대규모 언어 모델(LLM)의 훈련 기법과 데이터 처리 방법

대규모 언어 모델(LLM)의 훈련 기법과 데이터 처리 방법

 

최근 몇 년간 인공지능 기술의 비약적인 발전을 이끈 중심에는 단연 **대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)**이 있습니다. GPT, BERT, PaLM, LLaMA, Claude, Gemini 등으로 대표되는 LLM은 단순한 자연어처리(NLP)를 넘어서 코드 생성, 논리 추론, 다중 언어 번역, 멀티모달 처리, 그리고 인간 수준의 대화형 인공지능으로 확장되고 있습니다. 이러한 LLM은 수십억 개 이상의 파라미터(parameter)를 가지며, 수천억 단어 이상의 텍스트 데이터로 학습됩니다.

 

하지만 이러한 성능은 단순히 모델 크기를 키운다고 해서 얻어지는 것이 아닙니다. 오히려 효율적인 훈련 전략, 고도화된 데이터 처리, 정교한 학습 파이프라인 구성, 스케일 업 기술, 그리고 하드웨어 최적화 등의 복합적인 기술이 어우러져야 가능합니다. 즉, 대규모 언어 모델은 단순한 모델의 확장이 아닌, 고도의 공학적 설계와 운영 전략의 결정체라 할 수 있습니다.

 

이번 글에서는 LLM이 훈련되는 과정 전반을 심층 분석하며, 데이터 전처리부터 학습 알고리즘, 분산 훈련, 학습률 스케줄링, 혼합 정밀도 학습, 파인튜닝 전략, 프롬프트 학습 기법, 평가와 안전성 강화 기술까지 대규모 언어 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소들을 모두 다루어 봅니다. 연구자, 엔지니어, AI 서비스 기획자 모두에게 실질적인 인사이트를 제공할 수 있도록 구성된 본문은 LLM의 이해와 응용을 위한 완벽한 입문이자 확장 가이드가 될 것입니다.

 

대규모 언어 모델이란 무엇인가?

LLM(Large Language Model)은 수십억 개 이상의 파라미터를 학습하는 자연어 처리 모델을 의미합니다. 일반적으로 Transformer 기반이며, 입력된 텍스트 시퀀스를 이해하고, 다음 단어를 예측하거나 문장을 생성하는 데 최적화되어 있습니다.

• GPT-3: 175B 파라미터, OpenAI
• PaLM: 540B 파라미터, Google
• LLaMA 2: 7B, 13B, 65B 버전, Meta
• Claude: 100B+ (Anthropic)
• Gemini: Google DeepMind 최신 모델

이러한 모델은 방대한 텍스트 데이터를 사전학습(pretraining)하고, 특정 태스크를 위한 파인튜닝(fine-tuning) 또는 프롬프트 학습을 통해 다양한 활용이 가능해집니다.

 

LLM 학습의 전체 구조

대규모 언어 모델은 보통 다음과 같은 세 단계를 거쳐 훈련됩니다.

1. 사전학습 (Pretraining)
   • 방대한 일반 텍스트를 기반으로 언어적 패턴 학습
   • Causal LM(GPT) 또는 MLM(BERT) 방식 사용
2. 지식 강화 (Instruction Tuning)
   • 정제된 태스크 중심 데이터로 LLM이 사용자 지시에 잘 반응하도록 학습
   • Supervised Fine-Tuning (SFT)
3. 강화 학습 (RLHF)
   • Reinforcement Learning with Human Feedback
   • 사람이 선호하는 출력을 기준으로 보상 학습 진행

이러한 구조를 통해 일반적인 언어 이해 + 태스크 적응 + 인간 중심 조정이라는 3단계가 LLM의 성능을 구성합니다.

 

LLM을 위한 대규모 데이터 처리 전략

데이터 수집

• Common Crawl, Wikipedia, Reddit, GitHub, ArXiv, StackExchange, Books 등 다양한 출처에서 수집
• Multilingual 데이터, 도메인 특화 텍스트 포함 가능
• 노이즈 제거, 중복 필터링, 품질 점수화 등 정제 전처리 필수

데이터 정제(Curation)

• 품질 점수 기반 샘플링 → 학습 데이터 균형 유지
• NSFW, 혐오 표현, 개인정보 포함 문서 제거
• 문자열 토크나이징 → Byte-Pair Encoding(BPE), SentencePiece 등

데이터 셋 구성

• Pretraining용 일반 데이터셋 (10~100TB)
• Instruction Tuning용 고품질 QA, 요약, 번역, 명령 수행 샘플
• RLHF용 인간 선택 피드백 데이터 (A vs B 등 비교 평가)

 

LLM의 훈련을 위한 핵심 기술들

분산 학습 기술

• Data Parallelism: 데이터를 나누고 동일 모델 복제
• Model Parallelism: 모델 자체를 여러 GPU에 나누어 학습
• Pipeline Parallelism: 계층별 순차 실행 분산
• FSDP / DeepSpeed / Megatron-LM / Alpa: 모델 병렬화 자동화 프레임워크

혼합 정밀도 학습(Mixed Precision)

