LLM(대규모 언어 모델)의 학습 원리는 주로 두 가지 주요 단계로 나눌 수 있습니다: 사전 학습(Pre-training)과 파인 튜닝(Fine-tuning)입니다. 이 두 단계는 LLM이 자연어를 이해하고 생성하는 능력을 갖추도록 하는 핵심 과정입니다.
1. 사전 학습(Pre-training)
사전 학습 단계에서는 LLM이 방대한 양의 텍스트 데이터를 사용하여 언어의 구조와 의미를 학습합니다. 이 과정은 다음과 같은 절차로 진행됩니다:
- 데이터 수집: 다양한 출처(예: 웹사이트, 책, 뉴스 기사)에서 대규모 텍스트 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 모델이 언어를 이해하는 데 필요한 기초 자료가 됩니다.
- 전처리 및 토큰화: 수집된 데이터는 정리되고 표준화된 후, 토큰이라는 작은 단위로 나뉩니다. 이 과정은 모델이 데이터를 효과적으로 처리할 수 있도록 돕습니다.
- 모델 훈련: 선택된 딥 러닝 아키텍처(주로 트랜스포머 모델)를 사용하여 모델이 데이터를 학습하게 합니다. 이 단계에서 LLM은 문장 내 단어들 간의 관계를 파악하고, 문맥을 이해하는 능력을 기릅니다. 예를 들어, "사과는 과일이다"라는 문장에서 "사과"와 "과일" 간의 관계를 학습하게 됩니다.
- 자기 지도 학습: LLM은 주어진 문맥에서 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습합니다. 예를 들어, "나는 사과를 먹고 싶다"라는 문장에서 "먹고" 다음에 올 단어를 예측하는 것입니다. 이 과정에서 모델은 문맥을 고려하여 가장 자연스러운 단어를 선택합니다.
2. 파인 튜닝(Fine-tuning)
사전 학습이 완료된 후, LLM은 특정 작업에 맞게 조정되는 파인 튜닝 단계를 거칩니다. 이 과정은 다음과 같은 방식으로 진행됩니다:
- 특정 데이터셋 사용: LLM은 특정 작업(예: 질문 응답, 감정 분석 등)에 맞는 데이터셋을 사용하여 추가 학습을 진행합니다. 이 데이터셋은 모델이 수행할 작업에 특화된 정보를 포함하고 있습니다.
- 모델 조정: 파인 튜닝 과정에서는 모델의 가중치를 조정하여 특정 작업에 대한 성능을 향상시킵니다. 예를 들어, 고객 리뷰의 감정을 분석하는 모델을 만들기 위해, 긍정적 및 부정적인 리뷰 데이터로 모델을 훈련시킵니다.
- RLHF(휴먼 피드백을 통한 강화 학습): 인간의 피드백을 통해 모델의 출력을 개선하는 방법이 사용됩니다. 예를 들어, 모델이 생성한 두 개의 응답 중 더 나은 응답을 선택하도록 인간 평가자가 피드백을 제공하고, 이를 바탕으로 모델이 학습합니다.
결론
LLM의 학습 원리는 방대한 양의 데이터를 기반으로 한 사전 학습과 특정 작업에 맞춘 파인 튜닝으로 구성됩니다. 이러한 과정은 LLM이 자연어를 이해하고 생성하는 데 필요한 능력을 갖추도록 하며, 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 합니다. LLM의 발전은 AI 기술의 진화를 이끌고 있으며, 앞으로도 더욱 정교한 모델들이 등장할 것으로 기대됩니다.