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초보자를 위한 LLM 훈련의 이해를 쉽게 하는 방법

초보자를 위한 LLM 훈련의 이해를 쉽게 하는 방법

대형 언어 모델 (LLM)에 대한 소개

A. LLM의 정의와 특징

1. 방대한 어휘와 언어 이해력

대형 언어 모델 (LLM)은 인공 지능 시스템으로, 인터넷에서 가져온 대량의 텍스트 데이터를 훈련하여 자연 언어의 깊은 이해를 발전시킵니다. 이 모델은 수백만 개의 고유한 단어로 이루어진 방대한 어휘에 액세스할 수 있으며, 다양한 주제와 문맥에서 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다.

2. 인간과 유사한 텍스트 생성 능력

LLM의 가장 특징적인 특성 중 하나는 일관되고 유창하며 문맥에 적합한 텍스트를 생성하는 능력입니다. 이 모델은 긴 형식의 콘텐츠 (예: 기사, 이야기 또는 코드)를 생성할 수 있으며, 이는 사람이 작성한 텍스트와 구별하기 어려울 수 있습니다.

3. 자연 언어 처리에서의 다양한 응용

LLM은 언어 번역, 텍스트 요약, 질문 응답, 대화 시스템 및 창작적 글쓰기 등 다양한 자연 언어 처리 (NLP) 작업에 적용되고 있습니다. 그들의 다용도와 성능은 그들을 많은 최첨단 NLP 시스템의 기본 구성 요소로 만들었습니다.

II. LLM의 훈련 과정

A. 데이터 수집 및 전처리

1. 웹 크롤링과 텍스트 스크레이핑

LLM의 훈련은 일반적으로 인터넷에서 대량의 텍스트 데이터를 수집하는 것으로 시작합니다. 이 과정은 웹 크롤링과 텍스트 스크레이핑 기술을 사용하여 웹 사이트, 책 및 소셜 미디어와 같은 다양한 온라인 소스에서 다양한 텍스트 말뭉치를 수집하는 것을 포함합니다.

2. 데이터 정리 및 필터링

원시 텍스트 데이터가 수집되면, 노이즈, 관련 없는 내용 및 잠재적으로 유해하거나 편향된 정보를 제거하기 위해 정리 및 필터링해야 합니다. 이 단계는 HTML 태그 제거, 특수 문자 처리, 저품질 또는 중복된 텍스트 확인 및 제거 등의 기술을 사용합니다.

3. 토큰화 및 어휘 생성

정리된 텍스트 데이터는 토큰화되며, 이는 텍스트를 더 작고 의미 있는 단위로 나누는 것을 의미합니다 (예: 단어, 하위 단어 또는 문자). 이 과정은 또한 모델이 훈련되는 유일한 고유한 토큰의 유한 집합인 어휘를 생성하는 것을 포함합니다.

B. 구조적 고려 사항

1. Transformer 기반 모델

LLM은 종종 Transformer 아키텍처에 기반하며, 이는 2017년 Vaswani 외의 영향력있는 논문 "Attention is All You Need"에서 소개되었습니다. Transformer 아키텍처는 인코더-디코더 구조와 주의 메커니즘의 사용으로 특징 지어집니다. 이로써 모델은 출력을 생성할 때 입력의 관련 부분에 선택적으로 주의를 집중할 수 있습니다.

a. 인코더-디코더 구조

Transformer 아키텍처에서 인코더 구성요소는 입력 시퀀스를 처리하고 문맥화된 표현을 생성하며, 디코더 구성요소는 출력 시퀀스를 생성할 때 인코더의 출력을 참조합니다.

b. 주의 메커니즘

주의 메커니즘은 Transformer 기반 모델의 핵심 구성 요소로, 각 출력 토큰을 생성할 때 모델이 입력의 관련 부분에 동적으로 주의를 집중할 수 있게 합니다. 이는 모델이 장거리 종속성을 포착하고 전반적인 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

2. 모델 크기와 깊이 확장

LLM 개발의 주요 트렌드 중 하나는 모델 크기와 깊이의 확장입니다. 더 크고 깊은 모델은 다양한 NLP 작업에서 성능이 향상되었지만, 이러한 확장은 상당한 계산 및 메모리 요구 사항을 수반합니다.

