LLM 개발 패러다임 변화: 데이터 스케일링에서 제어 가능한 파이프라인으로

요약

최근 LLM 개발 분야에서 모델 규모 확대만으로는 성능 향상의 한계가 있다는 인식이 확산되며 데이터 처리와 제어의 중요성이 커지고 있다. 데이터 문제는 크게 학습 데이터 가공과 추론 시점의 동적 데이터 제어라는 두 가지 관점으로 나뉜다. 학습 데이터 가공 단계에서는 원시 텍스트를 정제, 중복 제거, 합성, 평가하는 연산자 기반 파이프라인을 구축해 재사용성을 높이는 방식이 주목받고 있다. 이를 통해 다양한 데이터 형식과 품질 기준을 체계적으로 관리하고 대규모 프로세스를 효율적으로 제어할 수 있다. 결과적으로 LLM 개발은 단순히 모델의 크기를 키우는 작업을 넘어 데이터를 통제 가능한 시스템으로 만드는 방향으로 진화하고 있다.

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