LLM Post-training 개념

🧪 LLM Post-training이란?

Post-training은 기본(pretrained) LLM을 특정 목적이나 도메인에 맞게 추가로 조정(fine-tune 또는 align)하는 과정을 말합니다.

즉, 이미 대규모 데이터로 사전학습된 모델에 후처리 학습을 가하는 단계입니다.

대표적인 종류:

1. Fine-tuning (파인튜닝)

   • 특정 도메인(예: 의료, 법률) 데이터로 모델을 재학습하여 성능을 향상시킴
   • 파라미터를 직접 업데이트함

2. Instruction tuning (지시문 학습)

   • "~~을 해줘" 같은 명령어 형태의 프롬프트를 이해하도록 추가 학습

3. RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback)

   • 인간의 피드백을 바탕으로 모델이 더 바람직한 응답을 하도록 보정

Diagram

┌─────────────────────────────┐
│    🌐 Pretrained LLM        │
│  (GPT, LLaMA, Falcon 등)    │
└────────────┬────────────────┘
             │
             ▼
     ┌──────────────────────┐
     │   LLM Post-training  │
     │----------------------│
     │ 🛠️ Fine-tuning         │← 도메인 특화 학습
     │ 💬 Instruction Tuning │← 명령어 형식 이해
     │ 👍 RLHF               │← 사용자 피드백 반영
     └──────────────────────┘
             │
             ▼
  ┌─────────────────────────────┐
  │   🎯 목적에 맞게 조정된 LLM   │
  │   (도메인 특화/지시문 대응 등) │
  └────────────┬────────────────┘
               │
         ┌─────▼──────┐
         │ Inference  │  ← 추론 (서빙)
         └────────────┘
               │
         ⚡ 빠르고 효율적인 실행
               ▼
        ┌─────────────────┐
        │    DeepSpeed    │
        │-----------------│
        │ 🚀 학습 가속화     │
        │ 🧠 메모리 절약     │
        │ 🔀 모델 분산화     │
        └─────────────────┘

개념 요약

구분	설명
LLM Post-training	이미 학습된 모델을 다시 훈련시켜 성능 개선
DeepSpeed	훈련이나 추론 시 속도와 메모리 최적화 제공