3. 특화된 모듈 통합

핵심 Transformer 아키텍처 외에도, LLM에는 특화된 모듈이나 구성 요소를 통합하여 기능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 일부 모델은 외부 지식 원본에 액세스하기 위한 검색 메커니즘이나 복잡한 작업 해결 능력을 향상시키기 위한 추론 모듈을 포함할 수 있습니다.

C. 사전 훈련 전략

1. 비지도 사전 훈련

a. 마스킹된 언어 모델 (MLM)

마스킹된 언어 모델은 LLM의 인기있는 사전 훈련 전략으로, 모델이 부분적으로 마스킹된 입력 시퀀스에서 누락된 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이 작업은 모델이 언어의 풍부한 문맥 의미 표현을 학습하는 데 도움이 됩니다.

b. 인과적 언어 모델 (CLM)

인과적 언어 모델에서 모델은 이전 토큰들을 고려하여 시퀀스의 다음 토큰을 예측하도록 훈련됩니다. 이 작업은 모델이 자연 언어의 내재 구조와 패턴을 학습할 수 있게 합니다.

c. 다음 문장 예측 (NSP)

일부 LLM은 두 문장이 논리적으로 연결되어 있는지 여부를 예측하는 다음 문장 예측 작업에 대해 훈련됩니다. 이를 통해 모델은 텍스트의 담화 수준의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.

2. 감독 사전 훈련

a. 질문-답변

LLM은 질문-답변 데이터 세트에서 사전 훈련될 수 있으며, 모델은 주어진 맥락에 기반하여 질문을 이해하고 답변하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 모델은 강력한 독해 능력을 개발할 수 있습니다.

b. 텍스트 의미론적 도출

텍스트 의미론적 도출은 주어진 가설이 충족되는지를 결정하는 모델의 사전 훈련 작업입니다. 이를 통해 모델은 텍스트 간의 논리적인 관계를 이해할 수 있게 됩니다.

c. 감성 분석

감성 분석 작업에서 모델은 주어진 텍스트의 감성 (긍정적, 부정적 또는 중립적)을 분류하는 방법을 학습할 수 있으며, 주관적인 언어의 이해를 개선할 수 있습니다.

D. 최적화 기술

1. 효율적인 훈련 알고리즘

a. 기울기 누적

기울기 누적은 모델 매개 변수를 업데이트하기 전에 여러 미니 배치의 기울기를 누적하는 기술로, 훈련 중에 메모리 제약을 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.

b. 혼합 정밀도 훈련

혼합 정밀도 훈련은 float32와 float16과 같은 서로 다른 숫자 정밀도 형식을 활용하여 훈련 과정을 가속화하고 메모리 풋프린트를 줄이는 기술입니다. 이는 모델의 성능에 큰 영향을 주지 않으면서도 훈련 속도를 높일 수 있습니다.

c. 기울기 체크포인트

기울기 체크포인팅은 역전파 중에 활성화를 다시 계산하여 순전파 중에 활성화를 저장하는 메모리 절약 기술입니다. 이는 대형 모델의 메모리 요구 사항을 줄일 수 있습니다.

2. 하이퍼파라미터 튜닝

a. 학습률

학습률은 훈련 중 모델 매개 변수 업데이트의 단계 크기를 결정하는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 학습률을 조절하는 정교한 튜닝은 모델의 수렴과 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

b. 배치 크기

배치 크기는 각 반복에서 처리되는 훈련 예제의 수를 결정하는 것으로, 훈련 동역학과 모델의 최종 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

c. 가중치 감소

가중치 감소는 손실 함수에 패널티 항을 추가하여 모델이 더 작은 매개 변수 값을 학습하도록 하는 정규화 기술입니다. 그것은 과적합의 위험을 줄이고자 합니다.

