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title: "Training large language models — 대형 언어 모델 학습"
source: "https://systems-analysis.info/int/Training_large_language_models_%E2%80%94_%EB%8C%80%ED%98%95_%EC%96%B8%EC%96%B4_%EB%AA%A8%EB%8D%B8_%ED%95%99%EC%8A%B5"
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article: "Training_large_language_models_—_대형_언어_모델_학습"
language: "ko"
categories:
  - "Category:Korean"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 8243
wiki_created_at: 2026-09-07T01:14:27Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:14:27Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:24:16Z
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# Training large language models — 대형 언어 모델 학습

**대형 언어 모델(LLM) 훈련**은 수십억 개의 매개변수를 가진 신경망이 방대한 텍스트 데이터를 바탕으로 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 학습하는 복잡하고 자원 집약적인 과정이다. 이 과정은 GPT, BERT, Claude, Gemini와 같은 현대적 LLM을 만드는 데 있어 핵심적인 토대가 된다.

## 학습의 이론적 기초

### Transformer 아키텍처와 attention 메커니즘

현대의 LLM은 거의 전적으로 **Transformer** 아키텍처를 기반으로 하며, 이를 통해 긴 텍스트 시퀀스를 효율적으로 처리할 수 있다. 핵심 구성 요소는 **self-attention 메커니즘**으로, 모델이 전체 시퀀스의 맥락 안에서 각 단어의 중요도를 가중치로 반영할 수 있게 해준다. 이를 통해 장거리 의존 관계를 포착하고 데이터를 병렬로 처리할 수 있어, 순환 신경망(RNN)에 비해 학습 속도가 크게 향상된다.

### 핵심 과제: 다음 token 예측

대부분의 LLM(특히 GPT와 같은 생성 모델)이 학습하는 근본적인 과제는 **언어 모델링**이다. 모델은 이전의 모든 token을 기반으로 시퀀스에서 다음 token(단어 또는 단어의 일부)을 예측하는 법을 학습한다. 형식적으로, 모델은 연쇄 법칙에 따른 분해를 통해 시퀀스 $P(X)$의 확률을 최대화한다:

$P(X) = \prod\limits_{t = 1}^{T}P(x_{t}|x_{1},\ldots,x_{t - 1})$

학습에는 **크로스 엔트로피 손실 함수**가 사용되며, 이는 모델이 예측한 확률 분포와 실제 다음 token 사이의 차이를 측정한다.

## 학습 단계

LLM의 학습 과정은 일반적으로 두 가지 주요 단계로 구성된다.

### 1. 사전 학습 (Pre-training)

이 단계는 가장 대규모이며 계산 비용이 높은 단계로, 모델이 언어와 세계에 대한 기초 지식을 습득하는 과정이다.

- **데이터:** 모델은 수조 개의 token에 달할 수 있는 방대한 비레이블 텍스트 코퍼스로 학습된다. 데이터 출처에는 웹 페이지(예: Common Crawl), 위키백과, 디지털 도서관(Google Books), 코드 저장소(GitHub) 등이 포함된다.
- **목적:** 범용적인 언어 표현을 형성하는 것이다. 모델은 문법, 구문, 사실 정보, 심지어 일부 논리적 추론 요소까지 학습한다.
- **과정:** 이는 self-supervised learning으로, 정답(올바른 다음 token)이 데이터 자체에서 추출된다. 학습은 수천 개의 GPU 또는 TPU 클러스터에서 수 주에서 수 개월에 걸쳐 진행될 수 있다.

### 2. Fine-tuning과 정렬 (Alignment)

사전 학습 이후에는 '미완성' 모델을 특정 작업에 맞게 적응시키고 인간의 기대에 부합하도록 조정해야 한다.

- **Supervised Fine-tuning:** 모델은 소규모이지만 고품질의 레이블 데이터셋(예: '지시-응답' 쌍)으로 추가 학습되어 지시를 따르는 능력을 갖추게 된다.
- **인간 피드백 기반 강화 학습 (RLHF):** 정렬을 위한 핵심 방법론이다. 이 과정은 여러 단계로 구성된다:

1.  1.  사람 어노테이터들이 동일한 요청에 대한 모델의 여러 응답을 최선에서 최악 순으로 순위를 매긴다.
    2.  이 데이터를 바탕으로 **보상 모델(reward model)**이 학습되며, 어떤 응답을 인간이 선호할지 예측하는 법을 배운다.
    3.  기본 LLM은 보상 모델을 신호 원천으로 삼아 강화 알고리즘(예: PPO)을 통해 추가 학습되어 더 유용하고, 정직하며, 안전한 응답을 생성하게 된다.

