<div id="readability-page-1" class="page"><div id="post-body-6819540265708257133" itemprop="articleBody">
<div><p>이 글은&nbsp;LLM 동작 메커니즘과 최신 기술 분석 내용을 나눔한다.</p></div><div><p><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEiPVC8sOdu3XmgOij-ge9y2rJXnTXzmek6bkqfNMZ0USBzlSbjSIPaWSSoCj4zHtGBi-4vqkR6rvvxebGne9trVlYPqNw78Vij1mVD5QNb-VV8FuYxMQdPdas4xiMCixWy5-N3MUvaJNJ3klemERnwA-LpRnzjWoyx2VZelDjdm0RarZgj5rMMdySG9P9CX"><img alt="" data-original-height="718" data-original-width="1400" height="143" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEiPVC8sOdu3XmgOij-ge9y2rJXnTXzmek6bkqfNMZ0USBzlSbjSIPaWSSoCj4zHtGBi-4vqkR6rvvxebGne9trVlYPqNw78Vij1mVD5QNb-VV8FuYxMQdPdas4xiMCixWy5-N3MUvaJNJ3klemERnwA-LpRnzjWoyx2VZelDjdm0RarZgj5rMMdySG9P9CX=w478-h245" width="280"></a></p><p>MoE 개념</p></div><div><p>최신 대규모 언어모델의 기술적 기법들은 크게 효율성과 성능 향상을 동시에 추구하는 방향으로 발전하고 있다. 우선 혼합 전문가 구조라 불리는 MoE 기법은 수많은 전문가 모듈 중 일부만 선택적으로 활성화하여 연산 효율을 극대화하는 방식이다. 게이트 네트워크가 입력 토큰의 은닉 상태를 보고 가장 적합한 전문가를 확률적으로 선택하고 선택된 전문가만 계산에 참여하기 때문에 전체 연산량은 줄어들면서도 특정 전문가가 특정 패턴에 특화되도록 학습된다. 이 과정에서 균형을 잡기 위해 부가적인 로드 밸런싱 손실이 함께 도입된다.</p>
<p>또한 파라미터 효율적 미세조정 기법들이 각광받고 있다. LoRA와 같은 방법은 거대한 모델의 전체 파라미터를 업데이트하지 않고 저차원 어댑터 행렬만 학습해도 충분히 성능을 낼 수 있도록 한다. 이 방식은 저장 공간과 학습 자원을 크게 줄이면서도 다양한 도메인에 빠르게 적응할 수 있다는 장점이 있다.</p>
<p>양자화와 프루닝 역시 중요하다. 양자화는 모델 파라미터를 16비트나 8비트 같은 저정밀도로 표현하여 메모리 사용량과 연산 속도를 개선한다. 프루닝은 중요도가 낮은 가중치를 제거함으로써 모델 크기를 줄이고 효율을 높인다. 이 두 기법은 실제 배포 환경에서의 속도와 비용 문제를 해결하는 핵심적 방법으로 활용된다.</p>
<p>메모리와 추론 속도를 개선하기 위한 기법으로는 효율적 어텐션 구조가 있다. 전통적인 어텐션은 시퀀스 길이에 따라 연산량이 제곱으로 늘어나는데 이를 완화하기 위해 플래시 어텐션과 같은 최적화 기법이 개발되었다. 이 방식은 GPU의 메모리 대역폭을 최대한 활용하면서도 연산을 줄여 긴 시퀀스 처리 능력을 크게 향상시킨다.</p>
<p>데이터 품질과 안전성을 강화하기 위한 학습 전략도 주목된다. 인간 피드백을 통한 강화학습 기법인 RLHF는 모델이 단순히 언어를 생성하는 수준을 넘어 사용자의 의도와 선호를 반영하도록 만든다. 최근에는 직접적인 강화학습 대신 선호 데이터만으로 지도학습을 수행하는 DPO와 같은 방식이 도입되어 학습의 안정성과 단순성이 개선되고 있다.</p>
<p>이와 함께 다중 모달 학습이 확대되고 있다. 텍스트뿐 아니라 이미지 음성 코드 등 다양한 데이터를 하나의 모델이 동시에 이해하고 생성할 수 있도록 설계하는 것이다. 이는 언어 중심에서 벗어나 실제 세계와 상호작용하는 범용 인공지능의 기반이 된다.</p>
<p>요약하면 최신 언어모델은 전문가를 선택적으로 활용하는 MoE 구조 파라미터 효율적 학습을 위한 LoRA 양자화와 프루닝 같은 최적화 메모리 효율적 어텐션 구조 인간 피드백 기반 학습 전략 그리고 다중 모달 통합 학습이라는 축 위에서 진화하고 있는 것이다.</p></div><p><b>레퍼런스</b></p><div><ul><li><a href="https://sausheong.com/how-to-train-a-llm-from-scratch-1c3490e8b2ce">How to train a LLM from scratch. How to train a small LLM at home with… | by Sau Sheong | Medium</a></li><li><a href="https://medium.com/@bogdan.su/in-this-article-we-will-build-our-llm-which-i-called-lightlm-from-scratch-choose-the-optimal-c1e1839668db">Developing and training a small MoE LLM from scratch | Medium</a></li><li><a href="https://medium.com/@mahadir.ahmad/mastering-the-intuition-behind-large-language-model-llm-by-building-gpt-2-from-scratch-6f93bc303cb9">Building Large Language Model (LLM) from Scratch in just 160 lines of Code | by Mahadir Ahmad | Medium</a></li><li><a href="https://towardsdatascience.com/how-to-build-an-llm-from-scratch-8c477768f1f9/">How to Build an LLM from Scratch | Towards Data Science</a></li><li><a href="https://medium.com/@raufpokemon00/building-a-large-language-model-llm-from-scratch-61fed0570ea5">Building a Large Language Model (LLM) from Scratch | by Abdul Rauf | Medium</a></li><li><a href="https://medium.com/data-science/understanding-llms-from-scratch-using-middle-school-math-e602d27ec876">LLMs from Scratch Using Middle School Math | TDS Archive</a></li><li><a href="https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch">rasbt/LLMs-from-scratch: Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step</a></li></ul></div>