LLM의 크기 조정과 효율적인 훈련

A. 모델 병렬화

1. 데이터 병렬화

데이터 병렬화는 훈련 데이터를 여러 장치 (예: GPU)에 분할하고, 각 장치는 자체 데이터 하위 집합에 대한 기울기를 계산합니다. 그런 다음 기울기가 모아져 모델 매개 변수를 업데이트하는 데 사용됩니다.

2. 모델 병렬화

모델 병렬화는 모델 아키텍처를 여러 장치에 나누는 것을 의미합니다. 각 장치는 모델 출력 일부를 계산하는 역할을 담당합니다. 이는 단일 장치에 맞지 않는 매우 큰 모델의 훈련에 특히 유용할 수 있습니다.

3. 파이프라인 병렬화

파이프라인 병렬화는 데이터와 모델 병렬화를 결합한 것으로, 모델을 여러 단계로 나누고 각 단계를 다른 장치에 할당합니다. 이는 대형 LLM의 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

B. 하드웨어 가속화

1. GPU 활용

GPU (그래픽 처리 장치)는 대형 언어 모델의 훈련에서 중요한 구성 요소로, 신경망 훈련에 포함된 고도로 병렬화된 계산에 대해 전통적인 CPU와 비교하여 큰 속도 향상을 제공합니다.

2. Tensor Processing Units (TPUs)

Tensor Processing Units (TPUs)는 구글이 개발한 효율적인 머신 러닝 계산을 위한 특수 하드웨어 가속기입니다. TPUs는 Transformer 기반 LLM을 포함한 특정 유형의 신경망 구조에 대해 GPU에 비해 더욱 높은 성능 향상을 제공할 수 있습니다.

3. 클라우드 플랫폼에서 분산 훈련

대형 언어 모델의 훈련은 종종 상당한 계산 리소스가 필요하며, 온프레미스에서 이러한 리소스를 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 많은 연구원과 조직은 Google Cloud, Amazon Web Services 또는 Microsoft Azure와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 활용하여 훈련 프로세스를 여러 기계에 분산시키고 확장 가능한 인프라를 활용합니다.

C. 효율적인 주의 메커니즘

1. 희소 주의

전통적인 Transformer 기반 모델은 모든 토큰이 시퀀스의 다른 토큰에 주의를 기울이는 밀집된 주의 메커니즘을 사용합니다. 특히 긴 시퀀스의 경우, 이는 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. Longform Transformer나 Reformer와 같은 희소 주의 메커니즘은 선택적으로 일부 토큰에만 주의를 기울여 계산 비용을 줄이는 것을 목표로 합니다.

2. 축별 주의

축별 주의는 주의 계산을 시퀀스 차원과 특징 차원을 기준으로 두 개의 별도의 주의 연산으로 분리하는 효율적인 주의 메커니즘입니다. 이를 통해 주의 메커니즘의 계산 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.

3. Reformer와 Longform TransformerReformer 및 Longform Transformer 모델은 전통적인 Transformer 모델과 비교하여 훨씬 더 긴 입력 시퀀스를 처리하기 위해 효율적인 어텐션 메커니즘, 예를 들어 지역 감지 해싱 및 순환 잔여 연결을 포함하고 있습니다.

D. 메모리 풋프린트 줄이기 기술

1. 가중치 양자화

가중치 양자화는 모델의 매개변수(예: 32비트 부동소수점에서 8비트 정수로)의 정밀도를 감소시키는 기술로, 모델 크기와 메모리 사용량을 줄이고 모델 성능에 미미한 영향을 미치는 장점이 있습니다.

