LLM이 어떻게 지식을 쌓고 발전하는지, 그 구체적인 학습 과정을 깊이 있게 살펴보겠습니다. 인공지능이 언어를 이해하고 활용하기까지의 과정을 이해하는 것은 모델의 본질을 파악하는 데 필수적입니다.
1. 학습의 기초 – 프리트레이닝(Pretraining) 단계
LLM의 첫 학습 단계는 **프리트레이닝(Pretraining)**입니다. 이 단계에서 LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하며, 언어의 기본 구조와 문맥을 이해하는 기초 능력을 얻게 됩니다. 모델은 다양한 문서를 읽으며 단어의 연관성을 파악하고 문장을 해석하는 법을 배웁니다.
이는 초등 교육과정에서 문법과 어휘를 배우며 기본 언어 능력을 쌓는 것과 유사합니다. 프리트레이닝을 통해 LLM은 기본적인 언어 능력을 갖추게 되는 것입니다.
2. 심화 학습 – 파인튜닝(Fine-tuning) 단계
프리트레이닝이 완료되면, LLM은 파인튜닝(Fine-tuning) 단계를 통해 특정 분야에 맞춰 심화 학습을 진행합니다. 이를 통해 모델은 특정 주제에 대한 전문성을 갖추게 됩니다. 예를 들어, 의료 분야에 적용될 경우 의학 논문과 보고서를 학습하며, 관련 지식과 용어를 익히게 됩니다.
대학에서 전공 과목을 선택하여 특정 분야에 대한 깊이 있는 지식을 쌓는 과정과 유사합니다. 파인튜닝을 통해 LLM은 단순히 언어를 이해하는 것을 넘어, 특정 주제에 대한 전문성을 가지게 됩니다.
3. 최적화와 피드백 – 강화 학습(Reinforcement Learning)과 인적 평가
LLM이 실용적으로 활용되기 위해서는 학습 과정 중 **강화 학습(Reinforcement Learning)**과 인적 피드백이 추가적으로 이루어집니다. 이 단계에서는 모델이 제공하는 답변의 정확성을 높이기 위해 사용자의 피드백을 반영하여 점진적으로 성능을 개선합니다. 이러한 피드백 과정은 LLM이 더 나은 답변을 제공하도록 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.
이는 실무 현장에서 피드백을 통해 업무 수행 능력을 향상시키는 과정과 비슷합니다. 지속적인 피드백을 통해 LLM은 실질적으로 유용한 답변을 제공할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
4. 발전과 개선의 반복
프리트레이닝과 파인튜닝을 통해 학습이 완료되었다 하더라도, LLM은 지속적인 피드백을 통해 개선과 성장을 거듭하게 됩니다. 완벽하지 않은 답변도 시간이 지남에 따라 개선되며, 점차 더 높은 수준의 정확도와 이해도를 갖추게 됩니다.