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Daddy Makers

이 글은 LLM 동작 메커니즘과 최신 기술 분석 내용을 나눔한다.
MoE 개념
최신 대규모 언어모델의 기술적 기법들은 크게 효율성과 성능 향상을 동시에 추구하는 방향으로 발전하고 있다. 우선 혼합 전문가 구조라 불리는 MoE 기법은 수많은 전문가 모듈 중 일부만 선택적으로 활성화하여 연산 효율을 극대화하는 방식이다. 게이트 네트워크가 입력 토큰의 은닉 상태를 보고 가장 적합한 전문가를 확률적으로 선택하고 선택된 전문가만 계산에 참여하기 때문에 전체 연산량은 줄어들면서도 특정 전문가가 특정 패턴에 특화되도록 학습된다. 이 과정에서 균형을 잡기 위해 부가적인 로드 밸런싱 손실이 함께 도입된다.
또한 파라미터 효율적 미세조정 기법들이 각광받고 있다. LoRA와 같은 방법은 거대한 모델의 전체 파라미터를 업데이트하지 않고 저차원 어댑터 행렬만 학습해도 충분히 성능을 낼 수 있도록 한다. 이 방식은 저장 공간과 학습 자원을 크게 줄이면서도 다양한 도메인에 빠르게 적응할 수 있다는 장점이 있다.
양자화와 프루닝 역시 중요하다. 양자화는 모델 파라미터를 16비트나 8비트 같은 저정밀도로 표현하여 메모리 사용량과 연산 속도를 개선한다. 프루닝은 중요도가 낮은 가중치를 제거함으로써 모델 크기를 줄이고 효율을 높인다. 이 두 기법은 실제 배포 환경에서의 속도와 비용 문제를 해결하는 핵심적 방법으로 활용된다.
메모리와 추론 속도를 개선하기 위한 기법으로는 효율적 어텐션 구조가 있다. 전통적인 어텐션은 시퀀스 길이에 따라 연산량이 제곱으로 늘어나는데 이를 완화하기 위해 플래시 어텐션과 같은 최적화 기법이 개발되었다. 이 방식은 GPU의 메모리 대역폭을 최대한 활용하면서도 연산을 줄여 긴 시퀀스 처리 능력을 크게 향상시킨다.
데이터 품질과 안전성을 강화하기 위한 학습 전략도 주목된다. 인간 피드백을 통한 강화학습 기법인 RLHF는 모델이 단순히 언어를 생성하는 수준을 넘어 사용자의 의도와 선호를 반영하도록 만든다. 최근에는 직접적인 강화학습 대신 선호 데이터만으로 지도학습을 수행하는 DPO와 같은 방식이 도입되어 학습의 안정성과 단순성이 개선되고 있다.
이와 함께 다중 모달 학습이 확대되고 있다. 텍스트뿐 아니라 이미지 음성 코드 등 다양한 데이터를 하나의 모델이 동시에 이해하고 생성할 수 있도록 설계하는 것이다. 이는 언어 중심에서 벗어나 실제 세계와 상호작용하는 범용 인공지능의 기반이 된다.
요약하면 최신 언어모델은 전문가를 선택적으로 활용하는 MoE 구조 파라미터 효율적 학습을 위한 LoRA 양자화와 프루닝 같은 최적화 메모리 효율적 어텐션 구조 인간 피드백 기반 학습 전략 그리고 다중 모달 통합 학습이라는 축 위에서 진화하고 있는 것이다.
레퍼런스
How to train a LLM from scratch. How to train a small LLM at home with… | by Sau Sheong | Medium
Developing and training a small MoE LLM from scratch | Medium
Building Large Language Model (LLM) from Scratch in just 160 lines of Code | by Mahadir Ahmad | Medium
How to Build an LLM from Scratch | Towards Data Science
Building a Large Language Model (LLM) from Scratch | by Abdul Rauf | Medium
LLMs from Scratch Using Middle School Math | TDS Archive
rasbt/LLMs-from-scratch: Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step

LLM 동작 메커니즘과 최신 기술 분석

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