LLM 학습의 기초와 대규모 모델 훈련 및 정렬 과정

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소규모 모델과 Llama 3와 같은 대규모 모델의 학습 환경 차이를 다룬다. 수천 개의 GPU에서 수주간 학습되는 대규모 모델은 메모리 요구량이 방대하다. 데이터, 텐서, 파이프라인 병렬화 전략을 통해 연산 부하를 분산한다. 이러한 전략은 대규모 모델 학습의 필수 요소로 작용한다.

Chinchilla 스케일링 법칙을 통해 모델 크기와 학습 데이터 양의 최적 균형을 설명한다. 모델의 각 레이어가 학습 과정에서 무엇을 배우는지 분석한다. 이는 효율적인 모델 학습 설계를 위한 필수 이론적 배경이다. 컴퓨팅 자원 효율성을 극대화하는 모델 학습 설계의 기준이 된다.

사전 학습된 LLM은 기본적으로 다음 토큰 예측기(next-token predictor)로 작동한다. 질문에 답하기보다 문장을 완성하려는 경향을 보인다. SFT, RLHF, DPO와 같은 사후 학습 기법을 통해 이를 유용한 어시스턴트로 전환한다. 이 과정은 모델의 출력 방향을 사용자의 의도에 맞게 정렬하는 핵심 단계이다.

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