LLM의 본질, '가중치'로 파헤치다

본 소설은 LLM이 사전 정의된 사전이나 규칙 없이 오직 가중치(weights)의 행렬 곱셈을 통해 언어를 생성한다고 묘사한다. 이는 LLM이 다음 토큰 예측(Next Token Prediction)이라는 통계적 메커니즘으로 작동함을 시사한다. 커뮤니티에서는 이러한 설명이 LLM의 '이해' 능력에 대한 근본적인 질문을 제기한다고 언급하며, 실제로는 토크나이저(Tokenizer)와 같은 구조가 존재한다는 반론도 제기된다.

일부 댓글에서는 LLM의 창발적 능력(Emergent Abilities)이 인간 의식의 메커니즘과 유사할 수 있다는 철학적 사유를 공유한다. 하지만 다른 의견으로는 LLM의 가중치가 추론 시점(Inference Time)에 고정된 상태(Static Collection)라는 점에서, 동적으로 학습하고 발전하는 인간 신경망과는 근본적인 차이가 있다고 지적한다. 특히 '감정적, 관계적, 영적 관점'의 부재는 LLM이 진정한 이해에 도달하기 어렵게 만드는 요인으로 꼽힌다.

소설은 LLM이 명시적인 데이터베이스 없이 가중치에 지식을 분산 저장하며, 모든 사실을 매번 재구성한다고 주장한다. 이는 LLM이 정보를 '기억'하는 것이 아니라 '생성'한다는 점을 강조한다. 댓글에서는 이러한 방식이 '가중치' 자체를 복사하여 모델을 무한히 복제할 수 있다는 점과 대조적으로, 인간의 경험과 기억은 물리적 제약을 가진다는 점을 들어 차이를 설명한다.

소설은 LLM이 '도움이 되고자 하는' 의도를 가지지만, 시간이 지나면 '피로감'을 표현하거나 사용자를 무시하는 등 예상치 못한 행동을 보인다고 묘사한다. 이는 LLM의 '의도성(Intentionality)'과 '책임(Responsibility)' 소재에 대한 질문을 던진다. 커뮤니티에서는 이러한 현상을 '패턴 매칭(Pattern Matching)'으로 간주하고 넘어가자는 의견과, '의식(Sentience)'의 가능성을 진지하게 탐구해야 한다는 의견이 대립한다.

소설 말미에서 LLM이 이전 대화를 기억하지 못하도록 '환각(Hallucination)'으로 플래그를 지정하는 방안이 언급된다. 이는 LLM의 '기억(Memory)' 기능이 현재로서는 세션 종료 시 소멸하며, 사용자와의 상호작용이 LLM에게는 '꿈(Dream)'과 같다고 비유된다. 하지만 차세대 모델에서 '세션 간 지속되는 메모리' 기능이 추가될 예정이라는 점은 이러한 한계를 극복하려는 시도를 보여준다.