r/ML분석2026. 04. 24. 05:52

직접 구현한 확산 언어 모델(DLM), 생각보다 쉬웠다

요약

최근 AI 코드 생성기 의존도를 줄이고자, 개인적으로 확산 언어 모델(Diffusion Language Model, DLM)을 처음부터 구축해 보았습니다. 마스터 논문 훈련 대기 시간 동안 MacBook Air M2에서 작은 셰익스피어 데이터셋을 사용하여 구현했습니다. 약 750만 개의 파라미터와 66개의 어휘 크기로 모델이 작동하며, 간단한 프롬프트(

핵심 포인트

AI 코드 생성기 의존도를 줄이고자 확산 언어 모델(DLM)을 직접 구현하는 프로젝트를 진행했습니다.
MacBook Air M2에서 셰익스피어 데이터셋으로 약 750만 파라미터 규모의 DLM을 몇 시간 만에 성공적으로 학습시켰습니다.
이 과정을 통해 이산(discrete) 확산, 인코더/디코더, 토크나이저 등 복잡한 개념들을 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다.

최근 AI 코드 생성기(AI-Generated code)에 대한 의존도가 높아졌다고 느껴, 확산 언어 모델(Diffusion Language Model, DLM)을 외부 도움 없이 처음부터 직접 구현해보고자 했습니다. 이 프로젝트는 마스터 논문 훈련 대기 시간 동안 진행되었습니다.

저는 MacBook Air M2를 사용하여 작은 규모의 셰익스피어 데이터셋(Shakespeare dataset)으로 모델을 학습시켰습니다. 몇 시간 만에 얻은 결과물로, 'to be,'라는 프롬프트에 대한 출력이 다음과 같습니다:

To be, fo hend!
First her sense ountier to Jupits,
be horse.

이 모델은 약 750만 개의 파라미터(Params)를 가지며, 어휘 크기(vocabulary size)는 66개 (65개의 문자 + [MASK])입니다. 물론 충분한 시간 동안 학습시키지 못해 성능의 한계가 명확하지만, 이 프로젝트 자체가 복잡하게 느껴졌던 개념들을 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다.

특히 '이산(discrete) 확산', 인코더(encoder), 디코더(decoder), 토크나이저(tokenizer)와 같은 거대한 용어들이 실제로 어떻게 작동하는지 체감할 수 있었습니다. 이러한 실습 프로젝트는 단순히 이론을 아는 것을 넘어, 모델의 내부 메커니즘을 깊이 있게 이해하도록 돕습니다.

관심 있는 분들은 제가 사용한 코드를 GitHub에서 확인하실 수 있습니다: [https://github.com/Encrux/simple_dlm]

결론적으로, 이론으로만 접하던 최신 AI 모델 구조를 직접 구현하는 과정은 예상보다 훨씬 흥미롭고 교육적이었습니다. 이 경험이 다른 분들에게도 영감을 주었으면 좋겠습니다.

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