LLM을 위한 데이터 전처리: 모델의 성능을 높이는 필수 과정

서론

LLM(Large Language Model)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하거나 이해하는 모델입니다. LLM이 정확하고 유용한 결과를 내기 위해서는 고품질의 데이터로 학습하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 데이터 전처리가 필요합니다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 LLM이 학습할 수 있도록 가공하는 과정으로, 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.

1. 토큰화 (Tokenization)

• 정의: 텍스트를 의미 있는 최소 단위인 토큰으로 분리하는 과정입니다. 토큰은 단어, 문자, 또는 부분 단어일 수 있습니다.
• 목적:
  • LLM이 텍스트를 숫자로 표현된 벡터로 변환하여 학습할 수 있도록 합니다.
  • 텍스트의 구조를 파악하고 분석하는 데 도움을 줍니다.
• 방법:
  • 단어 기반 토큰화: 공백을 기준으로 단어를 분리하는 가장 일반적인 방법입니다.
  • 문자 기반 토큰화: 각 문자를 하나의 토큰으로 분리합니다.
  • 서브워드 토큰화: 단어를 더 작은 단위의 서브워드로 분리하여 어휘 외의 단어를 처리합니다. (예: BPE, WordPiece)

2. 정규화 (Normalization)

• 정의: 텍스트를 일관된 형태로 변환하는 과정입니다.
• 목적:
  • 다양한 표현 방식을 하나의 표준 형태로 통일하여 모델의 학습 효율을 높입니다.
  • 불필요한 변형을 줄여 모델의 성능을 향상시킵니다.
• 방법:
  • 소문자 변환: 모든 문자를 소문자로 변환합니다.
  • 특수 문자 제거: 불필요한 특수 문자를 제거합니다.
  • 숫자 처리: 숫자를 특정 토큰으로 변환하거나 삭제합니다.
  • 줄임말 처리: 줄임말을 원래 단어로 변환합니다.

3. 불용어 처리 (Stop Word Removal)

• 정의: 텍스트에서 의미가 없는 단어(불용어)를 제거하는 과정입니다.
• 목적:
  • 불필요한 정보를 제거하여 모델의 학습에 집중할 수 있도록 합니다.
  • 벡터 공간의 차원을 줄여 계산량을 감소시킵니다.
• 방법:
  • 사전 정의된 불용어 목록: 영어의 경우 NLTK 등의 라이브러리를 통해 불용어 목록을 제공받을 수 있습니다.
  • 문맥 기반 불용어 제거: 문맥에 따라 불용어를 동적으로 판단합니다.

4. 스테밍 (Stemming)

• 정의: 단어의 어미를 제거하여 어근을 추출하는 과정입니다.
• 목적:
  • 어휘의 다양성을 줄여 모델의 학습을 용이하게 합니다.
  • 관련된 단어들을 하나의 어근으로 통합하여 의미를 파악하기 쉽게 합니다.
• 방법:
  • Porter 스테머: 영어 스테밍에 많이 사용되는 알고리즘입니다.
  • Snowball 스테머: 다양한 언어를 지원하는 스테머입니다.

5. 어근 추출 (Lemmatization)

• 정의: 단어를 사전에 등록된 어근(lemma)으로 변환하는 과정입니다.
• 목적:
  • 스테밍과 유사하지만, 어근 추출 시 단어의 의미를 보존하려는 특징이 있습니다.
• 방법:
  • WordNet: 영어 단어의 의미와 관계를 담고 있는 데이터베이스를 활용하여 어근을 추출합니다.

6. 벡터화 (Vectorization)

• 정의: 텍스트를 수치 벡터로 변환하는 과정입니다.
• 목적:
  • LLM이 텍스트를 숫자로 표현된 벡터로 이해하고 학습할 수 있도록 합니다.
• 방법:
  • One-hot encoding: 각 단어를 고유한 인덱스에 해당하는 벡터로 변환합니다.
  • Word embedding: 단어의 의미를 고려하여 연속적인 벡터 공간에 매핑합니다. (예: Word2Vec, GloVe, BERT)

결론

데이터 전처리는 LLM의 성능을 결정하는 중요한 요소입니다. 적절한 전처리 기법을 선택하고 적용하여 모델의 학습 효율을 높이고, 더욱 정확하고 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.
 
주의: 데이터 전처리 기법은 데이터의 특성과 모델의 목적에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 다양한 기법을 시도해보고 가장 적합한 방법을 찾는 것이 중요합니다.
 
[참고 자료]

• NLTK (Natural Language Toolkit): https://www.nltk.org/
• SpaCy: https://spacy.io/
• Hugging Face Transformers: https://huggingface.co/transformers/