소프트웨어 AI LM

LLM 바닥부터 만들기: 기초부터 배우는 대형 언어 모델

Insight Press 2025. 3. 2. 16:52

https://www.youtube.com/watch?v=osv2csoHVAo&t=832s&ab_channel=홍정모

LLM 바닥부터 만들기: 기초부터 배우는 대형 언어 모델

언어 모델(LLM)에 대한 관심이 높아지는 요즘, 많은 사람들이 '이 기술이 어떻게 작동하는 걸까?'라는 의문을 가지고 있습니다. 오늘은 LLM을 바닥부터 직접 만들어보는 과정을 통해 대형 언어 모델의 기본 원리를 알아보겠습니다.

LLM의 현재와 미래

최근 몇 년간 LLM 기술은 급속도로 발전했습니다. ChatGPT와 같은 서비스의 등장으로 일반인들도 쉽게 접할 수 있게 되었고, 이제는 대학 수업에서도 가르치는 보편적인 기술이 되어가고 있습니다. 특히 중국의 DeepSeek 같은 기업들이 등장하면서 오픈소스 LLM 생태계도 크게 확장되고 있습니다.

API 사용료에 대한 부담 없이 활용할 수 있는 고품질 오픈소스 모델들이 계속해서 공개되고 있어, LLM 기술을 더 깊이 공부하는 것은 현시점에서 좋은 선택이 될 것입니다.

LLM 개발 과정 요약

LLM을 만드는 과정은 크게 다음과 같은 단계로 나눌 수 있습니다:

사전 훈련(Pre-training): 일반적인 언어 능력을 학습시키는 단계
미세 조정(Fine-tuning): 특정 업무를 수행하도록 가르치는 단계

사전 훈련 단계에서는 큰 텍스트 코퍼스를 사용해 '다음 단어 예측하기'와 같은 기본적인 언어 패턴을 학습합니다. 미세 조정 단계에서는 특정 작업에 맞는 데이터셋을 통해 원하는 기능을 수행하도록 가르칩니다.

실습: 간단한 LLM 만들기

이제 실제로 간단한 LLM을 구현해보겠습니다. 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. 훈련 데이터 준비

영어 텍스트로는 '해리포터' 책이나 '이상한 나라의 앨리스'와 같은 널리 알려진 작품을 사용할 수 있습니다. 한국어 데이터로는 무협소설 '묵향'과 같은 텍스트를 활용할 수 있습니다.

데이터 전처리 과정에서는 불필요한 줄바꿈이나 여러 공백을 제거하는 등의 정리 작업을 수행합니다.

2. 토큰화(Tokenization)

텍스트를 뉴럴 네트워크가 이해할 수 있는 숫자로 변환하는 과정입니다. 예를 들어 "Harry Potter was a wizard."라는 문장은 [18308, 1441, 373, 257, 1873, 13]과 같은 토큰 시퀀스로 변환됩니다.

영어 텍스트에는 tiktoken, 한국어 텍스트에는 LG AI X1 등의 토크나이저를 사용할 수 있습니다.

3. 데이터 로더 구현

모델 훈련에 사용할 데이터를 효율적으로 로드하는 클래스를 구현합니다. 이 과정에서 중요한 점은 '다음 단어 예측' 형태로 데이터를 구성하는 것입니다.

예를 들어 "Harry Potter was a wizard."라는 문장이 있다면:

입력: "Harry" → 출력: "Potter"
입력: "Harry Potter" → 출력: "was"
입력: "Harry Potter was" → 출력: "a"

이런 식으로 한 단어씩 밀려서 다음 단어를 예측하도록 데이터를 구성합니다.

4. 모델 정의

트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 간단한 GPT 모델을 정의합니다. 핵심 컴포넌트는 다음과 같습니다:

임베딩 레이어
트랜스포머 블록
- 멀티헤드 어텐션
- 피드포워드 네트워크
- 레이어 정규화
출력 레이어

중요한 개념 중 하나는 '마스크드 셀프 어텐션'입니다. 다음 단어를 예측할 때 미래의 단어 정보를 보지 못하도록 마스킹 처리를 하는 것입니다.

5. 모델 훈련

배치 단위로 데이터를 모델에 입력하고, 손실 함수와 옵티마이저를 사용해 모델의 가중치를 업데이트합니다. 에폭(epoch)은 전체 데이터셋을 한 번 학습하는 것을 의미하며, 여러 에폭 동안 반복 학습하여 성능을 향상시킵니다.

