라마3 사전훈련 사후훈련 성능향상

라마3 사전훈련 사후훈련 성능향상 

라마3 사전훈련 사후훈련 성능향상

라마3 사전훈련

 

메타 라마3의 사전 훈련 데이터셋의 질을 높이기 위해 다음과 같은 방법들이 사용되었습니다.

라마3 데이터 필터링 파이프라인 개발

메타는 휴리스틱 필터, NSFW 필터, 시맨틱 중복 제거 접근법, 텍스트 분류기 등을 사용하는 데이터 필터링 파이프라인을 개발했습니다. 이를 통해 불필요하거나 부적절한 데이터를 제거하여 모델이 유용하고 정확한 정보만을 학습하도록 했습니다.

라마3 다양한 고품질 데이터 활용

라마3의 사전 훈련에는 일상적인 질문부터 과학, 기술, 공학, 수학(STEM) 분야, 코딩, 역사 지식에 이르기까지 다양한 분야의 고품질 데이터셋이 사용되었습니다. 이를 통해 모델이 폭넓고 전문적인 지식을 습득할 수 있도록 했습니다.

라마3 대규모 데이터셋 구축

라마3은 공개적으로 사용 가능한 소스에서 수집한 15조 개 이상의 토큰으로 사전 훈련되었는데, 이는 라마2에 비해 약 7배 많은 양입니다. 대규모 고품질 데이터를 활용함으로써 모델의 성능과 일반화 능력을 크게 향상시켰습니다.

라마3 지속적인 데이터 관리

수집, 정제, 필터링 등 데이터 처리 파이프라인을 고도화하고, 새로운 고품질 데이터를 지속적으로 추가하고 있습니다.

이러한 방법들을 통해 메타는 라마3의 사전 훈련에 사용되는 데이터셋의 질을 크게 높일 수 있었고, 이는 모델의 성능 향상으로 직결되었습니다. 고품질의 대규모 데이터를 활용한 사전 훈련은 라마3가 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 데 핵심적인 역할을 했다고 볼 수 있습니다.

라마3 사후훈련

 

메타 라마3의 사후 훈련(미세조정) 과정에서 데이터 질을 높이기 위해 다음과 같은 방법들이 활용되었습니다.

라마3 선호도 순위 교육(Preference Ranking)

메타는 선호도 순위 교육을 통해 라마3의 추론 및 코드 작업 성능을 크게 개선했습니다. 이는 모델이 생성한 여러 출력 결과들에 대해 사람이 선호도를 매기고 이를 학습에 반영하는 방식입니다. 이를 통해 모델은 사람이 선호하는 방향으로 출력을 최적화할 수 있게 됩니다.

라마3 다양한 고품질 데이터 활용

미세조정 과정에서 일상적인 질문부터 과학, 기술, 공학, 수학(STEM), 코딩, 역사 등 다양한 분야의 고품질 데이터가 활용되었습니다. 이를 통해 모델이 폭넓고 전문적인 지식을 습득하고 활용할 수 있게 되었습니다.

라마3 코드 데이터 확대

• 라마3의 미세조정 데이터에는 라마2 대비 4배 더 많은 코드 데이터가 포함되어, 코드 생성 및 이해 능력이 크게 향상되었습니다.
• 메타는 선호도 순위 교육, 고도화된 지시 미세조정, 다양한 고품질 데이터와 코드 데이터 확대 등을 통해 라마3의 사후 훈련 데이터셋의 질을 높임으로써 모델의 성능을 크게 개선할 수 있었습니다.

라마3 지시 미세조정(Instruction Fine-tuning)

• 라마3는 사전훈련 이후에 보다 고도화된 '지시 미세조정(instruction fine-tuning)' 과정을 거쳤다.
• 지시 미세조정은 사전훈련된 언어모델을 특정 태스크에 최적화하기 위해 추가적인 훈련 데이터로 모델을 미세조정하는 기법이다.
• 이를 통해 모델이 사용자의 지시나 명령을 더 잘 이해하고 수행할 수 있게 된다.

라마3 레드팀 훈련을 통한 안전성 강화

• 지시 미세조정된 라마3 모델은 전문가와 자동화된 도구를 활용한 레드팀 훈련을 거쳤다.
• 레드팀 훈련은 모델의 취약점을 찾아내 공격하는 방식으로, 이를 통해 부적절하거나 유해한 답변의 가능성을 최소화했다.
• 이는 라마3 모델을 보다 안전하고 책임감있게 사용할 수 있도록 하기 위한 중요한 사후 훈련 과정이었다.

라마3 추가 안전장치 도입

• 레드팀 훈련 외에도 라마3에는 '라마 가드2', '코드 쉴드', '사이버 보안 평가 기준2'와 같은 다양한 안전장치가 사후 훈련 과정에서 도입되었다.
• 이러한 안전 메커니즘을 통해 라마3 모델의 오류나 악용 가능성을 원천 차단하고자 했다.
• 메타는 이번 라마3 공개와 함께 대규모 언어모델의 책임감있는 사용법을 설명하는 가이드라인도 함께 업데이트했다.

라마3 성능향상

 

라마3 성능 향상

• 학습 데이터를 2조 토큰에서 15조 토큰 이상으로 7배 이상 늘려 성능을 크게 개선했습니다.
• 고품질 데이터를 선별하고 다양한 분야의 데이터셋을 활용해 여러 영역에서 활용도를 높였습니다.
• 사전훈련 규모를 확대하고 고도화된 지시 미세조정(instruction fine-tuning) 과정을 진행했습니다.
• 다양한 업계 표준 벤치마크 테스트에서 동급 오픈소스 모델 중 최고 수준의 성능을 보였습니다.
• 라마3 8B 모델은 라마2 13B를 압도하고, 라마3 8B instruction 모델은 라마2 70B보다 우수한 성능을 보였습니다.

라마3 기능 확장

• 8B, 70B 모델 외에도 400B가 넘는 초거대 모델을 학습 중에 있습니다.
• Multimodal 모델도 추가로 공개할 예정입니다.

라마3 사용성 개선

• 컨텍스트 길이(context window)를 4096에서 8192로 2배 늘렸습니다.
• 토크나이저 크기를 32k에서 128k로 4배 확장했습니다.

라마3 안전성 강화

• 전문가와 자동화 도구를 활용한 레드팀 훈련으로 부적절한 답변 가능성을 최소화했습니다.
• 라마 가드2, 코드 쉴드, 사이버 보안 평가 기준2 등 안전 장치와 새로운 안전 도구들을 도입했습니다.
• 책임감 있는 사용 가이드라인을 업데이트해 윤리적 활용을 강조했습니다.

이처럼 라마3는 라마2 대비 학습 데이터 증량, 성능 고도화, 기능 확장, 사용성 개선, 안전성 강화 등 전방위적인 발전을 이뤄냈습니다. 메타는 라마3를 통해 대규모 언어모델 분야에서 선도적 위치를 공고히 하고 있습니다.

 

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