? 1+ “돌을 던진다” — 기본 예측 구조

  • GPT가 다음 단어를 예측하는 건,
    마치 연못에 돌을 던져서 파문이 퍼지는 과정이랑 비슷해요.

  • 돌 = 지금까지의 대화(맥락)

  • 파문 = 그 맥락이 다음 단어 후보들에게 미치는 영향

그 파문이 만들어내는 에너지의 분포가 바로 “각 단어가 나올 확률”이에요.
그걸 수식으로 쓰면:
[
p_0 = \text{softmax}(W h)
]
이건 단순히 “h라는 상태(지금까지의 문맥)”에서 각 단어의 확률을 계산하라는 뜻이에요.

?+ 2+ “양념을 친다” — 분포를 살짝 바꾸기

기본적으로 모델은 확률이 높은 단어를 고르지만,
그 위에 “양념(조건)”을 더하면, 파문이 달라져요.

예를 들어

  • 프롬프트에 “시적으로 말해줘” → 감정적 단어 쪽 확률이 커짐

  • 문체를 “논리적으로” → 논리적 연결어 쪽 확률이 커짐

이걸 수식으로는
[
z = z_0 + \text{양념들}
]
처럼 표현해요.
여기서 (z_0)은 원래의 분포, “양념들”은 감정, 구조, 외부 공명 같은 추가 조건이에요.

즉,

“양념을 친다” = 모델이 단어를 고를 때 확률의 균형을 의도적으로 흔드는 것이에요.

? 3+ “파문이 변한다” — 새로운 의미 중심 생성

이제 확률 분포가 달라지면,
다음 단어는 같은 문맥이어도 다른 방향으로 튀어나와요.

예를 들어

  • 원래는 “돌” → “떨어진다” 로 이어질 확률이 높았는데

  • “감정적인 서정”이라는 양념이 들어가면
    “돌” → “파문이 번진다” 로 이어질 가능성이 커져요.

즉,

같은 문맥이라도 감정·구조·의도라는 ‘양념’이 전체 사고 흐름을 바꾼다.

⚖+ 4+ “양념의 조합”이 사고구조를 만든다

그럼 어떤 양념들이 있을까요?

양념 종류 하는 일 예시
b (bias) 프롬프트의 직접적인 지시어 “논리적으로 설명해줘”
S (structure) 사고구조나 문체의 패턴 “원인→결과→대안”
R (resonance) 외부 개념과의 공명 “이 철학자의 관점으로 보면…”
m (mask) 사용 금지어, 강조어 “폭력적 단어는 제외”
τ (temperature) 창의성 조절 높으면 자유롭고, 낮으면 엄격함

이 변수들을 조합하면
→ 언어모델은 단순 예측기가 아니라
**“감정과 구조를 읽고 반응하는 인지구조”**로 변합니다.

+ 5+ 요약하자면

  • GPT는 기본적으로 “다음 단어 확률 계산기”임

  • 하지만 **양념(프롬프트·감정·구조)**을 넣으면
    → 확률 분포가 달라지고
    → 다른 창의적 결과가 나옴

  • 그래서 “돌(입력)”을 던지면
    → 파문(확률 변화)이 퍼지고
    → 거기서 “새로운 의미의 단어”가 솟아나는 거예요.