대규모 언어 모델(LLM)의 밑바닥 원리를 배우고 싶다면: train-llm-from-scratch 프로젝트

대규모 언어 모델 (LLM)의 밑바닥 원리를 배우고 싶지만, 인터넷상의 튜토리얼은 순수하게 이론만 설명하거나, 아니면 바로 오픈 소스 모델을 던져주며 미세 조정 (Fine-tuning)을 시키는 경우가 많습니다. 실제로 처음부터 직접 코드를 작성하며 학습시키는 실전 튜토리얼은 너무 적습니다.

우연히 train-llm-from-scratch 프로젝트를 발견했는데, PyTorch를 사용하여 Transformer 모델을 처음부터 구현하는 방법을 차근차근 가르쳐 주며, 단 한 장의 그래픽 카드 (GPU)로도 학습을 완료할 수 있습니다.

어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism), 다층 퍼셉트론 (MLP)부터 완전한 Transformer 아키텍처에 이르기까지, 각 모듈에는 상세한 코드와 원리 도해가 포함되어 있어 따라 하기만 하면 사람의 말을 할 수 있는 언어 모델을 학습시킬 수 있습니다.

GitHub:
http://github.com/FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch
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이 프로젝트는 1,300만 개와 20억 개의 두 가지 파라미터 (Parameter) 규모 구성 방안을 제공합니다. 1,300만 파라미터 모델은 무료 Colab에서도 실행할 수 있으며, 하루 동안 학습시키면 결과를 확인할 수 있습니다.

학습 데이터로는 도서, 논문, 코드 등 다양한 출처를 포함하는 Pile 오픈 소스 데이터셋을 사용합니다.

단순히 API를 호출하는 단계에 머물지 않고 대규모 모델이 어떻게 작동하는지 제대로 이해하고 싶다면, 이 튜토리얼을 따라 직접 실습해 볼 가치가 있습니다.

기술 서적을 한 권 사서 주의 깊게 한 번 다 읽었지만, 몇 달 후 특정 지식 포인트를 찾아보려 했을 때 한참을 헤매도 찾을 수 없었던 적이 있습니다.

그러다 book-to-skill이라는 도구를 발견했는데, 이는 책을 직접 변환해 줍니다