개발자를 위한 LLM 학습 원리: 손실 함수, 역전파, 최적화

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핵심 요약

LLM 학습의 핵심인 손실 함수, 역전파, SGD 및 Adam 최적화 알고리즘과 학습률 스케줄을 다루는 개발자 가이드.

개발자를 위한 LLM 기초 이해 시리즈의 두 번째 편으로, 모델 예측 이후의 학습 과정인 손실 함수, 역전파, 최적화 알고리즘을 다루었다.

LLM 학습의 핵심 메커니즘인 손실 함수와 최적화 과정을 이해하는 것은 모델의 성능을 개선하고 학습 안정성을 확보하는 데 필수적이다. 개발자는 이를 통해 단순한 모델 사용을 넘어 학습 파이프라인을 직접 설계하고 최적화할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.

모델 예측 이후의 학습 과정에서 손실 함수는 예측값과 실제값의 차이를 측정한다. 역전파는 이 손실 값을 바탕으로 연쇄 법칙을 사용하여 각 파라미터의 기울기를 계산한다. 이 과정은 모델이 학습 데이터의 패턴을 파악하는 기초가 된다.

SGD와 Adam은 역전파로 도출된 기울기를 활용하여 수십억 개의 파라미터를 업데이트한다. 특히 Adam은 모멘텀과 적응형 학습률을 결합하여 학습 효율을 높인다. 이는 대규모 모델 학습에서 수렴 속도를 결정짓는 핵심 요소이다.

학습률 스케줄은 학습 단계에 따라 학습률을 조정하여 모델의 최적점 수렴을 돕는다. 고정된 학습률보다 학습률 스케줄을 적용할 때 학습 후반부의 진동이 줄어들고 더 정밀한 수렴이 가능하다. 이는 모델 학습의 안정성을 확보하는 데 중요하다.