6. 텍스트 생성

훈련된 모델을 사용해 텍스트를 생성하는 과정입니다. 모델에 시작 프롬프트를 입력하고, 그 다음에 올 단어를 예측한 뒤, 예측된 단어를 다시 입력에 추가하여 반복하는 방식으로 텍스트를 생성합니다.

온도(temperature) 파라미터를 조절하여 생성되는 텍스트의 다양성과 무작위성을 제어할 수 있습니다:

낮은 온도(0에 가까움): 확률이 가장 높은 단어만 선택
높은 온도(1 이상): 확률이 낮은 단어도 선택될 가능성 증가

결과 확인

모델을 훈련한 후 다양한 프롬프트로 텍스트를 생성해볼 수 있습니다:

영어 모델(해리포터로 훈련): "Dobby is..." → "Dobby is free", "Dobby is used", "Dobby is a"
한국어 모델(묵향으로 훈련): "묵향이란..." → "묵향이란 녀석", "묵향이란 별칭", "묵향이란 선배"

결론

이렇게 간단한 LLM을 직접 구현해보면 대형 언어 모델의 기본 작동 원리를 이해할 수 있습니다. 물론 실제 상용 수준의 LLM은 훨씬 더 많은 데이터와 복잡한 훈련 과정이 필요합니다.

이번 실습은 LLM의 핵심 원리를 이해하는 첫걸음이며, 머신러닝에 대한 더 깊은 이해를 위해서는 바이어스-배리언스 트레이드오프, 오버피팅 방지 기법 등 추가적인 개념 학습이 필요합니다.

간단한 실험만으로도 LLM의 기초 원리를 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 더 복잡한 모델이나 응용 프로그램으로 발전시켜 나갈 수 있을 것입니다.

Perplexity 심층 연구

LLM 바닥부터 만들기: 대형 언어 모델의 이론과 실습

대규모 언어 모델(LLM)은 현대 인공지능 연구의 핵심 기술로 자리매김하며 자연어 처리 분야를 혁신하고 있습니다. 본 보고서는 LLM의 기본 원리부터 실제 구현까지 체계적으로 탐구하며, 2025년 현재의 기술 동향을 반영한 종합적인 분석을 제공합니다. 특히 트랜스포머 아키텍처의 작동 메커니즘, 사전 훈련 및 미세 조정 전략, 실제 구현 시 발생하는 기술적 도전과제 등을 심층적으로 다룹니다. 실무 개발자와 학술 연구자 모두가 활용할 수 있는 이론적 틀과 실용적 지침을 제시하는 것이 본 연구의 핵심 목표입니다.

대규모 언어 모델의 구조적 특성

트랜스포머 아키텍처의 혁신

2017년 구글 연구팀이 제안한 트랜스포머 아키텍처6는 순차적 처리의 한계를 극복한 혁신적 모델 구조입니다. 기존 RNN 계열 모델의 장기의존성 문제를 해결하기 위해 셀프 어텐션(self-attention) 메커니즘을 도입하였으며, 이는 입력 시퀀스 내 요소 간 관계를 동시에 분석할 수 있게 합니다. 수학적으로 표현하면 어텐션 가중치는 softmax(QKTdk)V\text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})Vsoftmax(dkQKT)V 공식으로 계산되며8, 여기서 Q,K,VQ, K, VQ,K,V는 각각 쿼리, 키, 밸류 행렬을 나타냅니다.

트랜스포머 블록의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

멀티헤드 어텐션: 병렬 처리 방식을 통해 다양한 관점에서의 문맥 분석 가능
위치 인코딩: 순차 정보를 주입하기 위한 삼각함수 기반 위치 표현
피드포워드 네트워크: 비선형 변환을 통한 특징 추출 강화

`python*# 트랜스포머 블록 예시 코드* class TransformerBlock(nn.Module): def init(self, d_model, num_heads): super().init() self.attention = MultiHeadAttention(d_model, num_heads) self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) self.ffn = PositionwiseFFN(d_model) self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)

def forward(self, x):
    attn_output = self.attention(x)
    x = self.norm1(x + attn_output)
    ffn_output = self.ffn(x)
    return self.norm2(x + ffn_output)`

임베딩 계층의 진화

초기 워드투벡 기법에서 최신 컨텍스트 기반 임베딩까지 발전 과정에서3, LLM은 단순 단어 의미를 넘어 문맥 의존적 표현 학습이 가능해졌습니다. BERT의 양방향 표현 학습3과 GPT의 자기회귀적 접근6이 대표적인 사례입니다. 최근 연구에서는 토큰 임베딩 차원이 모델 성능에 미치는 영향이 실험적으로 입증되었으며, 4096차원 이상의 고차원 공간 사용이 일반화8.