2. 지식 증류

지식 증류는 더 작은 "학생" 모델이 더 큰 "선생님" 모델의 동작을 모방하도록 훈련시키는 모델 압축 기술입니다. 이를 통해 모델의 메모리 및 계산 요구 사항을 줄이면서 성능을 유지할 수 있습니다.

3. 가지치기 및 모델 압축

가지치기는 신경망에서 덜 중요한 연결(가중치)을 선택적으로 제거하여 성능에 큰 영향을 주지 않고 모델 크기를 줄이는 기술입니다. 추가적으로, 저차원 분해 및 텐서 분해와 같은 다양한 모델 압축 기술을 사용하여 LLM의 메모리 풋프린트를 더욱 줄일 수 있습니다.

컨볼루션 신경망(CNNs)

컨볼루션 신경망(CNNs)은 이미지 데이터를 처리하고 분석하는 데 특히 적합한 딥러닝 모델 유형입니다. CNN은 인간의 시각 피질 구조에서 영감을 받아, 시각 필드의 특정 영역에 반응하는 뉴런들로 구성되어 있습니다.

CNN의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

  1. 컨볼루션 레이어: 이 레이어는 입력 이미지에 학습 가능한 필터 세트를 적용하며, 각 필터는 이미지에서 특정한 특징을 추출합니다. 이 작업의 출력은 특정 위치의 입력 이미지에서 특정 기능의 존재를 나타내는 특징 맵(feature map)입니다.

  2. 풀링 레이어: 이 레이어는 특징 맵의 공간 크기를 줄여서 매개변수의 수와 모델의 계산 복잡성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

  3. 완전 연결 레이어: 이 레이어는 기존의 신경망 레이어와 유사하며, 레이어 내의 각 뉴런은 이전 레이어의 모든 뉴런에 연결됩니다.

다음은 이미지 분류를 위한 간단한 CNN 아키텍처의 예시입니다:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# 모델 정의
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

이 예시에서는 세 개의 컨볼루션 레이어, 두 개의 맥스 풀링 레이어, 두 개의 완전 연결 레이어를 가진 CNN 모델을 정의합니다. 모델의 입력은 28x28 픽셀의 흑백 이미지이고, 출력은 각 클래스의 확률을 나타내는 10차원 벡터입니다.

순환 신경망(RNNs)

순환 신경망(RNNs)은 텍스트, 음성 및 시계열 데이터와 같은 연속적인 데이터를 처리하고 분석하기에 특히 적합한 딥러닝 모델 유형입니다. RNN은 시퀀스 내 요소 사이의 종속성을 포착하기 위해 설계되었으며, 이를 통해 새로운 시퀀스를 생성하거나 예측할 수 있습니다.

RNN의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

  1. 순환 레이어: 이 레이어는 입력 시퀀스를 한 번에 하나의 요소씩 처리하며, 각 시간 단계에서 레이어의 출력은 현재 입력과 이전 숨겨진 상태에 따라 결정됩니다.

  2. 숨겨진 상태: 이는 RNN의 내부 표현으로, 한 시간 단계에서 다음 시간 단계로 전달됩니다.

  3. 출력 레이어: 이 레이어는 RNN의 최종 숨겨진 상태를 기반으로 출력 시퀀스 또는 예측을 생성합니다.

다음은 텍스트 생성을 위한 간단한 RNN의 예시입니다:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# 모델 정의
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=max_length))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
 
# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

이 예시에서는 임베딩 레이어, LSTM 레이어 및 밀집 출력 레이어를 가진 RNN 모델을 정의합니다. 모델의 입력은 텍스트 시퀀스이고, 출력은 어휘에 대한 확률 분포로써, 이를 사용하여 새로운 텍스트를 생성할 수 있습니다.

생성적 적대 신경망(GANs)

생성적 적대 신경망(GANs)은 주어진 데이터셋과 유사한 이미지 또는 텍스트와 같은 새로운 데이터를 생성하기 위해 설계된 딥러닝 모델 유형입니다. GAN은 생성자(generator) 네트워크와 판별자(discriminator) 네트워크 두 개의 신경망으로 구성되어 있으며, 경쟁적인 방식으로 훈련됩니다.