이 두 단계 접근법(pre-training + fine-tuning/alignment)은 강력하면서도 제어 가능한 언어 모델을 만들 수 있게 해주는 업계 표준이 되었다.

## 실용적 측면

### 데이터: 수집, 규모 및 준비

데이터의 품질과 규모는 LLM 성공의 결정적인 요소이다.

- **수집:** 주제, 문체, 언어에 걸쳐 폭넓은 범위를 확보하기 위해 다양한 출처를 활용한다.
- **정제 및 필터링:** 중복 제거, 저품질 또는 유해 콘텐츠 필터링, 출처 균형 조정을 포함하는 매우 중요한 단계로, 모델이 특정 인터넷 언어에 과적합되지 않도록 한다.
- **토큰화:** 텍스트는 BPE나 SentencePiece와 같은 알고리즘을 사용하여 token(단어 또는 하위 단어)으로 분할된다. 토크나이저와 어휘 크기의 선택은 모델의 효율성과 품질에 직접적인 영향을 미친다.

### 분산 학습과 컴퓨팅 자원

수천억 개 또는 수조 개의 매개변수를 가진 모델을 학습시키려면 막대한 컴퓨팅 자원과 분산 학습 기법이 필요하다.

- **하드웨어:** 고속 네트워크(예: InfiniBand)로 연결된 수천 개의 GPU(예: NVIDIA A100/H100) 또는 TPU(Google)로 구성된 슈퍼컴퓨터가 사용된다.
- **병렬 처리:** 연산 분산을 위해 복잡한 병렬 처리 방식이 활용된다:
  - **Data Parallelism:** 각 GPU에 있는 모델 복사본이 각자의 데이터 부분을 처리한다.
  - **Model Parallelism:** 모델 자체가 여러 부분으로 나뉘어 서로 다른 GPU에 배치된다. 텐서 병렬(행렬 분할)과 파이프라인 병렬(레이어 분할)을 포함한다.
  - **ZeRO (Zero Redundancy Optimizer):** Microsoft DeepSpeed가 개발한 기술로, 매개변수, 그래디언트, 옵티마이저 상태의 중복을 제거하여 훨씬 더 큰 모델을 학습할 수 있게 한다.

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- **프레임워크:** 이러한 복잡한 방식을 구현하기 위해 **DeepSpeed**, **Megatron-LM**, Hugging Face Accelerate와 같은 전문 프레임워크가 사용된다.

## 접근법의 역사적 발전

- **1980~1990년대:** n-gram 기반의 통계적 언어 모델.
- **2001~2010년대:** RNN과 LSTM 기반의 신경망 언어 모델 등장으로 장기 의존 관계를 보다 잘 포착하게 됨.
- **2017년:** 「Attention Is All You Need」 논문 발표와 함께 병렬 학습을 가능하게 한 Transformer 아키텍처 등장.
- **2018~2019년:** 사전 학습된 최초의 Transformer인 GPT-1과 BERT 등장으로 'pre-training + fine-tuning' 패러다임이 확립됨.
- **2020년:** GPT-3 출시로 규모의 비약적 발전과 *few-shot* 능력의 출현이 이루어짐.
- **2022년:** ChatGPT 출시와 함께 유용하고 안전한 AI 어시스턴트 구축을 위한 핵심 방법론으로 RLHF가 대중화됨.
- **2023년~현재:** 멀티모달 모델(GPT-4, Gemini)의 시대, 컨텍스트 윈도우 확장 경쟁 및 에이전트 기능 발전.

## 참고 문헌

- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. NIPS.
- Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. NAACL.
- Brown, T. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. NIPS.
- Ouyang, L. et al. (2022). *Training language models to follow instructions with human feedback*. arXiv:2203.02155.

## 외부 링크

- LLM 입문 — Hugging Face 강좌