LLM 파라미터 10조 개의 비밀: AI는 어떻게 사고하는가

10조 개의 다이얼을 정교하게 돌리면 인간에 가까운 지능이 태어난다. OpenAI의 GPT-3는 1,750억 개의 파라미터를 가졌고, 최신 모델인 Gemini 3나 GPT-4.5는 그 수가 10조 개를 넘어서는 것으로 알려졌다. 하지만 이 거대한 숫자가 실제로 무엇을 의미하는지 이해하는 사람은 드물다.

LLM 파라미터 정체와 작동 원리

파라미터는 거대한 핀볼 머신의 '범퍼'와 '패들' 같은 존재다. 공(데이터)이 굴러갈 때 이 장치들의 위치를 조금만 바꿔도 결과값이 완전히 달라진다. 모델 학습 과정은 수조 번의 시행착오를 거치며 이 장치들의 위치를 최적화하는 과정이다. 학습이 끝나면 파라미터 값은 고정되며, 이것이 곧 AI의 '지능'이 된다.

파라미터는 크게 세 가지로 나뉜다. 첫째는 임베딩(Embedding)으로, 단어를 숫자로 변환해 의미적 거리를 측정한다. 예를 들어 '사과'와 '배'는 '우주선'보다 수학적으로 더 가까운 위치에 배치된다. 둘째는 가중치(Weight)로, 단어 간의 연결 강도를 결정한다. 마지막으로 편향(Bias)은 정보가 다음 단계로 넘어가는 임계값을 조절해 미세한 뉘앙스를 포착하게 돕는다.

거대 모델의 시대가 가고 효율의 시대가 온다

최근에는 무조건 파라미터를 늘리는 대신, 적은 파라미터로 높은 성능을 내는 '소형 모델'이 주목받고 있다. Meta의 Llama 3는 단 80억 개의 파라미터만으로 훨씬 거대한 이전 세대 모델을 압도했다. 이는 더 많은 데이터를 학습시키는 '오버트레이닝'과 대형 모델의 지식을 전수받는 '지식 증류(Distillation)' 기술 덕분이다.