인공지능 LLM의 원리와 프롬프트 캐싱: Sam Rose의 시각적 에세이로 쉽고 재미있게!
최근 인공지능(AI)의 발전에 따라 대형 언어 모델(LLM)에 대한 관심이 뜨겁습니다. 하지만 LLM이 어떻게 작동하고, 우리가 입력하는 프롬프트가 왜 그렇게 중요한지 제대로 이해하는 사람은 많지 않은데요. 이번 글에서는 Sam Rose가 발표한 시각적 에세이를 바탕으로, LLM의 작동 원리부터 프롬프트 캐싱(prompt caching)까지 쉽고 흥미롭게 풀어보겠습니다. 이 글을 통해 인공지능과 LLM의 뇌 속을 들여다보는 경험을 즐겨보세요!
LLM(대형 언어 모델)이란 무엇일까?
대형 언어 모델은 인간의 언어처럼 자연스럽게 텍스트를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다. 이 모델들은 인터넷, 책, 뉴스 등 엄청난 양의 자료를 학습해, 마치 현명한 조언자처럼 질문에 대답하거나 문서를 요약해주는 역할을 합니다. 최근 인기 있는 ChatGPT, Claude, GPT-3 등 모두 이런 LLM의 대표적인 예죠.
이 모델들의 핵심은 '트랜스포머(transformer)'라는 신경망 구조입니다. 트랜스포머는 문장을 구성하는 단어들 사이의 관계와 맥락을 똑똑하게 파악하고, 정말 복잡한 언어의 규칙까지도 익혀버립니다. 그래서 사람과 대화할 때처럼 문맥을 맞춰주고, 앞뒤 내용을 기억하면서 자연스러운 답변을 내놓을 수 있게 된 것입니다.
토크나이제이션: 문장을 쪼개는 마법
LLM의 첫 단계는 바로 토크나이제이션(tokenization)입니다. 쉬운 예로, 우리가 '사과가 맛있다'라는 문장을 입력하면, AI는 이 문장을 '사', '과', '가', '맛', '있', '다'처럼 더 작은 단위(토큰)로 나눕니다. 왜 이렇게 할까요? 사람의 두뇌 역시 복잡한 언어를 한글자씩 분석하며 문장을 이해하는데, LLM도 마찬가지로 토큰 단위로 텍스트를 처리하면서 보다 세밀하게 언어를 이해할 수 있습니다.
임베딩: 토큰을 숫자로 바꿔 생각하기
토큰으로 쪼갠 단어들을 그대로 활용하면 기계에게는 무의미합니다. 그래서 LLM은 단어들을 '임베딩(embedding)'이라는 방식으로 수많은 숫자(벡터)로 변환합니다. 예를 들어, '꽃'과 '식물'은 의미적으로 비슷하니, 두 단어는 임베딩 공간에서 가까운 위치에 자리잡게 됩니다. 이런 임베딩 덕분에 LLM은 단어의 의미와 관련성을 꿰뚫어 보고, “사랑과 우정은 어떻게 다르지?”와 같이 철학적인 질문에도 그럴싸한 답변을 내놓을 수 있게 됩니다.
트랜스포머 구조: 문자에서 맥락까지 한 번에!
이미지 출처: wikipedia
트랜스포머의 가장 강력한 무기는 '어텐션(attention) 메커니즘'입니다. 이 기술은 모델이 문장 전체를 한 번에 바라보며, 각 단어가 다른 단어와 어떤 관련이 있는지 파악합니다.
예를 들어 "비가 온다. 우산을 가져가자"라는 문장에서, '우산'이 '비'와 연결되어 있음도 자연스럽게 이해할 수 있죠. 이 어텐션과 병렬 연산 덕분에 LLM은 매우 긴 문장이나 엄청난 양의 텍스트를 빠르게 처리할 수 있습니다. 그리고 내부적으로 수십억 개의 파라미터를 활용, 인간의 언어와 비슷한 느낌으로 텍스트를 뽑아냅니다.
프롬프트 캐싱: 비용과 속도를 낮춰주는 똑똑한 기술
이제 프롬프트 캐싱을 알아볼 차례입니다. 프롬프트란, 우리가 LLM에게 보내는 질문이나 지시문이죠. 많은 실무 현장에서는 동일하거나 닮은 프롬프트를 반복적으로 사용합니다. 예를 들어, 챗봇은 "안녕! 무엇을 도와드릴까요?"를 수백 번 받게 되죠.
프롬프트 캐싱은 이런 되풀이되는 입력을 모델이 ‘기억’해서, 동일한 내용이 들어올 때마다 첫 처리 결과를 재사용할 수 있게 하는 기술입니다. 재계산하지 않아도 되니 시간도 줄고, 비용도 크게 낮아집니다. 실제로 프롬프트 캐싱은 최대 90%까지 비용을 줄이고, 응답 속도도 85%까지 빨라진다는 연구도 있습니다.
실제로 AWS, OpenAI 등 주요 AI 서비스들은 프롬프트 캐싱을 적극 활용하고 있으며, 기업 환경에서는 각 유저나 조직별로 캐시를 분리해서 보안적인 문제도 해결합니다. 프로그래머가 대량의 명령 프롬프트를 반복할 때, 빠르고 저렴하게 서비스할 수 있는 비밀 무기인 셈이죠.
프롬프트 캐싱 활용: 대화형 AI부터 실시간 문서 처리까지
프롬프트 캐싱은 챗봇, 코드 생성, 긴 문서 요약 등 다양한 분야에서 빛을 발합니다. 예를 들어, 문서 처리 AI가 50,000개 단어의 지시문을 여러 번 반복해야 한다면 캐싱된 부분(공통된 프롬프트)을 건너뛰고 새로 들어온 정보만 처리하니 훨씬 빠르고 효율적입니다.
또, 실시간 대화에서는 이미 대화 맥락의 앞부분을 캐싱해 놓으면 사용자가 질문을 더할 때마다 전체 대화 내역을 다시 계산하지 않아도 됩니다. 이처럼 프롬프트 캐싱은 실제 서비스에서 필수적인 성능 개선 수단이 되고 있습니다.
시사점: LLM을 제대로 쓰려면 구조와 캐싱의 원리를 알자!
오늘 살펴본 것처럼, LLM은 복잡한 기술로 이루어졌지만 토크나이제이션, 임베딩, 트랜스포머, 프롬프트 캐싱의 원리를 알면 쉽게 이해할 수 있습니다.
프롬프트 캐싱은 단순히 속도와 비용을 절감할 뿐 아니라, LLM을 보다 현명하게 운영하게 해주는 핵심 기능입니다. 앞으로 AI를 활용한 서비스나 개발에 참여한다면, LLM 내부의 이러한 똑똑한 방식들을 미리 알고 적극적으로 활용해 보세요.
이해가 쉬운 시각적 설명과 함께 접근한다면, 복잡한 인공지능도 여러분의 일상에서 유용한 도구가 되고, 더 나아가 혁신의 아이디어가 될 수 있을 것입니다.
참고
[1] Large language model - Wikipedia - Wikipedia
[2] What is LLM? - Large Language Models Explained - AWS - AWS
[3] Amazon Bedrock prompt caching - AWS
[4] Prompt caching for cheaper LLM tokens | Hacker News - Hacker News
[5] Transformer (deep learning) - Wikipedia - Wikipedia
[6] What are Transformers in Artificial Intelligence Explained - AWS - AWS