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LLM 개발의 핵심: 데이터 처리 파이프라인의 실무 비중과 과제
LLM 개발 과정에서 정제, 필터링, 합성 등 데이터 전처리가 차지하는 비중이 매우 큼. 데이터 파이프라인 설계 시 참고할 만한 인사이트.
요약
LLM 개발 과정에서 전통적인 머신러닝과는 다른 형태의 데이터 처리 작업이 개발 시간의 상당 부분을 차지하고 있다. 파인튜닝을 위해 SFT 샘플, CoT 추론 데이터, QA 쌍, 선호도 데이터 등이 필요하며, RAG 시스템 구축 시에도 데이터 클리닝과 구조화된 지식 생성이 필수적이다. 실무자들은 학습이나 인덱싱 이전 단계인 원시 파일 파싱, 노이즈 제거, 중복 제거, 데이터 포맷 변환 및 품질 개선 작업에 많은 시간을 할애하고 있다. 이러한 데이터 준비 단계는 LLM의 성능을 좌우하는 핵심 작업으로, 최근에는 OpenDCAI/DataFlow와 같은 데이터 처리 프레임워크가 등장하여 이러한 과정을 지원하고 있다.
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원문 제목 How much of LLM development is actually data processing?
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