Baking a Model: A Metaphor for LLM Training

개요

LLM(Large Language Model) 훈련 과정을 베이킹에 비유하여 모델 구축 메커니즘을 설명하며, 특히 사전 훈련(pre-training)과 사후 훈련(post-training)의 차이점을 중심으로 소개합니다.

주요 내용

* 모델의 구성: 대화가 가능한 컴퓨터 시스템으로서, 사용자 인터페이스(UI)와 핵심 모델(model proper) 두 부분으로 나뉩니다. UI는 일반적인 프로그래밍 기법으로 구축되며, 핵심 모델은 숫자의 집합체로 훈련을 통해 생성됩니다.
* 훈련(Training): 프로그래밍과 유사하게 아티팩트를 수정하여 미래 행동을 변화시키지만, AI 모델은 수동으로 숫자를 추측하는 대신 훈련 과정을 거칩니다. 훈련은 크게 사전 훈련과 사후 훈련으로 나뉩니다.
* 사전 훈련(Pre-training): 모델 훈련의 "콜드 브루잉" 과정에 비유됩니다. 초기 조건을 설정하고 방대한 데이터를 모델에 여러 번 통과시키며, 때로는 수억 달러와 수개월의 시간이 소요되는 대규모 작업입니다. 이 과정의 결과물은 바로 사용 가능하지 않지만, 이후 과정을 위한 기반이 됩니다.
* 사후 훈련(Post-training): 모델 훈련의 "성형 및 요리" 과정에 비유됩니다. 원시 모델이 특정 문제에 대해 제대로 처리하지 못하는 부분을 개선하기 위한 연구자(모델 엔지니어)들의 미세 조정을 포함합니다. 수많은 작은 코드 및 데이터 조각들이 생성되며, 이를 적용하여 모델의 성능을 향상시키고 인간에게 유용한 응답을 생성하도록 만듭니다.

시사점

LLM 훈련 과정은 베이킹처럼 초기 조건에 민감하며, 사전 훈련을 통해 가능성을 구축하고 사후 훈련을 통해 인간에게 유용한 결과물을 만들어내는 복잡한 메커니즘을 가집니다. 이러한 훈련 과정의 이해는 AI 모델의 개발 및 적응 전략 수립에 중요한 통찰을 제공할 수 있습니다.