부제목: 질 좋은 한국어 코퍼스의 중요성

LLM (Large Language Model)은 방대한 매개변수와 학습 데이터를 기반으로 딥러닝 기술로 사전학습(Pre-training)된 후, 사용자 지향적인 튜닝 과정을 거쳐 실시간 추론(Inference)에 사용된다. 이 과정은 고성능 GPU와 LLM 경량화 기술을 필요로 하며, 특히 한국어·한국문화 특화 모델 개발을 위해서는 어휘 수정과 고품질 Corpus 기반의 재학습, 정렬 튜닝이 핵심이다.

LLM의 구조: Pre-training → Alignment Tuning → Inference

  • Pre-training (사전학습): 대규모 텍스트 데이터(corpus)를 통해 언어의 기본 규칙과 통계적 패턴을 학습한다. 이 단계는 수십억 개의 파라미터와 고성능 GPU 자원을 필요로 하며, 대부분 대기업이나 연구기관 중심으로 이루어진다.
  • Alignment Tuning (정렬 튜닝): 사전학습된 모델을 사용자 지향적 응답에 맞게 조정하는 단계이다.
  • Inference (추론): 학습된 모델을 사용자 입력에 실시간으로 반응시키는 단계이다. 일반적으로 CUDA 기반 Nvidia GPU가 가장 효율적이나, 최근에는 다음과 같은 다양한 하드웨어에서도 추론 가능:

한국어 특화 LLM을 위해 무엇이 가장 필요한가? ‘구조화된 고품질 데이터’

현존하는 한국어 특화 모델은 대부분 원본 영어 모델에 비해 성능이 낮다. 그 주요 원인은 학습에 사용되는 corpus의 질과 양. 결국 구조화된 고품질 한국어 데이터를 축적하고, 이를 기반으로 사전학습과 튜닝을 거친 모델만이 실제적인 성능을 확보할 수 있다.

  • Vocabulary Edit (어휘 구조 조정):
  • Further Pre-training (재학습):
  • Alignment Tuning in Korean:

참고 자료:

  • https://www.youtube.com/watch?v=MVx57d9jS4M&list=WL&index=1
  • Deep Learning (DL) Model 기반. 영국의 스타트업 기업이었던 DeepMind가 2014년 구글에 인수되면서 딥러닝과 강화학습 기술을 활용해 개발한 바둑 두는 AlphaGo (2016년)
  • Natural Language Processing (NLP) Model
  • Parameter (매개변수) 갯수에 따라, LLM (Large Language Model) vs SLM (Small Language Model)
  • llama.cpp : C/C++ 기반으로 양자화된 LLM을 CPU에서도 실행 가능하게 하는 경량화 추론 엔진. 양자화 및 CPU 최적화 기술(멀티 쓰레딩, 캐시 최적화 등)등을 활용하여 로컬 환경에서 고성능 GPU 없이도 효율적인 추론을 가능하게 한다.
  • ollama (Open Large Language Model for AI Application) : Local PC에서 다양한 LLM을 실행할 수 있도록 도와주는 오픈소스 플랫폼
  • LLaMA (Large Language Model Meta AI) : 2023년 2월에 출시
  • LLM의 추상적 평가 기준 (Evaluation Metrics) 예시: 문장 유창성(fluency), 논리적 일관성(coherence), 사실성(accuracy), 응답의 완전성(completeness)