LLM 구축: 최신 아키텍처와 BPE 토크나이저의 심층 분석

핵심 기술

이 글은 대규모 언어 모델(LLM)을 처음부터 구축하는 과정을 상세히 설명하며, 특히 최신 LLM 아키텍처와 BPE(Byte Pair Encoding) 토크나이저의 원리 및 효율성에 대해 깊이 있게 다룹니다.

기술적 세부사항

• LLM 아키텍처 비교:
  • 클래식 아키텍처 (Attention is all you need 기반):
    • Post-Layer Normalization (Post-LN): residual connection 후에 Layer Normalization 적용 ((x + SubLayer(x)) -> Norm)
  • 모던 아키텍처 (Qwen, Llama 3.2 기반):
    • Pre-Layer Normalization (Pre-LN): Attention 또는 FFN 이전에 Layer Normalization 적용 (x + SubLayer(Norm(x))). 깊은 네트워크에서 학습 안정성이 우수합니다.
    • Rotary Positional Embedding (RoPE): Query 및 Key 행렬에 위치 정보를 직접 주입하여 성능 및 시퀀스 길이 일반화 능력을 향상시킵니다.
    • Final Normalization: 마지막 Transformer 블록과 최종 선형 레이어 사이에 추가적인 Norm 레이어를 사용하여 최종 출력 투영을 안정화합니다.
• BPE 토크나이저 분석:
  • 대안 토크나이저의 한계:
    • Character-based: 매우 큰 어휘 집합, 비효율성.
    • Byte-based: 긴 문맥 길이, Quadratic 복잡성으로 인한 성능 저하 및 메모리 부담.
    • Word-based: 큰 어휘 집합, 희귀 단어, 고정되지 않은 어휘 크기, 미훈련 단어 발생 가능성.
  • BPE의 장점 및 작동 방식:
    • 바이트 단위 표현: 언어 및 텍스트 형식에 대한 견고성 확보, 초기 어휘는 256개 바이트로 고정.
    • 원시 바이트 읽기: 텍스트 인코딩 문제 회피.
    • 전처리 (단어 분할): 효율성을 위해 텍스트를 '단어'로 분리 후 내부에서 병합 수행.
    • 바이트를 '문자'로 매핑: Python 문자열 처리를 위한 가독성 확보.
    • 캐릭터 기반 BPE vs 바이트 기반 BPE: 바이트 기반 BPE는 고정된 기본 어휘와 효율적인 다중 바이트 문자 표현 학습으로 언어 비의존적이며 일반화 성능이 뛰어납니다.
• 대용량 파일 처리:
  • 스트리밍/청킹 접근 방식 사용.
  • 안전한 파일 청킹: 다중 바이트 문자 손상을 피하기 위해 구분자(newline, <|endoftext|>) 기반 탐색.
  • 병렬 처리 (Map-Reduce 패턴): 여러 워커 프로세스가 파일을 분할하여 처리하고 결과를 집계합니다. 각 워커는 할당된 청크만 메모리에 로드합니다.
• 학습 시간 단축 최적화:
  • 병렬 처리: 초기 빈도수 계산 단계의 병렬화.
  • 메모리 내 작업: 파일 재읽기 없이 word_counts 딕셔너리를 통해 모든 병합 반복 수행.
  • 점진적 업데이트: (글에서 언급되다 중단됨)

개발 임팩트

이 콘텐츠는 LLM의 핵심 컴포넌트와 최신 아키텍처 트렌드를 이해하는 데 도움을 주며, 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하고 BPE 토크나이저의 내부 작동 원리를 파악하여 실제 LLM 구축 및 최적화에 대한 실질적인 인사이트를 제공합니다.

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