토큰을 예측하는 데 필요한 충분한 배경 정보를 제공하세요.
• 다양성 매개변수 활용: 작업의 성격에 맞게 온도, top-p 등의 설정을 조정하세요.
• 시퀀스 길이 관리: 생성할 텍스트의 적절한 길이를 지정하여 불필요하게 긴 출력을 방지하세요.
• 종료 조건 명시: 특정 형식이나 문구로 응답이 끝나도록 지시하면 더 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.

AI 모델 이해와 산업별 활용 시리즈

• 1. AI 모델의 작동 방식 심화: 토큰화와 시퀀스 생성 이해하기 (1/5)
• 현재 글: AI 모델의 작동 방식 심화: 시퀀스 생성 과정 (2/5)
• 3. AI 모델의 작동 방식 심화: 추론 과정과 Chain-of-Thought (3/5)
• 4. AI 모델의 작동 방식 심화: 불확실성과 일관성 요소 (4/5)
• 5. 산업별 AI 활용 사례: 마케팅, 고객 서비스, 제품 개발 (5/5)

AI 모델의 작동 방식 심화: 추론 과정과 Chain-of-Thought (3/5) 👉

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