현대 대형 언어 모델(LLM)의 훈련은 단순한 단계가 아니라, 원시 데이터를 신뢰할 수 있고 배포 가능한 지능형 시스템으로 변환하는 정교한 파이프라인입니다. 이 과정의 핵심은 사전 훈련(pretraining) 단계로, 이 단계에서 모델은 방대한 텍스트 코퍼스에서 일반적인 언어 패턴, 추론 구조 및 세계 지식을 학습합니다. 사전 훈련 이후에는 모델의 정렬(alignment)과 배포(deployment) 단계가 이어지며, 이 모든 과정은 모델이 실제 환경에서 효과적으로 작동할 수 있도록 돕습니다.

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