GTX 1080 Ti로 바닥부터 직접 학습시킨 프랑스어 LLM 제작기

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TL;DR

기존의 사전 학습 모델을 미세 조정하는 대신, 데이터 크롤링부터 토크나이저 설계, 모델 아키텍처 구현 및 학습까지 모든 단계를 직접 수행한 프로젝트입니다. GTX 1080 Ti 11GB라는 제한된 하드웨어 환경에서 효율을 극대화하기 위해 15M 파라미터 규모를 선택했으며, 이는 Chinchilla 법칙에 따라 271M 토큰의 데이터셋에 최적화된 크기입니다. 아키텍처는 RoPE, RMSNorm, SwiGLU, Flash Attention을 적용한 현대적인 LLaMA 스타일을 채택했습니다. 학습은 노이즈 제거, 커리큘럼 학습, 대조 학습의 3단계 파이프라인으로 구성되었으나, 10에포크 시점에 발생한 정전으로 인해 중간 중단되었습니다. 실험 결과 모델이 문법과 스타일은 습득했으나 개념적 연결 능력은 부족함이 확인되어, 향후 Lambda Labs의 A100 인프라와 확장된 데이터셋을 통해 개선할 계획입니다.

빠른 이해

요약 브리프

개인 개발자가 저사양 GPU(1080 Ti)로 프랑스어 특화 LLM을 바닥부터 구축한 엔지니어링 사례입니다. 최신 LLaMA 아키텍처와 3단계 학습 기법을 적용해 15M 모델을 학습시켰으며, 데이터와 토크나이저 최적화의 중요성을 강조합니다.

새로운 점

상용 API나 대형 모델의 미세 조정이 아닌, 개인 환경에서 데이터 크롤링부터 아키텍처 구현까지 전체 파이프라인을 독자적으로 구축한 점이 차별화됩니다.

핵심 메커니즘

입력 텍스트 → 커스텀 BPE 토크나이저 → RoPE/SwiGLU 기반 Decoder-only Transformer → 3단계(Denoising/Curriculum/Contrastive) 학습 → 프랑스어 문장 생성

핵심 수치

Parameters: 15M- Chinchilla 최적화 고려
Dataset Size: 271M tokens- French Wikipedia 기반
Training Speed: 4.5 steps/s- GTX 1080 Ti 환경
Perplexity (PPL): 17.87- 10 에포크 시점 측정값
Chars/Token Ratio: 3.997- 프랑스어 최적화 결과

섹션별 상세

아키텍처 설계: GPT-2를 넘어선 LLaMA 스타일 채택

단순한 GPT-2 구조 대신 RoPE(Rotary Positional Embedding), RMSNorm, SwiGLU 활성화 함수 등 최신 LLM의 표준 기술을 적용했습니다. RoPE를 통해 절대적 위치 대신 토큰 간의 상대적 거리를 회전 행렬로 인코딩하여 긴 시퀀스 일반화 성능을 확보했습니다. 또한 Flash Attention(SDPA)과 QK-Norm을 도입하여 메모리 효율과 학습 안정성을 동시에 꾀했습니다. 파라미터 수는 15M으로 설정되었는데, 이는 보유한 271M 토큰 대비 파라미터당 약 18.1개의 토큰을 학습하게 함으로써 Chinchilla 최적화 지점에 맞춘 결과입니다.

데이터셋 구축 및 커스텀 토크나이저

프랑스어 위키피디아 데이터를 기반으로 하되, AI를 활용해 가독성이 높은 마크다운 스타일로 재구성하여 271M 토큰 규모의 데이터셋을 확보했습니다. 기존 GPT-2 토크나이저가 프랑스어 처리 시 토큰 분할 효율이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 ByteLevel BPE 토크나이저를 직접 학습시켰습니다. 그 결과 프랑스어 텍스트에서 문자당 토큰 비율 3.997이라는 최적의 효율을 달성했으며, UNK(Unknown) 토큰 발생률을 0%로 낮췄습니다. 데이터 전처리 과정에서는 Numpy int32 멀티프로세싱을 활용해 리스트 방식 대비 RAM 사용량을 85% 절감했습니다.

3단계 학습 파이프라인과 정전 사고

학습은 단순 생성 학습을 넘어 연구 수준의 3단계 전략을 사용했습니다. 1단계는 15% 토큰을 손상시켜 복구하는 Denoising, 2단계는 시퀀스 길이를 점진적으로 늘리는 Curriculum 학습, 3단계는 SimCSE 스타일의 대조 학습(Contrastive Learning)으로 구성했습니다. GTX 1080 Ti에서 초당 4.5 스텝의 속도로 진행되던 중, 10에포크 시점에 정전이 발생하여 전체 18에포크 중 후반부가 중단되었습니다. 다행히 에포크별 자동 체크포인트 기능 덕분에 273M 토큰 학습 분량의 모델 가중치를 보존할 수 있었습니다.

실무 Takeaway

Chinchilla Scaling Law를 적용하여 271M 토큰 데이터셋에 대해 15M 파라미터 모델을 설계함으로써 제한된 자원에서 학습 효율을 극대화함
RoPE와 SwiGLU 같은 현대적 아키텍처 요소를 직접 구현하여 구형 GPT-2 방식보다 높은 성능 잠재력을 확보함
프랑스어 전용 ByteLevel BPE 토크나이저를 구축하여 다국어 모델 대비 토큰화 효율과 처리 속도를 개선함
정전 등 하드웨어 사고에 대비한 에포크 단위 체크포인트 저장 체계의 중요성을 실무적으로 증명함

언급된 리소스

문서원문 링크