MLX를 사용하여 바닥부터 LLM 구축하기

여러분은 아마도 LLM(Large Language Models)의 내부 작동 원리를 파악하고 싶은 강렬한 열망을 가지고 있을 것입니다. 이제 Attention (어텐션), Transformers (트랜스포머), Tokenizers (토크나이저)와 같은 용어들이 귀에 익숙할 법도 하지만, 실제 메커니즘은 공부하는 만큼 빠르게 빠져나가는 것처럼 느껴질 때가 많습니다.

진실은, 이해를 위한 가장 효과적인 방법은 소매를 걷어붙이고 실제로 직접 구축해 보는 것입니다.

저는 제 Macbook Air에서 약 2,020만(20.2M) 개의 파라미터(parameters)를 가진 Nano LLM을 개발하기로 했습니다. Apple의 MLX 프레임워크를 사용하면 이것이 전적으로 가능하다는 것을 알게 되었습니다.

전체 구현 코드는 여기에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/samair/nanoLLM/blob/main/nanoLLM.ipynb

기존 모델들을 파인튜닝(fine-tuning)하는 데 시간을 보낸 적도 있지만, 그것은 항상 표면을 훑는 것에 불과하다는 느낌을 받았습니다. 진짜 통찰력은 바닥부터 직접 구축할 때 얻어집니다.

그러니, 바닥부터 대규모 언어 모델(Large Language Model)을 만들기 위한 필수 요소들을 하나씩 살펴보겠습니다.

우리의 요구 사항은 간단합니다:

• MLX 프레임워크를 활용하기 위한 Macbook (M1 이상).
• Python (파이썬)에 대한 기초적인 이해.

정말이지, 고성능 GPU는 필요하지 않습니다. 기본적인 Macbook Air만으로도 충분하고도 남습니다.

submitted by /u/samairtimer
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