Transformer 기반 Next-token Prediction을 통한 범용 언어 생성 아키텍처 구현

How Large Language Models Work — From Transformers to Conversational AI

zeromathai2026년 5월 12일4분beginner

AI 요약

Context

기존 NLP 시스템은 규칙 기반의 Token rule과 Task-specific pipeline으로 구성되어 유연성이 낮고 일반화가 어려운 한계 존재. 개별 태스크마다 별도의 분류기나 특징 추출기를 설계해야 하는 파편화된 구조를 가짐.

Technical Solution

Tokenization을 통한 원문 텍스트의 수치적 벡터 변환 및 입력 데이터 정형화
Transformer Attention 메커니즘을 활용한 시퀀스 내 토큰 간 상관관계 및 문맥적 의미 추출
Decoder-only 구조 채택을 통한 이전 토큰 기반의 순차적 Next-token Prediction 루프 구현
Encoder-Decoder 구조 설계를 통한 입력 정보의 심층 이해와 출력 생성 단계의 물리적 분리
Cross-Attention 적용으로 Decoder가 Encoder의 내부 표현(Internal Representation)을 참조하는 최적화 구조 설계
LLM 엔진을 중심으로 Safety filter, Retrieval system, Session context를 결합한 Conversational AI 시스템 확장

실천 포인트

- 태스크 성격에 따라 이해 중심(Encoder) 또는 생성 중심(Decoder) 모델 선택 여부 검토 - 입력값과 출력값의 밀접한 연관성이 필요한 번역 작업 시 Encoder-Decoder 구조 적용 고려 - 단순 모델 도입을 넘어 Safety filter 및 Memory context 등 시스템 레이어 설계 필수 확인

태그

#Transformer #Next-token Prediction #Encoder-Decoder #Conversational AI #Attention Mechanism

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