대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 요즘 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나입니다. ChatGPT, Grok, Gemini 같은 모델들은 텍스트를 생성하거나 질문에 답변하는 데 사용됩니다. 하지만 이 모델들이 처음부터 완벽하지는 않습니다. 모델을 더 똑똑하게 만들기 위해 지시 튜닝(Instruction Tuning), 파인 튜닝(Fine-Tuning) 같은 훈련 방식이 필요합니다.
이 블로그에서는 대형 언어 모델의 주요 훈련 방식인 프리트레이닝, 지시 튜닝, 파인 튜닝, 그리고 RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습)의 차이점을 초보자도 이해할 수 있도록 간단히 설명하겠습니다.
1. 대형 언어 모델이란?
대형 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 글을 쓰거나 대화할 수 있는 인공지능 모델입니다. 예를 들어, 여러분이 "오늘 서울 날씨 어때?"라고 물으면 모델은 적절한 답변을 생성합니다. 하지만 이 모델들이 처음부터 이렇게 똑똑하지는 않습니다. 다양한 훈련 단계를 거쳐 특정 작업에 맞게 개선됩니다.
이제 각 훈련 방식의 차이점을 하나씩 살펴보겠습니다.
2. 프리트레이닝(Pretraining): 기본 학습
프리트레이닝은 대형 언어 모델의 첫 번째 훈련 단계입니다. 이 단계에서는 모델이 인터넷, 책, 위키피디아 같은 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습합니다. 마치 학생이 기본적인 읽기와 쓰기를 배우는 과정과 비슷합니다.
- 어떻게 하나요?
모델은 단어와 문장의 패턴을 익히기 위해 텍스트를 읽습니다. 예를 들어, "고양이가 나무 위에 ___"라는 문장에서 빈칸을 채우는 연습을 합니다. 이 과정을 통해 모델은 언어의 기본 구조를 이해합니다. - 특징
- 아주 일반적인 지식을 학습합니다.
- 특정 작업(예: 질문 답변, 번역)에 특화되지 않습니다.
- 시간이 오래 걸리고, 많은 컴퓨터 자원이 필요합니다.
- 예시
ChatGPT의 기반 모델인 GPT는 프리트레이닝을 통해 영어, 한국어 등 다양한 언어의 텍스트를 학습했습니다.
3. 지시 튜닝(Instruction Tuning): 지시 따르기 학습
지시 튜닝은 모델이 사용자의 지시를 이해하고 따르도록 훈련시키는 과정입니다. 프리트레이닝 후 모델은 언어를 이해하지만, "질문에 간단히 답변해줘" 같은 구체적인 요청을 잘 처리하지 못할 수 있습니다. 지시 튜닝은 이런 문제를 해결합니다.
- 어떻게 하나요?
모델에게 질문과 답변 쌍을 보여주며 학습시킵니다. 예를 들어:- 질문: "대한민국의 수도는?"
- 답변: "서울입니다."
이런 데이터로 모델이 사용자의 요청을 이해하고 적절히 반응하도록 훈련합니다.
- 특징
- 모델이 대화하거나 작업 지시를 따를 수 있게 됩니다.
- 비교적 적은 데이터로 훈련 가능합니다.
- 일반적인 대화 능력을 향상시킵니다.
- 예시
Grok 같은 모델은 지시 튜닝을 통해 "간단히 설명해줘" 같은 요청에 맞춰 간결한 답변을 제공합니다.
4. 파인 튜닝(Fine-Tuning): 특정 작업에 맞추기
파인 튜닝은 모델을 특정 작업이나 주제에 맞게 추가로 훈련시키는 과정입니다. 지시 튜닝이 "일반적인 대화 능력"을 키운다면, 파인 튜닝은 "특정 분야의 전문가"로 만드는 과정입니다.
- 어떻게 하나요?
모델에게 특정 작업과 관련된 데이터를 학습시킵니다. 예를 들어, 의료 챗봇을 만들려면 의학 관련 질문과 답변 데이터를 제공합니다.- 질문: "감기의 증상은 무엇인가요?"
- 답변: "발열, 기침, 콧물 등이 있습니다."
- 특징
- 특정 작업(예: 고객 지원, 코드 작성)에 최적화됩니다.
