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LLM 학습의 첫걸음인 '사전학습(Pretraining)'은 무엇이며 왜 중요한가? 대규모 언어 모델이 세상의 텍스트를 어떻게 배우는지, 실제 방식과 그 의미를 깊이 있게 분석합니다.

 

대규모 언어 모델, 흔히 LLM(Large Language Model)이라 불리는 기술의 근간은 어디서 시작될까요?
모든 것은 "사전학습(pretraining)"이라는 핵심 과정에서 출발합니다. 이 글에서는 GPT나 Claude, LLaMA 같은 모델들이 어떻게 언어를 배우는지, 그 기초 설계 원리에 대해 집중 분석해봅니다.

 

LLM의 학습은 왜 '사전학습'부터 시작되는가?

사전학습은 말 그대로, 모델이 세상의 언어 데이터를 처음 접하고 익히는 단계입니다.
이는 인간의 뇌가 책을 읽고 언어를 배우듯, 모델이 인터넷에 존재하는 수십억 문장을 통계적으로 분석하면서 “패턴”을 학습하는 과정입니다.

이때 사용되는 학습 방식은 ‘언어 모델링(language modeling)’으로, 대표적으로 다음 단어 예측(next token prediction) 입니다.

예:

입력: "The capital of France is" → 출력: "Paris"

이러한 과정을 수십억 번 반복하며, LLM은 언어의 문법, 의미적 연관성, 논리적 흐름, 그리고 놀랍게도 암묵적 상식까지 습득하게 됩니다.

 

어떤 데이터를 가지고 학습하나?

대부분의 LLM은 Common Crawl(웹 크롤링 데이터), 위키피디아, 오픈북, 뉴스 아카이브, 논문, 코드 저장소(GitHub), Reddit 댓글 등 광범위한 텍스트 데이터를 수집해 사용합니다.

이 데이터셋은 "인터넷이 가진 세계 지식의 축소판"이라 해도 과언이 아닙니다.

물론 여기에는 다음과 같은 한계도 존재합니다:

• 허위 정보 또는 오래된 사실이 포함될 수 있음
• 편향(Bias)이 그대로 학습될 가능성
• 중복된 콘텐츠나 노이즈가 많음

따라서 최근에는 데이터 정제(Curation) 가 모델 성능 향상의 핵심 전략으로 주목받고 있습니다.

 

사전학습만으로도 충분할까?

결론부터 말하자면, 그렇지 않습니다.

사전학습된 모델은 언어적 지식은 풍부하지만, 다음과 같은 문제점이 있습니다:

• 어떤 작업을 해야 하는지 정확히 인식하지 못함
• 질문에 틀린 정보를 자신 있게 말함 (Hallucination)
• 안전성 검증이나 금기어 필터링이 없음

이러한 이유로, 사전학습 모델은 '지식의 덩어리'에 불과하며, 실제 응용을 위해서는 후속 미세조정 단계(SFT, RLHF 등)가 반드시 필요합니다.

 

최신 트렌드: 학습 효율을 높이는 기술들

최근에는 사전학습의 효율을 극대화하기 위한 여러 기술적 시도가 이어지고 있습니다:

• LoRA (Low-Rank Adaptation): 전체 모델을 업데이트하지 않고 일부 파라미터만 조정해 빠르게 학습
• FlashAttention / Efficient Transformer: 메모리 병목을 해결해 대규모 데이터 학습을 빠르게 수행
• Instruction Pretraining: 단순 예측이 아닌 “지시문 기반” 텍스트 학습으로 실사용 성능 개선

 

마무리

LLM의 모든 것은 사전학습에서 시작됩니다.
이 과정을 이해해야만 왜 GPT-3와 GPT-4가 서로 다르고, 왜 어떤 오픈소스 모델은 잘 작동하지 않는지를 명확히 알 수 있습니다.

사전학습은 단순히 ‘많이 읽는다’의 문제가 아니라, 무엇을 어떻게 읽고 기억하느냐의 전략 싸움입니다.
이 글이 LLM을 이해하는 첫 관문에서 여러분의 탐색을 도울 수 있기를 바랍니다.