[서평] 허깅페이스 트랜스포머 하드 트레이닝

NLP는 한 논문의 등장 전과 후로 나뉜다. “Attention is All you need”. LSTM과 같은 모델은 분명한 한계가 있어 심심이 이상으로 발전하지 못했고, 따라서 거의 모든 NLP 작업은 알고리즘에 의해 이뤄졌다. 그러나 이 논문의 등장 이후, NLP는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 급격한 발전을 이루었다. 특히, BERT, GPT, T5 등의 사전훈련 모델이 등장하며, 언어 이해와 생성의 정밀도가 비약적으로 향상되었다. 최근에는 더욱 거대한 파라미터를 가진 LLM들이 개발되면서, 단순한 문맥 이해를 넘어 창의적인 텍스트 생성, 다중 언어 처리, 코드 작성, 심지어 인간과 유사한 대화 능력까지 갖추게 되었다. 또한, 미세 조정과 인스트럭션 튜닝 기법이 접목되면서 특정 업무에 특화된 NLP 모델이 다양하게 등장하고 있다.

 

트랜스포머의 혁신은 NLP 분야에 국한되지 않고, 전 세계에 거대한 변화를 일으키고 있다. 대표적으로, 엔비디아는 AI 모델 학습을 위한 GPU 수요 증가로 주가가 폭등하며 AI 시대의 핵심 인프라 기업으로 자리 잡았다. 또한, AI 기반 연구가 심화되면서, 딥시크와 같은 기존 빅테크와 견주어도 뒤지지 않는 스타트업 주도의 대형 언어 모델이 등장하며 글로벌 AI 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. 한국에서도 업스테이지와 같은 기업들이 자국형 LLM 개발에 박차를 가하고 있으며, 이는 AI 주권 확보 및 산업 전반의 혁신을 가속화하는 중요한 흐름으로 자리 잡고 있다.

 

그러나, NLP 모델을 아무리 잘 만들어봤자 이 모델이 실제로 서빙되지 않는다면 연구적 가치 이상을 창출하기는 어려울 것이다. NLP 모델의 발전이 단순히 연구와 개발에 머물지 않고 실제로 널리 사용되기 위해서는, 강력한 기술을 누구나 쉽게 다룰 수 있도록 추상화하는 과정이 필수적이다. 추상화란 복잡한 시스템의 내부 동작을 숨기고, 단순한 인터페이스만 제공하여 더 쉽게 사용할 수 있도록 만드는 개념이다. 예를 들어, 우리가 컴퓨터에서 파일을 저장할 때, 하드디스크의 동작 방식이나 파일이 어떤 형식으로 저장되는지 신경 쓰지 않고도 ‘저장하기’ 버튼만 누르면 된다. 이는 운영체제가 파일 시스템을 추상화했기 때문이다. 마찬가지로, 트랜스포머 아키텍처도 복잡한 수학적 연산과 거대한 신경망 구조를 내포하고 있지만, 핵심 알고리즘은 거의 모든 최신 LLM에서 동일하게 사용되기 때문에 추상화를 통해 큰 이점을 얻을 수 있다. 여러 기업과 연구 기관에서 다양한 LLM을 개발하고 있지만, 결국 그 근본은 트랜스포머이므로 이를 하나의 공통된 방식으로 다룰 수 있도록 만드는 것이 중요하다. 그리고 그 대표적인 예가 바로 Hugging Face의 transformers 라이브러리다.

 

Hugging Face는 AI 및 NLP 분야에서 혁신을 이끄는 대표적인 기업으로, 특히 오픈소스 LLM 및 머신러닝 모델의 접근성을 극대화하는 플랫폼과 도구를 제공하는 것으로 유명하다. 이들은 단순히 강력한 모델을 개발하는 것을 넘어, 복잡한 AI 기술을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 추상화된 인터페이스를 구축하는 데 집중하고 있다. 대표적인 예가 앞서 언급한 transformers 라이브러리이며, 이를 통해 연구자뿐만 아니라 일반 개발자들도 간단한 코드만으로 최첨단 AI 모델을 사용할 수 있게 만들었다.

 

Hugging Face는 LLM 모델을 공유할 수 있는 웹사이트인 Hugging Face Hub를 운영한다. NLP 개발자로서 Hugging Face Hub를 사용하는 것은 선택이 아닌 필수에 가깝다. AI 모델을 처음부터 직접 학습시키고 배포하는 과정은 막대한 연산 비용과 데이터, 그리고 최적화 노하우가 필요하기 때문이다. 하지만 Hugging Face Hub는 사전 훈련된 수천 개의 NLP 및 멀티모달 모델을 무료로 제공하며, 이를 통해 개발자들은 기존 모델을 가져와 간단한 미세 조정 만으로 원하는 작업에 적용할 수 있다.

 

또한, Hub는 단순한 모델 저장소가 아니라 API 기반 배포, 협업, 버전 관리, 커뮤니티 피드백까지 제공하는 강력한 플랫폼이다. 마치 GitHub가 소프트웨어 개발을 위한 오픈소스 협업의 중심이 되었듯이, Hugging Face Hub는 AI 모델 공유와 협업의 중심지로 자리 잡고 있다. 실제로, 많은 기업과 연구자들이 모델을 공개하며, 이를 바탕으로 더 발전된 버전이 계속해서 등장하고 있다. 대표적인 예로, Meta에서 공개한 Llama 시리즈는 Hugging Face Hub에서 활발하게 공유되고 있으며, 이를 기반으로 수많은 연구자와 개발자들이 개선된 모델을 만들고 배포하고 있다.

 

무엇보다 Hugging Face Hub는 개방성과 공유 문화를 기반으로 하고 있어, AI 모델이 소수의 기업에 독점되는 것이 아니라, 개발자들이 협력하여 기술을 발전시킬 수 있는 환경을 조성한다. 이는 오픈소스 LLM 생태계를 더욱 활성화하며, AI 모델을 누구나 활용할 수 있도록 민주화를 실현하는 중요한 역할을 한다. 따라서, NLP 개발자로서 빠르고 효율적인 개발을 원한다면, Hugging Face Hub는 더 이상 선택이 아니라 반드시 활용해야 할 필수 도구라고 할 수 있다.

 

만일 Hugging Face를 효과적으로 활용하면서 NLP에 대해 공부하고 싶다면, "자연어 처리를 위한 허깅페이스 트랜스포머 하드 트레이닝" 책을 추천하고 싶다. 기존의 많은 책들이 LLM의 아키텍처와 기반 원리에 초점을 맞추는 반면, 이 책은 Hugging Face의 transformers 라이브러리와 Hub를 적극적으로 활용하기 때문에 실제로 작동하는 코드가 어떤 식으로 작성되는지 느낄 수 있을 것이다.

 

또한, 최근 DeepSeek R1과 같은 모델을 비롯해, LLM에 강화 학습을 결합하려는 시도가 활발히 진행되고 있는데, 이 책이 그러한 흐름까지 반영하고 있다는 점이 흥미로웠다. 특히, Hugging Face의 TRL 모듈을 활용하여 RLHF와 같은 최신 기법을 적용하는 방법까지 다루고 있어, LLM을 보다 정교하게 조정하고 최적화하는 데 실질적인 도움을 준다. Hugging Face를 활용한 실전 개발부터 최신 연구 트렌드까지 포괄하는 이 책은, NLP 개발자들에게 매우 유용한 가이드가 될 것이라고 생각한다.

 

[본 글은 비제이퍼블릭에서 도서를 제공받아 작성한 서평입니다.]