생성형 AI 모델, LLM 모델 생성 및 구조부터 성능 최적화와 학습 전략 방법 #1

이번 글에서는 생성형 AI 모델의 기본적인 구조와 모델을 생성하고, 모델의 성능을 향상하기 위해 효율적으로 훈련하는 다양한 학습  방법과 최적화 기법들을 정리해 보겠습니다.

생성형 AI 모델, LLM 모델 생성 및 구조

 

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  생성형 AI 모델의 핵심 아키텍처

LLM의 기반 트랜스포머 (Transformer)

• 현재 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 아키텍처입니다. '어텐션 메커니즘'을 통해 입력 시퀀스 내의 요소들 간의 관계를 효율적으로 학습하며, 텍스트 생성에서 압도적인 성능을 보여줍니다. 최근에는 이미지(비전 트랜스포머, ViT), 음성, 비디오 생성 분야로도 활용 범위가 확장되고 있습니다.

GAN (Generative Adversarial Networks)

• 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 구조입니다. 생성자는 실제와 구별하기 어려운 데이터를 만들려고 시도하고, 판별자는 생성된 데이터가 진짜인지 가짜인지 구별하려고 합니다. 

VAE (Variational Autoencoders)

• 입력 데이터를 압축하여 '잠재 공간(latent space)'으로 표현한 후, 이 잠재 공간에서 새로운 데이터를 샘플링하여 생성하는 모델입니다. GAN보다 학습이 안정적이라는 장점이 있으며, 주로 이미지 복원, 변형, 잠재 공간 탐색 등의 분야에서 많이 활용됩니다.

확산 모델 (Diffusion Models)

• 최근 이미지 및 비디오 생성 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 모델입니다. 무작위 노이즈에서 시작하여 점진적으로 노이즈를 제거해 나가면서 실제와 유사한 데이터를 생성하는 방식으로 작동합니다. 

 

  AI 성능을 끌어올리는 학습 전략 & 최적화

모델을 효율적으로 학습시키고, 특정 목적에 맞게 성능을 극대화하는 다양한 방법들이 있습니다.

• 사전 학습 (Pre-training)
  • AI의 기본 지식 습득
  • 대량의 데이터셋을 사용하여 모델이 일반적인 지식과 패턴을 학습하도록 하는 과정입니다. 예를 들어, LLM은 방대한 텍스트 코퍼스를 사전 학습하여 언어의 기본적인 이해를 형성합니다. 이는 모델이 특정 작업을 수행하기 위한 기초 역량을 쌓는 중요한 단계입니다.
• 파인튜닝 (Fine-tuning) & PEFT
  • 특정 작업에 AI 맞춤 훈련
  • 파인튜닝은 사전 학습된 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가로 학습시키는 과정입니다. 적은 양의 특정 데이터를 활용하여도 높은 성능을 얻을 수 있습니다.
  • PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)는 LLM과 같이 매개변수가 매우 많은 모델을 파인튜닝할 때, 모든 매개변수를 업데이트하는 대신 일부 매개변수만 조정하여 계산 비용을 크게 줄이는 기법입니다. LoRA (Low-Rank Adaptation)가 대표적인 예시입니다.
• 명령어 파인튜닝 (Instruction Fine-tuning)
  • AI를 똑똑하게 대화시키는 방법
  • 모델이 특정 명령(instruction)을 이해하고 그에 따라 정확하게 응답하도록 훈련하는 기법입니다. "이 텍스트를 요약해 줘"와 같은 구체적인 명령에 대한 예시를 학습시킴으로써, 모델의 지시 이행 능력과 유용성을 크게 향상시킵니다.
• 강화 학습 (Reinforcement Learning) & RLHF
  • 인간의 피드백으로 AI를 더 인간에 가깝게 만들기
  • 강화 학습은 모델이 환경과 상호작용하면서 '보상(reward)'을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식입니다. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 보상 신호로 사용하여 모델의 출력을 인간의 선호도와 가치에 맞게 정렬(align)시키는 강화 학습 기법입니다. LLM이 더 유용하고 안전하며 편향되지 않은 응답을 생성하도록 하는 데 결정적인 역할을 합니다.
• 지식 증류 (Knowledge Distillation)
  • 크고 강력한 AI의 지혜를 작고 빠른 AI에 전달
  • 크고 복잡한 "교사(Teacher)" 모델의 지식을 작고 효율적인 "학생(Student)" 모델로 전달하는 기술입니다. 교사 모델의 예측(소프트 타깃)을 학생 모델의 학습 목표로 사용함으로써, 학생 모델이 교사 모델의 성능을 유지하면서도 더 작고 빠르게 동작하도록 만듭니다. 이는 모델을 실제 서비스에 배포할 때의 효율성을 크게 높입니다.
• 혼합 정밀도 학습 (Mixed Precision Training / FP16)
  • AI 학습의 속도와 효율 향상
  • 모델 학습 시 32비트 부동소수점(FP32)과 16비트 부동소수점(FP16, bf16 등)을 혼합하여 사용하는 기법입니다. FP16 (Half Precision)은 32비트에 비해 메모리 사용량을 절반으로 줄이고 계산 속도를 높일 수 있어, 대규모 모델 학습 시 GPU 메모리 제약을 완화하고 학습 시간을 단축하는 데 매우 중요합니다. 모든 연산이 16비트로 처리되는 것은 아니며, 정밀도 손실을 최소화하기 위한 스케일링 기법이 함께 적용됩니다.

 

 

 

 

 

  기술 분류와 적용 범위

위에서 언급된 기술들은 인공지능 모델 생성이라는 큰 틀 안에서 다음과 같이 분류될 수 있습니다.

 

모델 아키텍처

• LLM의 핵심은 트랜스포머 아키텍처입니다. 이미지 생성에는 확산 모델과 GAN이 주로 사용되며, VAE는 이미지 변형 및 복원에 활용됩니다. 음성 및 비디오 생성에는 트랜스포머, 확산 모델뿐만 아니라 RNN, CNN 등 다양한 아키텍처가 혼용됩니다. 이들은 AI 모델의 기본적인 뼈대를 형성합니다.

학습 전략

• 사전 학습은 모델이 일반적인 지식을 습득하게 하는 초기 단계입니다. 강화 학습은 환경과의 상호작용을 통해 모델의 행동을 최적화하는 방법론이며, 특히 RLHF는 생성 모델의 '정렬(alignment)'에 핵심적인 역할을 합니다. 이는 모델이 학습할 전반적인 방향성을 제시합니다.

최적화 기법

• 파인튜닝은 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 미세 조정하는 기술입니다. 지식 증류는 모델의 크기를 줄이고 추론 속도를 높이는 모델 압축 및 효율화 기술입니다. FP16 (혼합 정밀도 학습)은 모델 학습 과정의 효율성을 높여 메모리 사용량과 계산 시간을 줄여줍니다.

 

 

 

 

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