LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 인공지능 기술의 핵심 중 하나로, GPT나 Claude와 같은 모델들이 대표적입니다. 이러한 LLM을 학습시키기 위해서는 적절한 데이터, 최적화된 프롬프트 전략, 그리고 효율적인 모델 구조 설계가 필요합니다. 본 글에서는 LLM의 학습 과정에서 핵심이 되는 세 가지 요소인 ‘프롬프트 설계’, ‘데이터 수집과 전처리’, ‘모델 아키텍처 및 튜닝 전략’에 대해 체계적으로 정리하겠습니다.
프롬프트 최적화 전략
LLM의 성능은 ‘프롬프트(prompt)’의 설계 방식에 큰 영향을 받습니다. 프롬프트는 사용자가 모델에게 제공하는 입력 문장으로, 그 내용과 형식에 따라 모델의 응답이 달라집니다. 우선, 명확하고 구체적인 질문을 포함하는 것이 중요합니다. 예를 들어, “고양이에 대해 알려줘”보다 “고양이의 행동 특성과 사육 시 주의할 점을 알려줘”와 같이 구체적인 요청이 더 좋은 결과를 이끕니다. 또한, few-shot prompting과 zero-shot prompting 기법을 적절히 활용하면 모델이 더 정확한 답을 할 수 있습니다. Few-shot은 예시 몇 개를 함께 제공하여 모델이 패턴을 인식하게 만드는 방식이며, zero-shot은 예시 없이도 문맥만으로 이해하게 하는 기법입니다. 상황에 따라 두 방법을 혼합하여 사용하는 것이 좋습니다. 최근에는 Chain-of-Thought(CoT) 방식도 인기를 얻고 있습니다. 이는 모델에게 단계적으로 사고 과정을 유도하는 프롬프트를 제공하는 방식으로, 복잡한 질문에 대해 더 논리적인 답변을 유도할 수 있습니다. 또한, system message를 통해 모델의 성향을 제어하는 것도 고급 전략 중 하나입니다. 프롬프트의 구성을 다양하게 실험하면서, 가장 적합한 방식과 응답을 얻어내는 노하우가 필요합니다.
데이터 수집과 전처리
LLM 학습의 근간은 ‘데이터’입니다. 고품질의 텍스트 데이터를 확보하고, 이를 모델에 맞게 전처리하는 작업이 성능의 핵심을 결정합니다. 일반적으로 웹 크롤링, 공개 데이터셋, 문서 아카이브 등에서 데이터를 수집하지만, 무작정 데이터를 모으는 것은 좋지 않습니다. 데이터의 중복, 노이즈, 편향된 정보가 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있기 때문입니다. 데이터 수집 이후에는 토큰화(tokenization), 정제(cleaning), 필터링 등의 전처리 과정이 필수입니다. 예를 들어, HTML 태그 제거, 중복 문장 제거, 스팸 콘텐츠 필터링, 문장 단위 정리 등을 통해 모델 학습에 적합한 구조로 데이터를 재구성해야 합니다. 특히 언어 모델에서는 ‘문맥 유지’가 중요하기 때문에, 문장 순서를 유지하면서도 의미 단위를 분명히 나누는 작업이 중요합니다. 추가적으로, 다양한 도메인의 데이터를 수집하는 것도 중요합니다. 법률, 의학, 일상대화, 뉴스 등 여러 분야를 포함해야 일반화 성능이 향상됩니다. 데이터 편향을 방지하기 위해 지역별, 언어별 균형을 맞추는 것도 학습 성능에 영향을 줍니다. 이처럼 데이터의 질과 구성은 LLM의 정확도, 일관성, 창의성에 직접적으로 연결되므로, 정밀한 관리가 필요합니다.
모델 구조 및 튜닝 전략
마지막으로, LLM의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소 중 하나는 ‘모델 아키텍처와 학습 전략’입니다. 대표적인 구조는 Transformer이며, GPT나 BERT 등은 이 구조를 기반으로 다양한 변형 모델을 만들어 냈습니다. 이러한 모델은 Self-Attention 메커니즘을 활용해 문맥 이해 능력을 강화합니다. 모델을 직접 학습시킬 경우에는 파라미터 수, 학습률, 배치 사이즈 등의 설정이 성능에 큰 영향을 미칩니다. 일반적으로 수십억 개 이상의 파라미터를 가진 모델은 학습 비용이 높기 때문에, 효율적인 튜닝 전략이 필요합니다. 이때 활용되는 대표적인 전략은 ‘파인튜닝(fine-tuning)’과 ‘LoRA(Low-Rank Adaptation)’ 같은 기법입니다. 파인튜닝은 기존 사전학습된 모델에 특정 도메인의 데이터를 추가로 학습시키는 방법이며, LoRA는 파라미터 효율을 높이면서도 성능을 유지할 수 있는 경량화 전략입니다. 또한 학습 중에는 ‘early stopping’, ‘validation loss monitoring’, ‘gradient clipping’ 등 다양한 기술적 전략을 병행하여 과적합(overfitting)을 방지해야 합니다. GPU 자원을 효율적으로 사용하는 분산 학습 기술도 필수 요소입니다. 최종적으로는 Inference 단계에서 속도와 비용을 고려한 최적화가 중요합니다. 예를 들어, ONNX 변환이나 INT8 양자화(quantization) 기술을 활용하면 경량화된