사전 훈련 프로세스의 핵심 요소

데이터 처리 파이프라인

효과적인 LLM 개발을 위해서는 10TB 이상의 다국어 코퍼스 구축이 필수적입니다5. 데이터 클렌징 과정에서 정규표현식 기반 노이즈 제거, 중복 문서 식별 알고리즘, 도메인 밸런싱 기법 등이 결합되어 사용됩니다. 한국어 처리의 경우 형태소 분석기와 어절 단위 토큰화의 장단점 비교 연구가 활발히 진행되고 있습니다7.

토크나이저 선택은 모델 성능에 직접적 영향을 미치며, 서브워드 분할 방식의 BPE(Byte-Pair Encoding)가 주류로 자리잡았습니다2. 한국어 특성상 음절 기반 분할과 어절 보존 간의 트레이드오프 분석이 중요하며, 최근 LG AI X1 토크나이저가 한글 처리 효율성 면에서 우수한 성과를 보이고 있습니다7.

분산 훈련 전략

대규모 모델 훈련을 위한 3D 병렬화 기법(데이터/파이프라인/텐서 병렬)이 표준화되었습니다. 메모리 최적화를 위한 체크포인팅 기법과 혼합 정밀도 연산이 필수적으로 적용되며, 최근 TPU v5와 A100 GPU 클러스터 조합이 비용 대비 효율 면에서 최적의 성능을 나타내는 것으로 보고되었습니다8.

손실 함수 측면에서 교차 엔트로피 최적화가 기본 틀을 이루지만, 최근 연구에서는 과적합 방지를 위한 라벨 스무딩 기법과 지식 증류 접근법이 결합된 하이브리드 방식이 주목받고 있습니다4. 학습률 스케줄링에서는 코사인 감쇠 전략이 널리 채택되어 있으며, 웜업 단계에서의 그라디언트 클리핑이 수렴 속도 향상에 기여합니다.

미세 조정 기법의 최신 동향

도메인 특화 전략

특정 업무 영역에 맞는 모델 튜닝을 위해 어댑터 레이어와 LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법이 각광받고 있습니다5. 재훈련 없이 0.1% 이하의 파라미터만 조정하여 기존 모델 성능을 유지하면서 새로운 작업에 적응할 수 있는 이 방법론은 계산 비용 절감 면에서 혁신적입니다.

`python*# LoRA 구현 예시* class LoRALayer(nn.Module): def init(self, original_layer, rank): super().init() self.original = original_layer self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(original_layer.in_features, rank)) self.lora_B = nn.Parameter(torch.zeros(rank, original_layer.out_features))

def forward(self, x):
    return self.original(x) + x @ self.lora_A @ self.lora_B`

인간 피드백 강화 학습(RLHF)

모델 출력 품질 개선을 위한 RLHF 기법은 프록시 보상 모델과 정책 경사도 알고리즘의 결합으로 이루어집니다5. 인간 평가 데이터셋 구축 시 인터랙티브 러닝 프레임워크를 도입하면 표본 효율성을 40% 이상 향상시킬 수 있다는 실험 결과가 최근 발표되었습니다. 특히 한국어 특성에 맞는 문화적 맥락 반영 평가 지표 개발이 중요한 과제로 부상하고 있습니다.

실제 구현 시 발생하는 도전 과제

계산 자원 관리

175B 파라미터 모델 훈련에 약 3,000 GPU 시간과 45TB 저장 공간이 필요하며8, 에너지 소비 효율화를 위한 모델 압축 기법 연구가 활발합니다. 양자화 기반 추론 최적화가 대표적인 사례로, 8비트 연산 시 FP32 대비 4배 속도 향상을 달성하면서 정확도 손실을 1% 미만으로 유지하는 기술이 개발되었습니다.

윤리적 고려사항

결론 및 향후 과제

LLM 기술 발전은 인공지능 생태계 전반에 걸친 패러다임 변화를 주도하고 있습니다. 본 연구를 통해 확인된 핵심 원칙은 체계적인 데이터 관리, 모듈형 아키텍처 설계, 지속적 성능 모니터링의 중요성입니다. 향후 연구 방향으로는 신경망 생물학적 학습 메커니즘 모방, 에너지 효율형 경량화 알고리즘 개발, 다중 모달 상호작용 강화 등을 제안합니다. 한국어 특화 모델 개발을 위해서는 고유 언어 구조 반영과 문화적 맥락 이해 체계 구축이 시급한 과제로 부상할 것으로 전망됩니다.

Citations:

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