파이토치로 LLM 직접 만들기 요약

프로젝트 개요

파이토치만을 활용해 ChatGPT와 유사한 대규모 언어 모델(LLM)을 하나하나 직접 구현하고 학습하는 과정을 다루는 오픈소스 프로젝트입니다. 모든 코드는 단계별로 설명하며, 실제 동작하는 모델을 완성할 수 있도록 구성되어 있습니다.

책과 저장소의 관계

이 저장소는 "Build A Large Language Model (From Scratch)"의 공식 코드와 예제 자료를 담고 있으며, 책의 각 장별로 여러 Jupyter 노트북과 파이썬 파일이 제공됩니다. 기존 GPT와 같은 대형 모델의 원리를 체험할 수 있도록 교육적 접근법을 채택했습니다.

학습 흐름

초기 챕터에서는 언어 모델의 기본 개념을 설명하며, 이후에는 텍스트 데이터 다루기, 어텐션 메커니즘 구현, GPT 아키텍처 코드화, 비지도 데이터로 사전학습, 분류/지시 따르기 태스크로 파인튜닝 등 실제 모델 개발 각 단계를 따라갑니다.

실습 지원

각 챕터마다 직접 실습 가능한 코드, 연습문제, 그리고 자세한 풀이 노트북이 제공됩니다. 추가로 약 170 페이지 분량의 무료 퀴즈 PDF로 자기점검도 가능합니다.

필요한 배경지식

파이썬 프로그래밍에 대한 이해가 가장 중요하며, 딥러닝이나 파이토치 기본 개념을 알고 있으면 훨씬 수월합니다. 파이토치가 익숙하지 않은 사람은 부록과 다른 입문서를 참고하면 좋습니다.

하드웨어 환경

코드는 일반 노트북에서도 무리 없이 실행될 수 있도록 설계되어 있으며, 자동으로 GPU가 있을 시 활용합니다. 복잡한 서버나 별도 고사양 장비 없이도 접근할 수 있습니다.

보너스 자료

저장소에는 본문 외에도 아래와 같은 응용/심화 예제와 가이드가 들어 있습니다:

파이썬 및 패키지 설치법, 도커 환경 가이드
토크나이저 만들기와 비교 실험
효율적인 어텐션 구조 분석
모델 변환, KV 캐시, 파라미터 효율적 파인튜닝(LoRA) 등 부가 연구
사용자 인터페이스(UI) 예제

동영상 강좌

책 전체를 따라가며 직접 코드를 짜보는 17시간 분량 실습 비디오 강좌가 별도로 제공됩니다. 책을 대체하거나 보조 자료로 활용 가능합니다.

시퀄: 추론 특화 모델

별도의 "Build A Reasoning Model (From Scratch)" 책과 프로젝트도 제공되는데, 여기서는 추론 능력 향상, 강화학습, distillation 등 LLM의 고급 최적화 방법을 만드는 과정을 다룹니다.

오픈 커뮤니티 안내

피드백, 질문, 아이디어 나눔은 매닝 포럼이나 깃허브 Discussions에서 자유롭게 할 수 있습니다. 단, 인쇄 서적과의 일관성을 위해 공식 코드에는 기여 제한이 있습니다.

인용정보 및 참고자료

연구나 논문 등에서 활용할 경우, 공식 서지 정보와 BibTeX 예시를 참고할 수 있습니다.

@book{build-llms-from-scratch-book,
  author = {Sebastian Raschka},
  title = {Build A Large Language Model (From Scratch)},
  publisher = {Manning},
  year = {2024},
  isbn = {978-1633437166},
  url = {https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch},
  github = {https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch}
}

출처 및 참고 : rasbt/LLMs-from-scratch: Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step