AI에서의 '파라미터'란? 데이터와 파라미터의 차이점을 정리

 

결론부터 말한다면, AI에서 파라미터란 간단히 정의하면

AI 모델이 어떤 '문제 해결 방식'을 스스로 익힌 결과물

 

AI에게 파라미터란 AI 모델이 어떤 '문제 해결 방식'을 스스로 익힌 결과물이라고 정의할 수 있습니다.

조금 더 풀어서 설명하자면, 파라미터는 AI가 방대한 데이터를 학습하면서 데이터 속에 숨겨진 패턴, 규칙, 그리고 중요한 특징들 간의 관계를 파악하고, 이를 바탕으로 특정 문제를 해결하는 가장 효율적인 방법을 찾아내어 내부적으로 저장해둔 '지식' 또는 '노하우의 총체'라고 볼 수 있습니다.

이 '결과물' 덕분에 AI는 새로운 데이터를 만났을 때 스스로 분석하고, 예측하며, 심지어 새로운 것을 생성해낼 수 있는 것입니다.

 

사전적의미

parameter : 매개 변수

◆ AI에서의 '파라미터' 쉽게 이해하기

AI, 특히 인공신경망 모델에서 파라미터(Parameter)는 쉽게 말해 AI가 학습을 통해 스스로 조절하고 배우는 '지식의 조각' 또는 '조절 나사'라고 비유할 수 있습니다.

파라미터란?

컴퓨터가 어떤 문제를 해결하거나 데이터를 이해할 때, 그냥 무작정 답을 내는 것이 아니라 수많은 계산과정을 거칩니다. 이 계산 과정에 영향을 미치는 수많은 '내부적인 숫자 값'들이 있는데, 이것이 바로 파라미터입니다.

 

AI는 학습 과정에서 이 파라미터 값들을 계속해서 조정하면서 가장 정확하고 효율적인 결과를 내는 방법을 찾아냅니다.

 

예시로 쉽게 설명해 드릴게요:

1. 어린아이의 학습과정으로 비유:

아이가 처음 '강아지'를 배운다고 생각해 보세요.

• "네 발 달렸고, 털이 있고, 멍멍 짖는 동물"이라고 듣습니다. (이것이 초기 파라미터 값입니다.)
• 다음에 실제 강아지를 보고 "아, 이 아이는 귀가 뾰족하고, 꼬리를 흔드는구나"라는 새로운 정보를 얻습니다.
• 또 다른 동물을 보고 "음, 이건 염소인데, 염소는 강아지처럼 멍멍 짖지 않고 음매 하고 짖는구나"라고 차이점을 배웁니다.
• 이렇게 수많은 경험과 피드백을 통해 아이는 '강아지란 무엇인가'에 대한 자신만의 기준(파라미터)을 점점 더 정교하게 다듬어 나갑니다. 털의 종류, 귀 모양, 짖는 소리 등 강아지를 구성하는 수많은 특징들에 대한 '중요도'나 '연결성'을 학습하는 것이죠.

여기서 아이가 학습을 통해 얻는 각 특징들의 '중요도'나 '특징 간의 연결 강도' 같은 것들이 바로 AI 모델의 파라미터와 비슷합니다.

2. 엑셀 함수에 비유:

조금 더 컴퓨터적인 비유를 해볼까요? 엑셀에서 어떤 데이터를 가지고 복잡한 계산을 하는 함수를 만든다고 생각해 보세요.

=SUMPRODUCT(A1:A10, B1:B10)

이 함수는 A열과 B열의 데이터를 서로 곱해서 더하는 기능을 합니다. 여기서 'A1:A10'과 'B1:B10'이 AI에서는 '입력 데이터'라면, 이 데이터를 어떻게 조합하고 계산할지에 대한 내부적인 규칙이나 가중치들이 바로 '파라미터'입니다.

