벡터Vector
여러 항목의 값을 정해진 순서로 적은 숫자 묶음
- 벡터는 여러 항목의 값을 정해진 순서로 적어 놓은 숫자 묶음이에요. 순서가 바뀌면 다른 뜻이 돼요.
- 숫자 하나가 아니라 묶음이라서 하나의 대상을 여러 면에서 한꺼번에 나타낼 수 있어요.
- 항목이 몇 개인지를 차원이라고 불러요. AI가 다루는 벡터는 보통 수백에서 수천 항목이에요.
- 두 벡터가 얼마나 닮았는지는 같은 자리끼리 견주어 계산해요. 그래서 항목 수가 같아야 비교돼요.
- AI 안에서는 글도 그림도 소리도 전부 벡터로 바뀌어 다뤄져요. 모델이 아는 세상의 유일한 모양이에요.
목차
1비유로 이해하기
명함 한 장에는 정해진 자리마다 정보가 적혀 있어요. 첫 줄에 회사, 그다음에 부서, 그 아래에 직함, 마지막에 지역이 오는 식이에요. 두 사람의 명함을 나란히 놓으면 같은 줄끼리 견주기만 해도 두 사람이 얼마나 비슷한 자리에 있는지 대충 보여요. 벡터는 이렇게 항목의 순서를 정해 놓고 값만 죽 적어 놓은 것이에요.
중요한 건 순서예요. 어떤 명함은 두 번째 줄이 부서인데 다른 명함은 두 번째 줄이 지역이라면 나란히 놓아도 비교가 되지 않아요. 벡터도 첫 번째 자리의 뜻, 두 번째 자리의 뜻이 모두에게 같아야 계산이 성립해요.
줄 수가 다른 명함끼리도 견줄 수 없어요. 항목이 다섯 개인 명함과 세 개인 명함은 나란히 놓아도 짝이 맞지 않아요.
2자세히 알아보기
순서가 정해진 숫자 줄이에요
벡터를 볼 때 사람들이 가장 먼저 놓치는 게 순서예요. 값이 세 개 있다면 그건 아무 숫자 세 개가 아니라 첫째 항목의 값, 둘째 항목의 값, 셋째 항목의 값이에요. 자리를 섞으면 전혀 다른 것을 가리키게 돼요.
이 규칙 덕분에 계산이 아주 단순해져요. 두 벡터를 더하려면 첫째끼리, 둘째끼리 더하면 끝이에요. 컴퓨터가 이런 계산을 수천 개씩 한꺼번에 처리할 수 있는 것도 자리가 딱 맞아떨어지기 때문이에요.
항목 수가 곧 차원이에요
항목이 두 개면 종이 위 점 하나로 그릴 수 있어요. 세 개면 방 안의 한 점이에요. 항목이 네 개를 넘으면 그림으로 그릴 수 없지만, 계산은 똑같이 돼요. 사람이 눈으로 보지 못할 뿐이지 수학이 막히는 건 아니에요.
AI가 쓰는 벡터는 보통 수백에서 수천 개의 항목을 가져요. 항목이 많을수록 미세한 차이까지 담을 수 있지만, 저장 공간과 계산량이 함께 늘어요. 그래서 용도에 따라 항목 수를 줄인 가벼운 벡터를 따로 만들어 쓰기도 해요.
더하고 빼면 방향이 생겨요
벡터는 점이면서 동시에 방향이기도 해요. 원점에서 그 점까지 화살표를 그으면 방향과 길이가 나오니까요. 두 벡터를 더하면 화살표를 이어 붙인 자리에 닿고, 빼면 한 점에서 다른 점으로 가는 방향이 나와요.
이 성질이 AI에서 크게 쓰여요. 뜻을 담은 벡터끼리 빼면 "이 둘 사이의 관계"에 해당하는 방향이 나오고, 그 방향을 다른 벡터에 더하면 비슷한 관계에 있는 자리에 닿아요. 나라 이름에서 수도로 향하는 방향이 여러 나라에서 비슷하게 나타난다는 관찰이 여기서 나왔어요.
닮은 정도는 각도로 재요
두 벡터가 얼마나 비슷한지 볼 때는 거리보다 방향을 주로 봐요. 원점에서 뻗은 두 화살표가 이루는 각이 좁으면 비슷하다고 보고, 벌어져 있으면 다르다고 봐요.
왜 길이가 아니라 각도일까요. 같은 이야기를 길게 쓴 글과 짧게 쓴 글은 화살표 길이가 다르지만 가리키는 방향은 비슷하기 때문이에요. 방향만 보면 분량 차이에 휘둘리지 않고 내용의 닮은 정도를 잡아낼 수 있어요.
3조금 더 정확하게
벡터는 같은 종류의 값을 순서대로 늘어놓은 일차원 배열이고, 항목 수를 차원이라고 불러요. 벡터를 여러 줄 쌓으면 행렬이 되고, 행렬을 더 쌓으면 텐서가 돼요. 모델 안의 계산은 대부분 이 벡터와 행렬을 곱하는 일이에요.
닮은 정도를 각도로 재는 방법을 코사인 유사도라고 해요. 두 벡터가 완전히 같은 방향이면 1, 아무 관계 없는 방향이면 0 근처가 나와요. 거리를 직접 재는 방법도 함께 쓰이는데, 어느 쪽이 나은지는 벡터를 어떻게 만들었느냐에 따라 달라져요.
비유가 어긋나는 지점도 있어요. 명함의 각 줄에는 "부서", "지역" 같은 이름이 붙어 있어서 사람이 읽을 수 있어요. 모델이 쓰는 벡터의 각 자리에는 이름이 없어요. 학습이 알아서 잡은 축이라 무엇을 나타내는지 아무도 설명하지 못해요. 또 명함은 사람이 채워 넣지만, 모델의 벡터는 학습 과정에서 저절로 정해진 값이에요.
4직접 해보기
5흔한 오해
벡터가 그냥 숫자 목록이다라고 생각하기 쉽지만, 실제로는 자리마다 뜻이 정해져 있어서 순서를 바꾸면 다른 것을 가리키게 돼요.
항목이 많을수록 좋다고 여기기 쉽지만, 실제로는 저장과 계산 비용이 함께 늘어서 용도에 맞는 크기를 고르는 편이 나아요.
서로 다른 모델이 만든 벡터도 비교할 수 있다고 생각하기 쉽지만, 실제로는 자리의 뜻이 서로 달라서 나란히 놓고 재도 아무 의미가 없어요.
7한 줄 요약
그러니까벡터는 항목의 순서를 정해 놓고 값만 죽 적은 숫자 묶음이고, AI 안에서 오가는 모든 것이 이 모양을 하고 있어요.
잘못된 내용이나 더 좋은 비유가 있나요? 수정 제안 보내기 · 마지막 수정2026-09-02