생성자 네트워크는 새로운 데이터를 생성하는 역할을 수행하며, 판별자 네트워크는 주어진 샘플이 실제 데이터(훈련 데이터)인지 가짜 데이터(생성자에 의해 생성된)인지를 결정하는 역할을 수행합니다. 두 네트워크는 생성자가 점점 더 현실적인 샘플을 생성하도록하고, 판별자는 실제 데이터와 가짜 데이터를 더 잘 구별할 수 있도록 훈련됩니다.

다음은 손으로 쓴 숫자를 생성하기 위한 간단한 GAN의 예시입니다:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# 생성자 네트워크 정의
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# 판별자 네트워크 정의
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
discriminator.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation='relu'))
discriminator.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# 모델 컴파일
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5), trainable=False)

이 예시에서는 생성자 네트워크와 판별자 네트워크를 정의합니다. 생성자 네트워크는 100차원의 임의의 노이즈 벡터를 입력으로 받고, 28x28 픽셀의 흑백 이미지를 생성합니다. 판별자 네트워크는 28x28 픽셀의 흑백 이미지를 입력으로 받아 이를 실제 데이터인지 가짜 데이터인지 이진 분류로 출력합니다.

두 네트워크는 생성자가 판별자를 속이도록 훈련되며, 판별자는 실제 데이터와 가짜 데이터를 올바르게 분류할 수 있도록 훈련됩니다.

전이 학습

전이 학습은 대규모 데이터셋에서 훈련된 모델을 더 작은 데이터셋에서 훈련될 모델의 시작점으로 사용하는 딥러닝 기술입니다. 이는 작은 데이터셋으로부터 딥러닝 모델을 처음부터 훈련하기에 충분하지 않은 경우에 특히 유용할 수 있습니다.

전이 학습의 주요 단계는 다음과 같습니다:

  1. 사전 훈련된 모델 로드: 예를 들어 ImageNet과 같은 대규모 데이터셋에서 사전 훈련된 모델을 로드합니다.

  2. 기본 레이어 고정: 사전 훈련된 모델의 기본 레이어의 가중치를 고정하여 훈련 중에 업데이트되지 않도록 합니다.

  3. 새로운 레이어 추가: 모델에 새로운 레이어(예: 새로운 출력 레이어)를 추가하고, 이러한 레이어를 작은 데이터셋에 대해 훈련합니다.

다음은 이미지 분류를 위해 사전 훈련된 VGG16 모델을 사용한 전이 학습의 예시입니다:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# 사전 훈련된 VGG16 모델 로드
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# 기본 레이어 고정
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# 새로운 레이어 추가
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

이 예시에서는 사전 훈련된 VGG16 모델을 로드하고, 기본 레이어의 가중치를 고정하고, 모델에 새로운 완전 연결 레이어를 추가합니다. 새로운 레이어는 작은 데이터셋에 대해 훈련되며, 기본 레이어는 고정됩니다.

결론

이 튜토리얼에서는 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 생성적 적대 신경망 및 전이 학습과 같은 주요 딥러닝 개념과 기술을 다루었습니다. 이러한 기술은 이미지 인식, 자연어 처리, 생성 모델링 등 다양한 응용 분야에서 널리 사용되고 있습니다.

딥러닝을 탐색하고 적용하는 과정에서 데이터 전처리, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 조정의 중요성을 명심하는 것이 중요합니다. 또한 딥러닝은 빠르게 진화하는 연구 및 실무 분야이므로 최신 동향을 지속적으로 파악하는 것이 중요합니다.

이 튜토리얼이 딥러닝 기술을 이해하고 적용하는 데 튼튼한 기반이 되었기를 바랍니다. 즐거운 학습되기를 바랍니다!

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