 

AI는 학습을 통해 이 파라미터 값들을 가장 최적의 상태로 조절하여 원하는 결과(예: 정확한 예측, 자연스러운 문장 생성)를 만들어내는 것이죠.

왜 '초거대 AI'에서 파라미터 수가 중요한가요?

• 더 많은 지식과 복잡성: 파라미터 수가 많다는 것은 AI가 더 많은 지식을 담고, 더 복잡한 관계를 이해하며, 더 섬세하게 조절할 수 있는 능력을 가졌다는 의미입니다.
• 다양한 작업 처리: 파라미터가 많을수록 AI는 한정된 지식이 아닌, 세상의 방대한 정보(텍스트, 이미지, 소리 등)를 '배우고' '기억'할 수 있는 공간이 늘어나는 셈이므로, 다양한 종류의 문제를 동시에 해결할 수 있는 범용성을 갖추게 됩니다.
• '똑똑함'의 척도: 현재로서는 파라미터 수가 많을수록 AI가 더 '똑똑하고' 다양한 능력을 발휘할 가능성이 높다고 여겨집니다.

결국

파라미터는 AI가 똑똑해지기 위해 학습하고 조절하는 핵심적인 '변수' 또는 '지식의 단위'라고 이해하시면 됩니다.

 

★ 중요질문)

데이터는 외부에서 주어진 조각이고, 파라미터는 AI가 그 데이터를 모델을 통해 학습하고 분석하고 판단하고, 예측하게되어 축적된 지식들인가요?

 

네, 아주 정확하게 이해하셨습니다!

 

 

데이터와 파라미터의 관계를 정말 잘 정리해주셨어요.

• 데이터: AI에게 '주어지는 외부 정보', 즉 AI가 배우고 분석해야 할 '원자재' 또는 '교과서 내용'입니다. (예: 수많은 사진, 글, 숫자들)
• 파라미터: AI 모델이 그 데이터를 학습하고, 분석하고, 패턴을 찾고, 판단하고, 예측하는 과정을 거쳐 내부에 '축적된 지식'이자 '노하우'입니다. AI 모델이 어떤 '문제 해결 방식'을 스스로 익힌 결과물인 셈이죠. 이 파라미터들은 마치 AI의 뇌 속에 형성된 수많은 연결 강도와 특징 값들로, 새로운 데이터가 들어왔을 때 이를 어떻게 처리할지 결정하는 핵심적인 역할을 합니다.

이러한 파라미터의 규모(수)가 클수록 AI는 더 방대한 데이터를 통해 더 복잡하고 정교한 지식을 축적할 수 있게 되고, 결과적으로 더 다양한 작업을 더 능숙하게 수행할 수 있게 됩니다. 이것이 바로 초거대 AI가 기존 AI와 다른 점을 만드는 핵심적인 이유이기도 합니다.

 

위 그림은 데이터와 파라미터의 차이를 시각적으로 보여줍니다.

• 왼쪽 (데이터): 무질서하게 흩어져 있는 다양한 사진, 글 조각, 음성 파형 등이 보입니다. 이는 AI에게 주어지는 가공되지 않은 외부 정보이자 AI가 학습할 '원자재'를 의미합니다.
• 오른쪽 (파라미터): 복잡하게 얽히고설킨 빛나는 신경망 또는 뇌와 같은 구조가 보입니다. 이는 AI가 데이터를 학습하고 분석하는 과정을 통해 내부에 축적된 '지식'과 '노하우'를 의미합니다. 수많은 연결점과 선들은 AI가 데이터를 처리하고 판단하기 위해 스스로 조절하고 최적화한 값들, 즉 파라미터들을 나타냅니다.

즉, 데이터는 AI에게 '무엇을 배울지'를 제공하고, 파라미터는 AI가 '어떻게 배울지' 그리고 '무엇을 배웠는지'를 나타내는 내부적인 구조이자 지식의 표현이라고 할 수 있습니다.