🎁⏳ 앞으로 나올 모든 LLM(대규모 언어 모델) 포스트를 단번에 이해하게 해줄 6단계 요약
🎁⏳ 앞으로 나올 모든 LLM(대규모 언어 모델) 포스트를 단번에 이해하게 해줄 6단계 요약
수천 페이지를 요약했습니다 — LLM 개발 파이프라인의 모든 핵심 요소를 한눈에!
다음과 같은 기술들이 어디에 적용되는지 명확하게 이해할 수 있어요:
🌐 웹 스크래핑
🧠 RLHF & RLAIF
⚙️ 트랜스포머 아키텍처
⚡ ONNX 최적화
✂️ 그래디언트 클리핑
그리고 더 많은 핵심 기술들!
》LLM 개발을 위한 6가지 핵심 단계
1️⃣ 데이터 수집
🕸️ GitHub, Reddit, 위키피디아 등에서 웹 크롤링
🧹 중복/스팸/편향 콘텐츠 제거 및 정제
🔖 소스, 타임스탬프, 품질 등 메타데이터 추가
2️⃣ 전처리 및 토크나이징
🔠 SentencePiece, BPE 등의 토크나이저 사용
📦 JSON, TFRecord, Hugging Face 형식으로 포맷
⚙️ 샤딩으로 병렬 처리 속도 향상
3️⃣ 모델 설계 및 사전 학습
🏗️ GPT, LLaMA, Falcon 등 트랜스포머 기반 모델 선택
🔋 A100/H100/TPU v4로 대규모 학습
🔁 CLM, Gradient Checkpointing, FSDP, ZeRO 적용
⚡ FP16/BF16, 그래디언트 클리핑, 적응 학습률로 최적화
4️⃣ 모델 정렬 (SFT & RLHF)
📚 InstructGPT, Alpaca 등으로 감독학습 파인튜닝
🎮 RLHF: 생성 → 랭킹 → 보상 → PPO로 최적화
🛡️ RLAIF, 적대적 학습으로 안전성 강화
5️⃣ 배포 및 최적화
📦 GPTQ, AWQ, LLM.int8(), 지식 증류로 모델 경량화
🚀 Triton, vLLM, TensorRT, Ray Serve로 배포
📈 지연시간, 헛소리(hallucination), 사용자 피드백 추적
6️⃣ 평가 및 벤치마킹
🧪 HumanEval, MMLU, ARC, MT-Bench 등 활용
🛑 프롬프트 해킹, 편향 테스트로 안전성 확인
LLM을 개발하거나 공부하는 분들께 북마크 필수 자료!
이제는 AI를 제대로 이해하고 이야기할 시간입니다.
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