from scratch
"LLM from scratch" 라는 용어는 "Large Language Model from scratch"를 의미합니다. 이는 큰 규모의 언어 모델을 처음부터 만드는 과정을 가리키는 말입니다. 여기서 "from scratch"는 기존의 모델이나 프리트레인된 데이터를 사용하지 않고, 전체 모델을 새롭게 구축한다는 뜻입니다. 이 과정은 다음과 같은 단계를 포함할 수 있습니다:
- 데이터 수집 및 준비: 모델을 훈련시키기 위해 대규모의 텍스트 데이터를 수집하고, 이를 모델이 이해할 수 있는 형식으로 정리하는 과정입니다.
- 모델 아키텍처 설계: Transformer 기반 아키텍처 같은 적절한 신경망 구조를 선택하고, 모델의 규모와 파라미터를 설정합니다.
- 프리트레이닝: 수집된 데이터를 사용하여 모델을 처음부터 훈련시킵니다. 이 과정에서 모델은 언어의 기본 구조와 패턴을 배웁니다.
- 파인튜닝: 특정 작업이나 도메인에 대해 모델을 더욱 특화시키기 위해 추가적인 훈련을 진행합니다.
- 평가 및 최적화: 모델의 성능을 평가하고, 필요에 따라 모델을 조정하거나 최적화합니다.
LLM을 처음부터 만드는 것은 매우 복잡하고 리소스가 많이 필요한 작업입니다. 대규모의 컴퓨팅 파워, 데이터 스토리지, 그리고 전문 지식이 필요합니다. 그러나 이 과정을 통해 특정 언어, 도메인, 또는 응용 프로그램에 맞춤화된 고유한 모델을 개발할 수 있습니다.
depth scaling
"LLM depth scaling"은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 성능을 향상시키기 위해 모델의 깊이(즉, 레이어의 수)를 증가시키는 과정을 의미합니다. 이는 LLM의 세 가지 주요 스케일링 차원 중 하나로, 나머지 두 가지는 너비(모델의 크기나 파라미터의 수)와 데이터(훈련 데이터의 양) 스케일링입니다. 깊이 스케일링은 다음과 같은 특징을 가집니다:
- 성능 향상: 깊이를 늘림으로써, 모델은 더 복잡한 패턴과 관계를 학습할 수 있으며, 더 정교한 언어 이해와 생성 능력을 갖추게 됩니다.
- 과적합 위험: 너무 많은 레이어는 과적합(overfitting)을 일으킬 위험이 있습니다. 이는 모델이 훈련 데이터에 지나치게 최적화되어 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다.
- 계산 비용 증가: 깊이를 늘릴수록 모델의 계산 복잡성과 훈련에 필요한 리소스가 증가합니다. 이는 훈련 시간의 증가와 더 높은 하드웨어 요구 사항을 의미합니다.
- 메모리 요구사항: 더 많은 레이어는 GPU나 기타 훈련 하드웨어의 메모리 요구사항을 증가시킵니다.
- 알고리즘 최적화의 중요성: 깊이를 늘리면서 효율적인 계산 방법과 메모리 관리 전략이 더욱 중요해집니다.
깊이 스케일링은 성능을 향상시키는 강력한 방법이지만, 이와 동시에 계산 비용, 메모리 요구사항, 과적합 위험 등을 고려해야 합니다. 따라서, 깊이를 증가시키는 것은 적절한 리소스와 전략적인 모델 설계를 필요로 합니다.