LLM 작동 방식, 시각적 가이드로 쉽게 이해하기
LLM(Large Language Model)의 작동 방식을 시각적으로 설명하는 가이드가 공개되어, 토큰화(Tokenization), 변환기 아키텍처(Transformer Architecture), RAG(Retrieval-Augmented Generation) 등 핵심 개념을 다룸
44TB 규모의 FineWeb 데이터셋(FineWeb Dataset)을 활용하여 LLM을 학습시키고, BPE(Byte Pair Encoding) 알고리즘을 통해 10만 개 이상의 토큰으로 텍스트를 분할
모델의 자기 회귀적(Autoregressive) 텍스트 생성 방식과 온도(Temperature) 조절을 통한 무작위성 제어, 그리고 지식 컷오프(Knowledge Cutoff) 문제점을 설명
RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 통해 LLM의 지식 컷오프(Knowledge Cutoff) 문제를 해결하고, 할루시네이션(Hallucination)을 줄이는 방법을 제시
FineWeb 데이터셋(FineWeb Dataset)과 토큰화(Tokenization) 과정
가이드에서는 LLM 학습에 사용되는 44TB 규모의 FineWeb 데이터셋(FineWeb Dataset)을 소개하며, 데이터셋 구축 과정에서 언어 필터링(Language Filtering), 중복 제거(Deduplication), PII 제거(PII Removal) 등의 전처리 과정을 거친다고 설명한다. 특히, 텍스트를 토큰(Token)으로 분할하는 BPE(Byte Pair Encoding) 알고리즘을 통해 10만 개 이상의 토큰으로 어휘를 구성하는 과정을 시각적으로 보여준다. 이러한 토큰화 과정은 LLM이 텍스트를 이해하고 처리하는 기반이 된다.
변환기 아키텍처(Transformer Architecture)와 모델 학습
가이드에서는 변환기(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 LLM의 학습 과정을 상세히 설명한다. 모델은 초기화된 파라미터를 조정하여 다음 토큰을 예측하는 방식으로 학습하며, 손실(Loss) 감소를 통해 모델의 성능을 향상시킨다. 또한, 모델의 자기 회귀적(Autoregressive) 텍스트 생성 방식과 온도(Temperature) 조절을 통한 무작위성 제어 방식을 설명하며, 모델이 텍스트를 생성하는 과정을 시각적으로 보여준다.
베이스 모델(Base Model)의 한계와 RAG(Retrieval-Augmented Generation)
가이드에서는 베이스 모델(Base Model)의 지식 컷오프(Knowledge Cutoff)와 할루시네이션(Hallucination) 문제를 지적하며, 이를 해결하기 위한 방법으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 제시한다. RAG는 쿼리와 관련된 정보를 외부 데이터베이스에서 검색하여 모델의 컨텍스트에 추가함으로써, 모델이 최신 정보를 기반으로 답변을 생성하도록 돕는다. 이를 통해 모델의 AI 환각(Hallucination)을 줄이고, 정확성을 높일 수 있다.
LLM의 심리(Psychology)와 도구 사용
가이드에서는 LLM의 행동 방식을 이해하기 위해 모델의 심리적 특성을 분석한다. 모델은 훈련 데이터에 기반하여 텍스트를 생성하며, 할루시네이션(Hallucination)은 훈련 데이터의 특성에서 기인한다. 또한, 모델이 외부 도구를 사용하여 정보를 검색하는 방식을 설명하며, 각 대화가 새롭게 시작되는 데이터 미저장 정책(Zero-Retention Policy)의 특징을 강조한다. 이러한 이해는 LLM을 효과적으로 활용하는 데 중요한 역할을 한다.
