LLM(Large Language Model) 학습을 위한 데이터셋 준비는 모델의 성능과 품질을 결정짓는 중요한 과정입니다. 아래는 LLM 학습에 필수적인 데이터셋 유형, 준비 과정, 품질 관리 방법 등을 체계적으로정리한 내용입니다.
데이터셋의 중요성
LLM은 대규모 데이터를 기반으로 언어의 패턴과 구조를 학습합니다. 데이터셋의 양과 질은 모델이 얼마나 효과적으로 언어를 이해하고 생성할 수 있는지를 결정하며, 지속적인 모델 개선에도 필수적입니다[1][4].
필수 데이터셋 유형
LLM 학습에 필요한 데이터셋은 다음과 같이 분류됩니다.
- 텍스트 코퍼스: 위키피디아, 뉴스 기사, 소설 등 방대한 일반 텍스트 데이터[1][5].
- 대화 데이터: 채팅 로그, Q&A 쌍, 상담 기록 등 대화형 언어 데이터를 포함[5].
- 전문 분야 데이터: 법률, 의료, 금융 등 특정 도메인의 전문 자료[5].
- 코드 데이터: 프로그래밍 언어 코드와 기술 문서로 구성된 데이터[5].
- 지시 미세 조정 데이터: 특정 태스크에 맞춘 질문-답변 형태의 데이터[5].
데이터 전처리 단계
데이터 전처리는 LLM 학습의 필수 단계로, 주요 작업은 다음과 같습니다.
- 텍스트 정제(Cleaning): 오탈자, 불필요한 기호 제거.
- 토큰화(Tokenization): 텍스트를 단어 또는 문장 단위로 분리.
- 정규화(Normalization): 대소문자 통일, 숫자 및 날짜 형식 표준화.
- 중복 제거(Deduplication): 동일하거나 유사한 데이터를 제거하여 학습 효율성 향상[3][6].
데이터 품질 관리
고품질 데이터를 확보하기 위해 다음 사항을 고려해야 합니다.
- 다양성 확보: 다양한 주제와 문체를 포함하여 모델의 범용성을 높임[1][6].
- 편향성 검토 및 제거: 특정 그룹이나 의견에 치우친 데이터를 제거하여 공정성을 유지[6].
- 데이터 검증 프로세스 수립: 정확성, 일관성, 완전성을 평가하는 체계적인 검증 절차 마련[3][7].
- 개인정보 보호 준수: 민감한 정보가 포함되지 않도록 철저히 관리[7].
효율적인 데이터 구조화
구조화된 데이터는 LLM 학습 속도와 정확도를 높이는 데 도움을 줍니다.
- 표준 포맷(JSON, CSV 등)을 활용하여 데이터를 저장.
- 메타데이터 추가로 각 데이터의 출처와 속성을 명시.
- 버전 관리 시스템을 통해 데이터 변경 이력을 추적[3].
리소스 계획
데이터셋 준비에는 다음과 같은 리소스가 필요합니다.
- 저장 공간: 대규모 데이터를 저장할 충분한 용량 확보.
- 처리 능력: CPU/GPU를 활용한 대규모 데이터 처리.
- 네트워크 대역폭: 클라우드 기반 작업 시 안정적인 네트워크 환경 필요.
- 인력 및 시간 계획: 전문 인력을 배치하고 일정에 따라 작업 진행[6].
결론
LLM 학습에서 고품질 데이터셋 준비는 모델 성능을 좌우하는 핵심 요소입니다. 적절한 데이터 유형을 선택하고 철저한 전처리 및 품질 관리를 통해 성공적인 모델 개발을 이끌어낼 수 있습니다.
출처
[1] 2.1 LLM에서 데이터셋은 왜 필요할까 - 위키독스 https://wikidocs.net/265334
[2] LLM을 활용한 데이터 품질 오류 감지 - evan's story - 티스토리 https://irkim.tistory.com/entry/LLM을-활용한-데이터-품질-오류-감지
[3] LLM - 데이터 검증 - Char - 티스토리 https://charstring.tistory.com/1559
[4] 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)이란 무엇인가요? https://www.bureauworks.com/ko/blog/daegyumo-eoneo-modeli-mueosingayo
[5] 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 데이터셋들에 대한 종합적인 연구 https://discuss.pytorch.kr/t/llm/5261
[6] 품질 좋은 데이터란? - 브런치스토리 https://brunch.co.kr/@harryban0917/219
[7] [PDF] 인공지능_학습용_데이터_품질관리_가이드라인 - CISP https://www.cisp.or.kr/wp-content/uploads/2021/04/제1권_인공지능_학습용_데이터_품질관리_가이드라인.pdf
[8] 안전하고 신뢰할 수 있는 언어 모델 - 클로바 | CLOVA https://clova.ai/tech-blog/ko-hyperclova-x를-비롯하여-안전하고-신뢰할-수-있는-언어-모델
[9] LLM 학습에 사용되는 공개 데이터 (말뭉치, ChatGPT, PaLM, LLaMA 등) https://yongeekd01.tistory.com/118
