Train Your Own LLM From Scratch - 처음부터 직접 LLM을 학습하는 실습 워크숍

10M~1.6B 파라미터 LLM 학습을 통한 모델 구조 및 파이프라인 구현 분석

neo2026년 5월 6일4분intermediate

AI 요약

Context

LLM의 내부 동작 원리를 이해하기 위해 라이브러리 의존성을 최소화한 기초 모델 구현 필요성 대두. 고성능 GPU 인프라 부재 상황에서 학습 가능한 모델 규모와 최적화 지점 파악이 핵심 과제로 분석됨.

Technical Solution

PyTorch를 표준 라이브러리로 활용한 텐서 연산 및 역전파 파이프라인 설계
1,000만 매개변수 규모의 경량 모델 설계를 통한 노트북 환경 내 1시간 이내 학습 달성
Wikipedia 및 트윗 데이터셋 기반의 Pre-training 후 특정 태스크 헤드를 추가하는 전이 학습 구조 채택
하이퍼파라미터 튜닝을 위한 다수 GPU(GTX 2080급) 병렬 실험 및 최적 결과 기반의 체크포인트 전이 전략 적용
Rust 표준 라이브러리만을 이용한 텐서 설계 및 CPU 데이터 병렬 추상화 구현으로 커널 레벨 동작 원리 검증
단일 RTX 3090 GPU 환경에서 최대 16억 매개변수 모델까지 학습 가능한 리소스 최적화 가능성 확인

실천 포인트

- 전체 파이프라인 이해를 위해 10M 규모의 초소형 모델로 학습 사이클 우선 검증 - 인프라 제약 시 Cloud GPU 혹은 고사양 소비자용 GPU(RTX 3090 등)를 통한 파라미터 확장 가능성 검토 - 추상화된 라이브러리(PyTorch) 외에 저수준 언어(Rust 등)를 통한 텐서 연산 구현으로 내부 커널 동작 분석

태그

#PyTorch #Transfer Learning #Scaling Law #LLM #Hyperparameter Tuning

원문 읽기