대규모 언어 모델(LLM)을 위한 데이터 준비의 비밀 해체

빠르게 진화하는 인공지능 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)은 현대 기업들을 위한 변혁적 힘으로 부상했습니다. GPT-4 및 그 이전 모델들이 보여주는 이러한 강력한 모델들은 혁신을 주도하고, 생산성을 향상시키며, 비즈니스 성장을 촉진할 잠재력을 제공합니다. 맥킨지(McKinsey)와 골드만 삭스(Goldman Sachs)에 따르면, LLM의 글로벌 기업 이익과 경제에 미치는 영향은 상당하며, 연간 이익을 수조 달러 증가시키고 생산성 성장을 크게 높일 잠재력을 가지고 있습니다.

그러나 LLM의 효과성은 그들이 훈련되는 데이터의 품질에 달려 있습니다. 이러한 정교한 시스템은 깨끗하고 고품질의 데이터를 기반으로 하며, 훈련 데이터의 패턴과 미묘한 차이에 의존합니다. 사용된 데이터가 하위 품질이거나 오류로 가득 차 있다면, LLM이 일관되고 정확한 정보를 생성하는 능력이 감소합니다. 

데이터 요구 사항 정의

견고한 LLM을 구축하기 위한 첫 번째 중요한 단계는 데이터 수집입니다. 레이블이 지정되지 않은 방대한 양의 데이터를 무분별하게 수집하는 것보다는 특정 프로젝트 요구 사항을 정의하는 것이 좋습니다. 조직은 LLM이 생성해야 하는 콘텐츠의 유형, 즉 범용 콘텐츠, 특정 정보 또는 심지어 코드인지 여부를 결정해야 합니다. 프로젝트 범위가 명확해지면 개발자는 스크래핑할 적절한 데이터 소스를 선택할 수 있습니다. GPT 시리즈와 같은 LLM 훈련을 위한 일반적인 소스에는 위키백과와 뉴스 기사의 웹 데이터가 포함됩니다. Trafilatura와 같은 도구 또는 특수 라이브러리를 데이터 추출에 사용할 수 있으며, C4 데이터셋과 같은 오픈 소스 데이터셋도 가치 있는 자원입니다.

데이터 정제 및 준비

정규화하기

정규화하기

데이터 정제 및 중복 제거가 완료되면 다음 단계는 데이터 정규화입니다. 정규화는 데이터를 균일한 형식으로 변환하여 텍스트 차원을 줄이고 쉬운 비교 및 분석을 용이하게 합니다. 텍스트 데이터의 경우, 일반적인 정규화 절차에는 텍스트를 소문자로 변환하고, 구두점을 제거하며, 숫자를 단어로 변환하는 것이 포함됩니다. 이러한 변환은 텍스트 처리 패키지 및 자연어 처리(NLP) 도구를 사용하여 쉽게 달성할 수 있습니다.

범주형 데이터 처리

스크랩된 데이터셋에는 때때로 인종, 연령대 또는 교육 수준과 같은 유사한 특성을 가진 정보를 그룹화하는 범주형 데이터가 포함될 수 있습니다. 이 데이터를 LLM 훈련을 위해 준비하려면 숫자 값으로 변환해야 합니다. 일반적으로 세 가지 일반적인 코딩 전략이 사용됩니다: 레이블 인코딩, 원-핫 인코딩 및 사용자 정의 이진 인코딩입니다. 레이블 인코딩은 고유한 숫자를 고유한 카테고리에 할당하며 명목 데이터에 적합합니다. 원-핫 인코딩은 각 카테고리에 대해 새 열을 생성하여 차원을 확장하면서 해석 가능성을 향상시킵니다. 사용자 정의 이진 인코딩은 첫 두 가지의 균형을 맞추어 차원 문제를 완화합니다. 어떤 인코딩 방법이 특정 데이터셋에 가장 적합한지 결정하기 위해 실험이 핵심입니다.

개인식별정보 제거

광범위한 데이터 정제가 모델 정확성에 필수적이지만, 데이터셋에서 개인식별정보(PII)를 제거하는 것을 보장하지는 않습니다. 생성된 결과에 PII가 존재하면 심각한 개인정보 침해 및 규제 준수 위험을 초래할 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 조직은 모델의 사전 훈련에 사용하기 전에 Presidio 및 Pii-Codex와 같은 도구를 사용하여 이름, 사회 보장 번호 및 건강 정보와 같은 PII 요소를 제거하거나 마스킹해야 합니다.

토큰화에 대한 초점

대규모 언어 모델은 텍스트 또는 코드의 기본 단위인 토큰을 사용하여 출력을 처리하고 생성합니다. 이러한 토큰을 생성하려면 입력 데이터를 명확한 단어 또는 구문으로 분할하여 언어 구조를 효과적으로 포착해야 합니다. 모델이 텍스트를 정확하게 이해하고 생성할 수 있도록 단어, 문자 또는 하위 단어 토큰화 수준을 사용하는 것이 좋습니다.

특성 공학을 잊지 마세요

LLM의 성능은 데이터 해석 및 학습의 용이성에 직접적으로 영향을 받습니다. 특성 공학은 원시 텍스트 데이터와 모델의 이해 사이의 격차를 메우는 데 중요합니다. 여기에는 원시 데이터에서 새 특성을 생성하고, 관련 정보를 추출하며, 모델이 정확한 예측을 수행할 수 있도록 표현하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 데이터셋에 날짜가 포함되어 있는 경우, 시간적 패턴을 포착하기 위해 요일, 월 또는 연도와 같은 추가 특성을 생성할 수 있습니다. 단어 임베딩 및 신경망을 포함한 특성 추출 기법은 이 과정에서 중요한 역할을 하며, 데이터 분할, 다양화 및 토큰 또는 벡터로의 인코딩을 포함합니다.

접근성이 핵심입니다

마지막으로, 데이터를 준비한 후에는 훈련 중 LLM이 데이터에 접근할 수 있도록 하는 것이 필수적입니다. 조직은 사전 처리되고 특성 공학된 데이터를 파일 시스템이나 데이터베이스와 같이 LLM이 쉽게 접근할 수 있는 형식으로 저장하여 이를 달성할 수 있습니다. 이는 구조화되거나 구조화되지 않은 형식으로 저장될 수 있습니다.

효과적인 데이터 준비는 AI 및 LLM 프로젝트의 중요한 측면입니다. 데이터 획득부터 특성 공학까지의 구조화된 체크리스트 단계를 따름으로써, 조직은 성공적인 모델 훈련의 길로 나아가고 성장과 혁신의 기회를 열 수 있습니다. 이 체크리스트는 기존 LLM 모델을 개선하고, 정확하고 관련성 있는 통계를 계속 제공하도록 보장하는 데에도 가치 있는 자료로 작용합니다.