최근 한 개발자가 파이토치(PyTorch)나 자동 미분(autograd) 같은 기존 머신러닝 라이브러리 없이 순수 C/CUDA만을 이용해 GPT-2급 대규모 언어모델(LLM)인 '나노오일러(NanoEuler)'를 처음부터 구현해 화제입니다. 이는 LLM의 복잡한 내부 구조와 GPU 작동 방식을 저수준(low-level)에서 깊이 이해하고 최적화 가능성을 탐구하려는 연구 및 교육적 목적에서 시작된 프로젝트입니다.
나노오일러는 훈련 파이프라인 전체를 직접 구현했습니다. 바이트 수준의 BPE 토크나이저부터 책과 웹 데이터를 활용한 사전 학습, 그리고 채팅 모델로의 지도 미세조정(SFT)까지 모두 수작업으로 작성되었습니다. 특히, 순방향(forward) 및 역방향(backward) 계산을 직접 구현하고, 이를 검증하기 위해 전체 모델 기울기 확인(gradient check)을 수행했습니다. 이 프로젝트는 약 1억 1천6백만 개의 파라미터(매개변수)를 가진 모델을 단일 RTX 4070 소비자용 GPU로 학습시킬 수 있음을 보여주며, CPU에서도 소규모 모델을 구동할 수 있습니다.
이 프로젝트의 핵심은 '바닥부터(from-scratch)' 엔지니어링과 전체 훈련 파이프라인의 투명한 이해에 있습니다. 이를 통해 개발자는 LLM의 각 구성 요소가 어떻게 작동하고, 파라미터와 데이터가 모델 성장에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 GPU가 어떻게 활용되고 특정 계층이 어떻게 최적화될 수 있는지에 대한 깊이 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 비록 이 모델이 실제 유용한 챗봇은 아니지만, GPT-2-small과 유사하게 유창한 영어를 생성하며, 소규모 모델에서 기대할 수 있는 문법 및 문장 구조 학습 능력을 보여줍니다. 이는 LLM 기술의 근본적인 이해와 발전에 중요한 기여를 할 수 있는 시도입니다.