CLOVA · 2026. 07. 01.

충돌은 나누고, 성능은 합치다: 효율적인 LLM Post-training 전략 MERIT

AI 엔지니어링 브리핑

MERIT은 서로 충돌하는 학습 데이터를 먼저 비슷한 방향끼리 나눈 뒤 따로 학습하고 마지막에 한 번만 합쳐, 통신 부담과 성능 저하를 함께 줄이는 LLM 후학습 방법입니다.

문제 & 배경

문제 & 배경: 다양한 인식·추론·문서 이해 데이터를 한꺼번에 학습하면 데이터끼리 모델을 서로 다른 방향으로 끌어당겨 성능이 떨어지고, GPU 간 학습 정보를 매번 맞추느라 여러 서버에 흩어진 자원을 활용하기도 어려웠습니다.

기술 & 해결책

기술 & 해결책: MERIT은 각 데이터셋의 학습 방향을 비교해 비슷한 것끼리 그룹을 만든 뒤 그룹별로 통신 없이 독립 학습하고, 학습이 끝난 후 데이터 양에 따라 모델 가중치를 평균 내어 하나로 합칩니다.

교훈 & 주의점

교훈 & 주의점: 같은 학습량에서도 충돌을 고려한 분할은 자유로운 대화와 추론 능력의 저하를 완화하고 분산 환경에서 유리했지만, 적용 전 데이터별 학습 방향을 계산하는 전처리 비용과 텍스트 중심 성능이 일부 낮아질 가능성은 고려해야 합니다.

내용이 비슷해요

내용이 비슷한 글을 먼저 보여드려요. 같은 문제나 해결책을 다룬다는 뜻은 아니에요.