- 더 적은 데이터로도 효과적입니다.
- 모델의 일반적인 능력은 유지되지만, 특정 분야에서 더 뛰어납니다.
- 예시
코드 작성에 특화된 모델(예: GitHub Copilot)은 파인 튜닝을 통해 프로그래밍 관련 데이터를 추가로 학습했습니다.
5. RLHF(인간 피드백을 통한 강화 학습): 사람의 선호도 반영
**RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)**는 모델이 사람이 선호하는 방식으로 답변하도록 훈련시키는 방법입니다. 이 과정은 모델의 답변을 더 자연스럽고, 안전하며, 유용하게 만듭니다.
- 어떻게 하나요?
- 모델이 여러 답변을 생성합니다.
- 사람이 어떤 답변이 더 나은지 평가합니다.
- 이 피드백을 바탕으로 모델이 더 나은 답변을 생성하도록 학습합니다.
예를 들어, "친절하게 설명해줘"라는 요청에 대해 더 따뜻한 톤으로 답변하도록 훈련합니다.
- 특징
- 답변의 품질과 안전성을 높입니다.
- 인간의 피드백이 필요하므로 비용이 많이 듭니다.
- 윤리적이고 친절한 답변을 생성하는 데 유용합니다.
- 예시
ChatGPT는 RLHF를 통해 부정확하거나 공격적인 답변을 줄이고, 더 친절한 대화를 제공합니다.
6. 각 방식의 차이점 비교
훈련 방식목표데이터예시
| 프리트레이닝 | 언어의 기본 구조 학습 | 방대한 텍스트 데이터 | GPT 모델의 초기 학습 |
| 지시 튜닝 | 지시를 이해하고 따르기 | 질문-답변 쌍 | Grok의 대화 능력 |
| 파인 튜닝 | 특정 작업에 최적화 | 특정 도메인 데이터 | 의료 챗봇, 코드 작성 |
| RLHF | 사람의 선호도 반영 | 인간 피드백 | ChatGPT의 친절한 답변 |
7. 왜 이런 훈련 방식이 중요한가요?
대형 언어 모델은 다양한 작업에 사용됩니다. 예를 들어:
- 고객 지원: 빠르고 정확한 답변 제공
- 교육: 개념 설명이나 문제 풀이
- 프로그래밍: 코드 작성 지원
하지만 모든 작업에 똑같은 모델을 사용할 수는 없습니다. 지시 튜닝은 모델이 사용자의 요청을 이해하도록 돕고, 파인 튜닝은 특정 작업에 전문성을 부여합니다. RLHF는 모델이 더 인간 친화적으로 작동하도록 만듭니다. 이 모든 과정이 모델을 더 유용하고 똑똑하게 만듭니다.
8. 한국에서의 활용 사례
한국에서도 대형 언어 모델은 다양한 분야에서 사용됩니다.
- 네이버 재팬의 HyperCLOVA: 한국어와 일본어에 특화된 모델로, 파인 튜닝을 통해 검색과 번역에 활용됩니다.
- 카카오의 KoGPT: 한국어 데이터로 파인 튜닝된 모델로, 챗봇과 콘텐츠 생성에 사용됩니다.
- 교육 플랫폼: 지시 튜닝을 통해 학생들의 질문에 맞춘 답변을 제공합니다.
이런 사례들은 한국에서도 LLM의 중요성이 커지고 있음을 보여줍니다.
9. 결론
대형 언어 모델은 프리트레이닝, 지시 튜닝, 파인 튜닝, RLHF 같은 훈련 단계를 거쳐 점점 더 똑똑해집니다.
- 프리트레이닝은 언어의 기초를 쌓고,
- 지시 튜닝은 모델이 지시를 따르도록 하고,
- 파인 튜닝은 특정 작업에 전문성을 더하며,
- RLHF는 사람의 선호도를 반영합니다.
이 블로그를 통해 대형 언어 모델의 훈련 방식에 대해 쉽게 이해하셨기를 바랍니다. 한국에서도 점점 더 많은 기업과 개발자가 LLM을 활용하고 있으니, 이 기술에 관심 있다면 직접 사용해보는 것도 추천합니다!