LLM 바닥부터 학습 시 1B 모델 기준 최소 $427 비용 및 29일 소요

Context

소규모 Transformer 모델 학습 튜토리얼의 실효성을 검증하기 위해 RTX 4090 환경에서 직접 구현 수행. 단순 코드 실행과 실제 유의미한 추론 능력을 갖춘 모델 생성 사이의 거대한 비용 및 자원 간극 분석.

Technical Solution

• PyTorch 및 CUDA 12.1 기반의 Transformer 아키텍처 구현을 통한 기본 동작 검증
• 10M 파라미터 모델 설계로 합성적 텍스트 생성 가능성을 확인한 초기 실험 수행
• 추론 능력 확보를 위해 모델 규모를 1B–7B 파라미터 수준으로 확장하는 스케일링 전략 분석
• 20B Tokens 학습을 위한 RTX 4090의 처리량(8,000 tokens/sec) 기반 소요 시간 산출
• Spot Instance의 잦은 중단에 따른 오버헤드를 반영하여 학습 비용을 1.4배 가중 산정
• 데이터 큐레이션 및 Tokenizer 최적화 등 모델 성능 결정 요인으로서의 데이터 파이프라인 구축 과정 분석