AI의 핵심, 매개변수와 토큰 : 쉽게 이해하기

AI 모델을 거대한 기계 학습 시스템이라고 생각해 봅시다. 이 시스템은 마치 아기가 세상을 배우듯, 엄청난 양의 데이터를 통해 학습하고, 새로운 정보를 생성하거나 예측하는 능력을 키워갑니다.

1. 매개변수(Parameter)란?

* 모델의 지식: 매개변수는 AI 모델이 학습 과정에서 얻게 되는 일종의 '지식'입니다. 마치 방정식의 미지수처럼, 모델이 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내면서 스스로 값을 조정하는 변수입니다.

* 모델의 성능 좌우: 매개변수의 값에 따라 모델의 성능이 크게 달라집니다. 잘 조정된 매개변수는 모델이 정확한 예측을 가능하게 하고, 반대로 잘못된 매개변수는 오류를 발생시킬 수 있습니다.

* 예시: 이미지 인식 모델에서 매개변수는 이미지의 특징(예: 모양, 색깔, 질감)을 구분하는 데 사용되는 값들을 의미합니다.

2. 토큰(Token)이란?

* 텍스트의 최소 단위: 텍스트를 AI 모델이 이해할 수 있도록 작은 단위로 나눈 것을 토큰이라고 합니다.

* 단어, 문자, 부호 등: 토큰은 단어 전체가 될 수도 있고, 일부 문자나 특수 기호가 될 수도 있습니다.

* 숫자로 변환: 컴퓨터는 숫자만 이해하기 때문에, 토큰은 숫자로 변환되어 모델에 입력됩니다.

3. 매개변수와 토큰의 관계

* 토큰을 처리하는 도구: 매개변수는 토큰을 처리하고 분석하는 데 사용되는 도구라고 볼 수 있습니다. 모델은 입력된 토큰을 바탕으로 매개변수를 조정하고, 이를 통해 새로운 텍스트를 생성하거나 질문에 대한 답변을 찾아냅니다.

예시: 번역 모델

* 입력: "안녕하세요"라는 한국어 문장을 영어로 번역하고 싶다고 가정해 봅시다.

* 토큰화: 문장을 "안녕", "하세요"라는 두 개의 토큰으로 나눕니다. 각 토큰은 숫자로 변환됩니다.

* 매개변수 활용: 모델은 학습된 매개변수를 이용하여 한국어 토큰과 영어 토큰 사이의 관계를 파악하고, "Hello"라는 영어 문장을 출력합니다.
간단히 정리하면, 매개변수는 AI 모델의 '지능'을 담당하고, 토큰은 모델이 처리하는 '데이터'라고 할 수 있습니다. 두 가지 요소가 상호작용하며 AI 모델은 놀라운 성능을 발휘하게 됩니다.

매개변수 학습: AI 모델이 스스로 배우는 과정

매개변수는 AI 모델의 지능을 구성하는 작은 조각들과 같습니다.

AI 모델이 매개변수를 학습하는 과정은 마치 아기가 세상을 배우는 것과 비슷합니다. 아기는 주변 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 세상을 이해하고, AI 모델은 방대한 데이터를 통해 패턴을 찾고, 그 패턴을 바탕으로 예측을 수행합니다.

매개변수 학습의 핵심 과정

* 초기화: 학습을 시작하기 전, 매개변수는 임의의 값으로 설정됩니다. 이는 모델이 학습을 통해 스스로 최적의 값을 찾도록 하기 위한 첫걸음입니다.

* 예측: 모델은 입력 데이터를 받아 현재 설정된 매개변수를 이용하여 결과를 예측합니다.

* 오류 계산: 모델의 예측 결과와 실제 정답 간의 차이, 즉 오류를 계산합니다. 이 오류를 줄이는 것이 학습의 목표입니다.

* 매개변수 업데이트: 오류를 줄이는 방향으로 매개변수를 조금씩 수정합니다. 이 과정을 역전파라고 합니다.

* 반복: 3~4번의 과정을 수천, 수만 번 반복하며 매개변수를 점차적으로 최적화합니다.
마치 골프 스윙 연습처럼 생각해 볼 수 있습니다. 처음에는 스윙 자세가 어색하지만, 코치의 지도와 반복적인 연습을 통해 점차 정확하고 강력한 스윙을 구사하게 되는 것처럼, AI 모델도 데이터를 통해 오류를 줄여나가며 최적의 매개변수를 찾아갑니다.

핵심 개념: 역전파

* 역전파는 오류를 줄이는 방향으로 매개변수를 조정하는 핵심적인 알고리즘입니다.

* 모델의 출력층부터 입력층까지 오류를 역으로 전파하며 각 매개변수가 오류에 얼마나 기여했는지를 계산합니다.

* 계산된 기여도에 따라 매개변수를 조정하여 오류를 줄여나갑니다.
왜 매개변수 학습이 중요할까요?

* 모델 성능 향상: 잘 학습된 매개변수는 모델이 더 정확하고 효율적으로 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

* 다양한 문제 해결: 매개변수 학습을 통해 모델은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.

* 지속적인 발전: 새로운 데이터가 추가되거나 환경이 변화하더라도, 매개변수 학습을 통해 모델은 지속적으로 성능을 개선할 수 있습니다.

결론적으로, 매개변수 학습은 AI 모델이 데이터를 통해 스스로 학습하고 성장하는 핵심적인 과정입니다.