LLM - 언어모델 개선을 위한 접근 방법론 이모저모

LLM 개선을 위한 6가지 핵심 전략

1. 데이터 품질 및 다양성 확보

• 고품질 데이터 확보 - 노이즈 적고 다양성 있는 정제된 데이터 사용
• 데이터 증강(Data Augmentation) - 문장 구조 변형, 동의어 치환 등으로 다양성 강화
• 도메인별 특화 데이터 수집 - 의료, 법률 등 특정 도메인에 특화된 데이터 추가 확보
• 노이즈 제거 및 정제 - 오타, 문법 오류, 불필요한 텍스트 제거

2. 모델 아키텍처 및 구조 개선

• 최신 아키텍처 활용 - GPT-4, PaLM 등 최신 구조 채택 또는 하이브리드 설계
• 하이퍼파라미터 최적화 - 학습률, 배치 크기, 드롭아웃 등 튜닝
• 스파스 모델 도입 - 계산 비용을 줄이면서 효율성 유지

3. 학습 전략 및 훈련 기법

• Transfer Learning - 사전 훈련 모델을 기반으로 도메인 특화 파인튜닝
• Curriculum Learning - 쉬운 예제 → 어려운 예제로 난이도 기반 학습 유도
• Few-shot / Zero-shot 학습 - 적은 데이터 또는 데이터 없이도 일반화 능력 확보
• RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) - 사람의 피드백을 통해 자연스럽고 유용한 응답 생성

4. 모델 평가 및 검증

• 멀티모달 평가 - 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 복합 데이터 기반 평가
• 도메인별 정확도 측정 - 분야별 별도 기준과 테스트셋으로 성능 확인
• Adversarial Testing - 모델 약점 노출을 위한 도전적 테스트 진행

5. 컴퓨팅 자원 활용 및 최적화

• 분산 학습 - GPU, TPU 등 멀티 디바이스 활용한 병렬 학습
• 모델 압축 및 경량화 - 속도 및 메모리 효율성 향상을 위한 매개변수 축소
• 지속적인 업데이트 - 변화하는 환경에 적응하도록 주기적 재학습 수행

6. 윤리, 사용자 관점 및 신뢰성 강화

• Bias 완화 - 편향된 데이터나 출력 제거로 공정성 확보
• 사용자 피드백 수집 - 실사용자 의견 반영으로 실질적 성능 개선
• XAI (설명 가능한 AI) - 모델 출력을 사람이 이해 가능한 방식으로 설명