데이터 전처리

데이터 전처리는 수집한 원시 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정입니다. 전처리 과정에서 데이터는 다양한 변환과 정제 작업을 거쳐 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 준비됩니다. 전처리가 잘 이루어지면 모델 성능이 향상되며 불필요한 오류와 왜곡이 줄어듭니다.

일반적으로 수집된 원시 데이터는 다양한 소스에서 나오기 때문에 중복 데이터가 있거나, 불완전, 불균형하거나, 노이즈가 포함될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하지 않으면 모델이 잘못된 패턴을 학습하거나 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 데이터 전처리는 LLM 훈련 과정에서 매우 중요하며, 전처리를 통해 데이터 품질을 높이고 모델 학습 효율성을 극대화할 수 있습니다.

데이터 전처리의 주요 단계는 다음과 같습니다.