Next Token Prediction과 Autoregression 기반의 LLM 메커니즘 분석

What an LLM Actually Does: Predicting the Next Word, Explained

Devanshu Biswas2026년 6월 17일2분beginner

AI 요약

Context

AI의 사고 과정으로 오해받는 챗봇의 동작 원리를 확률론적 관점에서 재정의함. 단순한 텍스트 생성이 아닌 전체 Vocabulary에 대한 확률 분포 계산과 반복적 피드백 루프의 결합으로 구성됨.

Next Token Prediction: 입력 데이터 기반으로 전체 Vocabulary(약 100,000개 이상)에 대한 확률 분포를 산출하여 최적의 다음 단어를 선택하는 구조
Autoregression: 출력된 토큰을 다시 입력값으로 포함하여 다음 예측의 조건부 확률을 결정하는 반복적 피드백 루프 설계
Temperature Control: 확률 분포를 재조정하는 지수 함수 적용을 통한 샘플링 다양성 및 창의성 조절 메커니즘
Probability Distribution: 단순 빈도 계산(Bigram)에서 대규모 Neural Network 기반의 고차원 패턴 인식으로 확장된 추론 방식
Hallucination Origin: 정답(Correctness)이 아닌 확률적 가능성(Likelihood) 최적화로 인한 논리적 오류 발생 구조

실천 포인트

1. LLM 응답의 일관성이 필요한 경우 Temperature 설정을 0에 가깝게 낮추어 결정론적 결과 유도

2. Hallucination 방지를 위해 모델의 확률적 추론 특성을 이해하고 RAG 등의 외부 지식 접합 구조 검토

3. 토큰 생성 길이가 길어질수록 Autoregression으로 인한 오류 누적 가능성을 고려한 프롬프트 설계

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