• FP16, BF16 등 저정밀도 연산 활용 → GPU 메모리 절감 + 속도 향상
• Automatic Mixed Precision(AMP)을 통해 오차 없이 안정적인 훈련 가능

학습률 스케줄링

• Warmup → Cosine Decay, Linear Decay 등
• 초기 빠른 수렴 + 장기 안정적 학습 유도

체크포인트 관리

• 주기적 저장 + 중단 시 복원 가능
• 분산 환경에서는 sharded checkpoint 필요

 

 

Instruction Tuning의 원리

SFT(Supervised Fine-Tuning)는 LLM이 명령 지시(Instruction)에 잘 반응하도록 만드는 훈련 과정입니다. 예:

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사용자: 요약해줘: 오늘은 날씨가 매우 맑고, 대기 질도 양호합니다. 모델: 오늘 날씨와 대기 질이 모두 양호합니다.

• 다양한 명령 유형 포함: 번역, 요약, 정렬, 대화, 분류 등
• 데이터셋 예시: FLAN, Super-Natural Instructions, Alpaca 등

SFT 이후 모델은 단순한 확률 예측기에서 사용자 친화적 언어 모델로 진화합니다.

 

RLHF: 인간 중심의 보상 학습

LLM은 학습된 확률에 따라 응답하지만, 사람이 선호하는 답은 그와 다를 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 사용하는 것이 RLHF입니다.

1. 수퍼바이즈드 튜닝된 모델로 여러 응답 생성
2. 사람이 A와 B 중 더 좋은 응답을 선택
3. 선호도를 학습한 보상 모델(Reward Model) 훈련
4. PPO(Proximal Policy Optimization) 등을 통해 보상 극대화 학습

이 과정을 통해 LLM은 단순 예측을 넘어, 윤리성, 논리성, 유용성 측면에서 사람이 만족하는 응답을 생성할 수 있게 됩니다.

 

LLM 파인튜닝 전략

Full Fine-Tuning

• 모든 파라미터를 다시 학습 → 정확도 높지만 비용 큼

Adapter Tuning (LoRA 등)

• 파라미터 효율 튜닝(Parameter Efficient Tuning, PET)
• LoRA(Low-Rank Adaptation), Prefix Tuning, Prompt Tuning 등

장점:

• GPU 메모리 사용량 대폭 감소
• 다양한 태스크에 빠른 적용 가능

 

LLM의 성능 평가 방법

• Perplexity: 언어 모델의 예측 성능 지표
• BLEU/ROUGE: 생성 문장의 유사도 평가
• Human Evaluation: 논리성, 사실성, 윤리성 평가
• Benchmarks:
  • MMLU: 범용 지식 평가
  • HellaSwag: 상식 추론
  • TruthfulQA: 사실성 검증
  • GSM8K: 수학 문제 해결
  • 학습 비용 절감을 위한 기술

 

• DPO(DPO - Direct Preference Optimization): RLHF 없이 인간 선호 반영
• QLoRA: 4bit 양자화를 통한 저비용 튜닝
• Distillation: 대모델 → 소형 모델 지식 전이
• Low-Rank Compression: 모델 경량화

 

LLM의 안전성과 윤리 강화 기법

• 토큰 필터링 및 NSFW 탐지
• 적대적 샘플 대응 (Red Teaming)
• 컨텐츠 중립화(De-biasing)
• 시스템 메시지 제어 (System Prompt)

LLM은 강력한 만큼, 그 영향력도 크므로 안전하고 윤리적인 응답 생성이 필수입니다.

 

 

 

연관 질문과 답변 FAQ

Q1. LLM 훈련에 필요한 데이터 크기는 어느 정도인가요?
A1. 일반적으로 수백 GB~수 TB 규모의 정제된 텍스트 데이터가 필요합니다.

Q2. GPT와 BERT는 훈련 방식이 다른가요?
A2. GPT는 Causal Language Modeling, BERT는 Masked Language Modeling 방식을 사용합니다.

Q3. LLM 훈련에 가장 많이 쓰이는 라이브러리는 무엇인가요?
A3. PyTorch, HuggingFace Transformers, DeepSpeed, Megatron-LM 등이 널리 사용됩니다.

Q4. Instruction Tuning 없이도 챗봇을 만들 수 있나요?
A4. 가능은 하지만, 지시 수행 능력이나 대화 자연스러움이 떨어질 수 있습니다.

Q5. 데이터 정제는 왜 그렇게 중요한가요?
A5. 모델의 응답 품질, 안전성, 편향 정도가 학습 데이터 품질에 크게 좌우되기 때문입니다.

Q6. RLHF는 꼭 필요한가요?
A6. 사용자의 만족도를 극대화하려면 효과적이지만, 비용이 높아 대안 기술(DPO 등)도 사용됩니다.

Q7. 모든 모델에 LoRA를 적용할 수 있나요?
A7. 대부분 가능하며, 특히 HuggingFace와 같은 라이브러리는 이를 쉽게 지원합니다.

Q8. LLM을 경량화하는 방법은 어떤 것이 있나요?
A8. Quantization, Knowledge Distillation, Pruning, Adapter Tuning 등 다양한 방법이 있습니다.