LLM 학습 성능 극대화를 위한 데이터 샘플 선정 및 순서 최적화 전략

요약

LLM 학습 시 단순히 데이터를 섞는 것만으로는 학습 효율을 최적화하기 어려우며, 데이터의 선택과 순서가 모델 성능에 중요한 영향을 미친다. 노이즈가 많거나 중복된 샘플을 배제하고 특정 도메인이 학습 과정을 지배하지 않도록 제어하는 전략이 필요하다. 이를 위해 손실값(loss), 손실 변화, 그래디언트 유사도 등을 기반으로 다음 학습 단계에 투입할 데이터를 결정하는 동적 선택 방식이 활용될 수 있다. 또한 커리큘럼 학습이나 학습 단계별 균형을 위해 샘플의 제시 순서를 조정하는 동적 재정렬 기법도 효과적이다. 학습 데이터의 구성과 흐름을 유연하게 제어하는 이러한 방식은 모델의 학습 효율과 최종 성능을 개선하는 핵심적인 실무 접근법으로 주목받고 있다.

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