MLP가 뭐길래 요즘 다시 뜬다고 할까?
최근 Claude와 같은 인공지능 모델이 MLP 구조를 도입하거나, 다시 주목하고 있다는 기사를 본 적이 있습니다. 생소한 단어였기에 처음에는 ‘이게 도대체 뭘까?’라는 궁금증이 생겼고, 공부를 시작하게 되었죠. 이 글은 인공지능에 대한 사전 지식이 전혀 없어도 MLP가 어떤 개념인지 이해할 수 있도록 구성했습니다.
인공지능과 신경망, 그리고 퍼셉트론
인공지능(AI)은 인간처럼 생각하거나 판단할 수 있도록 컴퓨터를 설계하는 기술입니다. 이 중에서도 ‘인공신경망(Artificial Neural Network)’은 인간의 뇌를 흉내 내기 위해 만들어진 구조입니다.
인간의 뇌에는 뉴런이라는 신경세포가 있는데, 이 뉴런이 신호를 받고 전달하는 과정을 수학적으로 모델링한 것이 바로 퍼셉트론(Perceptron)입니다.
퍼셉트론은 입력값을 받아서 중요한 정도(가중치)를 곱하고, 그 결과가 기준값(임계치)을 넘으면 ‘예’ 또는 ‘아니요’라고 판단합니다. 아주 단순한 판단을 내릴 수 있는 기본 단위입니다.
MLP란 무엇인가?
MLP는 Multi-Layer Perceptron의 줄임말로, 퍼셉트론을 여러 층으로 쌓은 신경망 구조를 말합니다.
- 입력층(Input Layer): 데이터를 받아들이는 첫 단계
- 은닉층(Hidden Layers): 입력값을 조합하고 가공하여 복잡한 패턴을 추출
- 출력층(Output Layer): 최종 결과를 출력
MLP는 은닉층이 하나 이상 존재하기 때문에 ‘다층(Multi-Layer)’이라는 이름이 붙었습니다. 이 구조 덕분에 단일 퍼셉트론보다 훨씬 복잡하고 정교한 판단이 가능해졌습니다.
왜 MLP가 필요할까?
과거에는 사람이 직접 조건문(if문 등)을 사용하여 규칙을 정하는 방식으로 프로그램을 만들었습니다. 예를 들어, “귀가 길고 수염이 없으면 개” 같은 규칙을 사람이 직접 정했죠. 하지만 현실 세계의 문제는 그렇게 간단하지 않습니다. 고양이와 개의 차이를 구분하는 데에는 귀 모양, 크기, 털 색, 자세, 배경 등 수많은 요소가 복합적으로 작용합니다.
MLP는 이러한 복잡한 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 사람이 직접 규칙을 만드는 대신, 데이터를 기반으로 스스로 패턴과 규칙을 학습할 수 있도록 하는 것이죠.
MLP에서 가중치란?
가중치(weight)는 입력값에 곱해지는 숫자로, 해당 입력이 결과에 얼마나 영향을 미치는지를 결정합니다. 예를 들어, 햄버거의 맛을 판단할 때 ‘고기 맛’이 ‘소스 맛’보다 중요하다고 느껴진다면, 고기 맛에 더 높은 가중치를 부여하게 됩니다. 마찬가지로 인공지능도 학습 과정을 통해 어떤 입력이 더 중요한지를 파악하고, 가중치를 조절해 가며 성능을 향상합니다.
층이 많으면 뭐가 달라지나?
층이 많아지면, 데이터의 특징을 더 정교하고 계층적으로 파악할 수 있습니다.
- 1층: 단순한 패턴 인식 (예: 색, 모양)
- 2층: 여러 패턴을 조합한 특징 (예: 얼굴 윤곽)
- 3층 이상: 복합적 의미 파악 (예: 감정, 상황)
즉, 층이 많아질수록 더 복잡하고 추상적인 개념을 처리할 수 있게 됩니다. 이것이 딥러닝(deep learning)의 핵심이며, MLP는 이 딥러닝 구조의 가장 기본적인 형태라고 할 수 있습니다.
그럼 왜 요즘 MLP가 다시 주목받을까?
MLP는 오래전부터 존재한 구조지만, 최근에는 다음과 같은 이유로 다시 주목받고 있습니다.
- 기존 모델의 한계: Transformer 구조는 성능이 뛰어나지만 계산 비용이 높고, 문장이 길어질수록 속도가 느려지는 단점이 있습니다.
- MLP의 효율성: 구조가 단순하고 병렬 처리가 쉬워서 계산 속도가 빠르고 비용이 적게 듭니다.
- 기술의 발전: 예전에는 MLP가 처리하지 못했던 복잡한 문제들도, 이제는 개선된 구조 덕분에 처리할 수 있게 되었습니다.
- 대형 모델 시대의 요구: 모델이 커질수록 연산 효율성과 확장성이 중요해졌고, MLP는 이에 적합한 구조로 다시 평가받고 있습니다.
Claude, Grok, RetNet, RWKV 등 최근 AI 모델들도 MLP 구조 또는 그 변형 구조를 적극 활용하고 있는 추세입니다.
마무리하며
MLP는 간단해 보이지만, 인공지능의 뿌리이자 핵심 구조 중 하나입니다. 최근에는 그 단순함과 효율성 덕분에 다시 주목받고 있으며, Claude나 Grok 같은 최신 모델에서도 MLP 기반 구조가 활발히 연구되고 있습니다.
“복잡한 문제를 스스로 학습하며 풀어가는, 단순하지만 강력한 구조”
MLP는 과거의 조연에서, 이제는 효율성과 확장성을 겸비한 주연으로 부상하고 있습니다.
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