PyTorch로 처음부터 LLM 학습하기 (Train LLM from Scratch)

파이토치(PyTorch)를 사용하여 트랜스포머 아키텍처를 밑바닥부터 구현하고, 데이터셋 준비부터 학습, 추론까지 전 과정을 단계별로 다루는 학습용 리포지토리입니다.

tau · 2026년 9월 19일

'FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch' 리포지토리는 고수준 라이브러리에 의존하지 않고, 순수 파이토치(PyTorch)만을 사용하여 LLM을 처음부터 학습시키는 원리를 학습할 수 있는 가이드라인을 제공합니다.

이 리포지토리는 대규모 언어 모델이 작동하는 근본적인 원리를 파악하고자 하는 개발자들에게 유용합니다. 어떠한 추상화 도구 없이 모델을 직접 설계하고 학습시켜 볼 수 있는 단계별 예제를 포함하고 있습니다.

순수 파이토치 기반의 트랜스포머 구현

이 리포지토리는 'Attention is All You Need' 논문의 내용을 바탕으로 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 핵심 요소들을 파이토치로 직접 구현했습니다.

아키텍처 설계: 멀티 헤드 어텐션(Multi-head Attention), MLP 블록 등 트랜스포머의 핵심 구조를 코드 수준에서 단계별로 구현했습니다.
라이브러리 의존성 최소화: trl, peft, transformers와 같은 고수준 라이브러리 없이, 파이토치의 기초 기능만을 사용하여 모델을 구축함으로써 학습 과정을 명확히 이해할 수 있습니다.

모델 학습뿐만 아니라, 실제 학습에 필요한 데이터 파이프라인 구축 과정도 포함하고 있습니다.

데이터 처리: The Pile 데이터셋을 다운로드하고 전처리하여, 효율적인 학습을 위해 토큰화(tiktoken)한 후 HDF5 포맷으로 저장하는 전 과정을 스크립트로 제공합니다.
단계별 가이드: 데이터 전처리부터 모델 학습, 그리고 결과물을 사용한 추론까지 전 과정을 단계별로 다루어 학습 흐름을 파악하기 좋습니다.

학습과 원리 이해에 초점을 맞춘 리포지토리이므로, 실제 상용 서비스를 위한 최적화나 분산 학습 환경은 별도로 구축해야 한다는 점을 참고해야 합니다.