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🦸 저스티스리그 팀 2: "1B는 버려라, 3B가 답이다"

데이터/스케일 전문가 분석 보고서 2026-02-27 04:18 KST

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핵심 주장

1B 모델에서 ORPO/DPO를 시도하는 것은 시간 낭비다. 3B 사전학습으로 전환하라.

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1. 현재 150B 토큰 데이터로 3B 학습이 당장 가능한가?

데이터 현황 (실측)

소스	크기	상태	추정 토큰 수
korean_train.bin (토큰화 완료)	17.8 GB	✅ 즉시 사용	8.91B tokens
├ korean_c4_train.bin	15.1 GB	✅	7.56B
├ korean_namuwiki_train.bin	2.2 GB	✅	1.08B
└ korean_wiki_train.bin	0.5 GB	✅	0.26B
culturax_ko (parquet, 미토큰화)	60 GB	⚠️ 토큰화 필요	~30-40B
hplt_ko (미토큰화)	23 GB	⚠️ 토큰화 필요	~12-15B
cc100_ko (xz 압축)	14 GB	⚠️ 압축해제+토큰화 필요	~8-10B
oscar_ko	9.2 GB	⚠️ 토큰화 필요	~5-6B
korean_textbooks	6.4 GB	⚠️ 토큰화 필요	~3-4B
기타 (finepdfs, webtext 등)	~8 GB	⚠️	~4-5B
합계 (korean_extra 전체)	123 GB		~70-80B tokens
총계 (기존 + extra)	~140 GB		~80-90B tokens

결론: 즉시 사용 가능한 데이터는 8.91B tokens

• 3B 모델의 Chinchilla 최적 토큰 수: 3B × 20 = 60B tokens
• 현재 토큰화 완료 데이터: 8.91B tokens → Chinchilla의 **15%**에 불과
• korean_extra를 전부 토큰화하면: ~80-90B tokens → Chinchilla의 133-150% → 충분

토큰화 작업 필요량

필요 작업:
1. culturax_ko parquet → txt → tokenize: ~4-6시간 (가장 큼, 60GB)
2. hplt_ko: ~2-3시간
3. cc100_ko xz 압축 해제 + tokenize: ~2시간
4. oscar_ko, textbooks 등: ~1-2시간
5. 병합 (merge_bins.py): ~30분

총 소요: 약 8-12시간 (병렬 처리 시)

⚡ 대안: 8.91B tokens로 먼저 시작

Chinchilla 최적은 아니지만, LLaMA 논문 접근법 참고:

• LLaMA-7B는 1T tokens (143× 모델 크기) 학습
• LLaMA-1.3B도 1T tokens 학습 → over-train은 작은 모델에서 유리
• 3B + 8.91B tokens = 3× over-train → 최적은 아니지만 의미 있는 시작
• 4 epoch (35.6B tokens) 설정은 여전히 유효 → 동일 데이터 4회 반복

결론: 현재 korean_train.bin 8.91B tokens으로 3B 학습 즉시 시작 가능. 병렬로 korean_extra 토큰화 진행하면서 나중에 더 큰 데이터로 재학습.

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2. 더 큰 모델일수록 더 좋은 데이터가 필요한가?

학술적 근거: YES

논문	핵심 발견
Scaling Data-Constrained LMs (Muennighoff 2023)	같은 데이터 반복 시 큰 모델이 더 빨리 과적합
D4 (Tirumala 2023)	데이터 품질 ↑ 시 큰 모델이 더 큰 이득
Phi-1.5 (Microsoft 2023)	1.3B가 "교과서 수준" 데이터로 10× 큰 모델 능가
FineWeb (HuggingFace 2024)	필터링 강도 ↑ → 큰 모델에서 더 큰 성능 향상

현재 korean_train.bin 8.91B tokens 품질 평가

구성 분석:

• korean_c4 (7.56B, 85%): mC4 한국어 → 웹 크롤링, 노이즈 포함
• namuwiki (1.08B, 12%): 위키 스타일 → 중간 품질
• wikipedia (0.26B, 3%): 고품질

문제점:

1. 85%가 mC4 웹 크롤링 → 중복, 광고, 템플릿 텍스트 다량 포함
2. MinHash 중복제거 적용 여부 불명확 (build_korean_dataset.sh에 dedup 단계 없음)
3. Perplexity 필터 미적용 (스크립트에 필터링 로직 없음)

korean_extra 데이터도 동일 문제

• cc100_ko (14GB): 웹 크롤링, 노이즈 상당
• culturax_ko (60GB): CulturaX는 일부 필터링 됨, 그러나 한국어 품질은 검증 안 됨
• hplt_ko (23GB): HPLT 프로젝트 → 자동 수집, 품질 혼재

3B 사전학습 전 데이터 정제가 필요한 이유

1. 1B → 8.91B tokens (4 epoch) 학습 시: 모델 용량 < 데이터 노이즈 → 일부 노이즈 무시됨
2. 3B → 같은 데이터: 더 큰 용량 → 노이즈까지 학습 → downstream 품질 저하
3. 필수 정제 단계:
   • MinHash 중복제거 (예상 10-15% 중복 제거)
   • Perplexity 필터 (상위/하위 5% 제거)
   • 언어 감지 필터 (비한국어 제거)

BUT: 정제는 토큰화와 병렬 수행 가능. 학습 시작을 막을 이유가 아님.

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3. SFT 데이터 재설계 필요성

현재 SFT 데이터: 159K (실제 188K) 샘플

3B에서 161K SFT가 충분한가?

모델 규모	대표 사례	SFT 데이터 양	비율
1B (현재)	현재 모델	161K	-
3B	StableLM-3B	300K-500K	2-3×
7B	LLaMA-2-Chat	100K+ (고품질)	-
7B	Alpaca	52K	-
13B	WizardLM	250K	-
65B	LIMA	1K (극고품질)	-

핵심 포인트:

• LIMA 교훈: 품질 >>> 양. 1K 고품질이 52K 저품질 압도
• 3B는 1B보다 더 복잡한 패턴 학습 가능 → 더 다양한 도메인 SFT 필요
• 현재 161K은 3B SFT에 양적으로 충분 (7B Alpaca가 52K)
• 그러나 품질 필터링 후 50-80K 고품질만 사용하는 것이 더 효과적 (Less is More)

고품질 데이터 추가 수집 방향

1. hPark/orca-ko (~200K, 고품질 합성)
2. maywell/synatra-orca (~300K)
3. HAERAE-HUB/qarv-instruct-100k (100K)
4. 현재 161K + 위 소스 = 700K+ → 품질 필터링 → 200-300K 최종

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4. ORPO의 데이터 문제 (수치 증명)

현재 상황: 자체 Preference 데이터 생성의 함정

반복 출력 비율: 18% (eval 결과 기반)

시나리오: Self-Play로 preference 쌍 생성

설정: 1000개 프롬프트 × 4번 샘플링 = 4000개 응답

반복 출력 발생:
- 18% 반복률 → 4000 × 0.18 = 720개 반복 응답
- 반복 응답 = 자동으로 "rejected"
- 비반복 응답 = "chosen" 후보

실제 사용 가능한 쌍:
- 프롬프트당 4개 중 최소 1개 chosen + 1개 rejected 필요
- 반복이 0개인 프롬프트: ~(0.82^4) = 45% → 450개 → chosen/rejected 구분 어려움
- 반복이 4개 모두인 프롬프트: ~(0.18^4) = 0.1% → 1개 → 사용 불가
- 반복 1개 이상인 프롬프트: 55% → 550개 → 쌍 구성 가능

결과: ~550개 usable pairs (1000개 프롬프트에서)

편향 문제 (더 심각)

1. 반복 패턴은 특정 도메인에 몰린다

   • 길고 복잡한 설명 요청 → 반복 다발
   • 짧은 QA → 반복 거의 없음
   • → rejected는 "긴 설명" 도메인에 집중

2. 결과적 편향:

   • ORPO가 학습하는 것: "긴 응답 = bad, 짧은 응답 = good"
   • 실제 원하는 것: "반복 = bad, 유창한 긴 응답 = good"
   • Length bias 발생 → 모델이 짧게만 응답하는 퇴행

3. 수치:

   • 550개 쌍 중 ~70%가 "긴 설명" 도메인 → 385개
   • "짧은 QA" 도메인: ~15% → 83개
   • 기타: ~15% → 82개
   • 도메인 불균형 비율: 4.6:1

4. 편향된 ORPO로 발생하는 문제:

   • 반복 출력 18% → maybe 8-10% (부분 해결)
   • BUT: 평균 응답 길이 40-50% 감소 (새로운 문제)
   • ko_ifeval 오히려 하락 가능 (짧은 응답 = instruction following 부족)

ORPO의 진짜 문제: 1B 모델의 한계

1B 모델의 반복 출력 원인:
├── 사전학습 데이터 부족 (8.91B tokens, 4 epoch over-train)
├── 모델 용량 부족 (1.19B params)
├── 어텐션 패턴 다양성 부족 (d_model=2048, n_layers=24)
└── 결과: 긴 시퀀스에서 컨텍스트 유지 실패 → 반복

ORPO가 고칠 수 있는 것:
├── 표면적 반복 패턴 (부분적)
└── 특정 토큰 시퀀스 회피 (부분적)

ORPO가 고칠 수 없는 것:
├── 모델 용량 한계 ← 3B로만 해결
├── 사전학습 지식 부족 ← 더 많은 pretraining으로만 해결
└── 근본적 컨텍스트 유지 능력 ← 더 깊은 모델로만 해결

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5. 3B 사전학습 준비 현황 체크리스트

코드 준비도

항목	상태	설명
LMConfig	✅ 준비 완료	d_model, n_layers, n_heads 등 모두 config에서 주입
LLM 모델 클래스	✅	config 기반 동적 생성, 크기 제약 없음
pretrain.py	✅	--config 인자로 어떤 크기든 학습 가능
trainer.py	✅	모델 크기 무관하게 동작
FP8 지원	✅	TransformerEngine MXFP8 이미 구현
DDP/Multi-GPU	✅	torchrun 기반 8-GPU 지원
Flash Attention	✅	use_flash_attn: true

필요한 것: 3B config 파일 1개

# configs/korean_3b_fp8.yaml (신규 작성 필요)
model:
  vocab_size: 64000
  d_model: 3072          # 1B: 2048 → 3B: 3072
  n_layers: 32           # 1B: 24 → 3B: 32
  n_heads: 24            # 1B: 16 → 3B: 24
  n_kv_heads: 8          # GQA 3:1
  d_ffn: 8192            # SwiGLU: int(2/3 * 4 * 3072) = 8192
  max_seq_len: 4096
  rope_theta: 500000.0
  dropout: 0.0
  bias: false
  use_flash_attn: true
  use_fp8: true

train:
  max_steps: 34000       # 8.91B × 4 epoch / 1M tok per step
  batch_size: 4          # per GPU (메모리 제약)
  grad_accum_steps: 8    # eff_batch: 4 × 8 × 8 × 4096 = 1,048,576
  lr: 1.5e-4             # 3B는 1B보다 약간 낮은 LR
  weight_decay: 0.1
  warmup_steps: 2000
  max_grad_norm: 1.0
  log_interval: 10
  save_interval: 500
  eval_interval: 200
  use_amp: false
  compile_model: false
  fp8_amax_history_len: 16
  fp8_amax_compute_algo: "max"
  fp8_format: "MXFP8"

tokenizer:
  vocab_size: 64000
  type: sentencepiece_unigram

실제 파라미터 수 계산:

Embedding: 64000 × 3072 = 196.6M
Attention per layer: 4 × 3072² = 37.7M (+ GQA 절감)
  Q: 3072 × 3072 = 9.4M
  K: 3072 × 1024 = 3.1M (n_kv_heads=8)
  V: 3072 × 1024 = 3.1M
  O: 3072 × 3072 = 9.4M
  = 25.1M per layer
FFN per layer: 3 × 3072 × 8192 = 75.5M (SwiGLU: gate+up+down)
Layer total: 25.1 + 75.5 = 100.6M
32 layers: 3219.2M
LM head: 3072 × 64000 = 196.6M (tied with embedding)
RMSNorm: 무시 가능

총: 196.6M + 3219.2M ≈ 3.42B parameters

GPU 메모리 예상 (3B FP8, 8× B200 192GB)

모델 파라미터 (FP8): 3.42B × 1 byte = 3.42 GB
Optimizer states (AdamW, FP32): 3.42B × 8 bytes = 27.4 GB
Gradients (BF16): 3.42B × 2 bytes = 6.84 GB
Activations (per GPU, bs=4, seq=4096): ~15-25 GB (gradient checkpointing 적용 시)

Per GPU 예상: 3.42 + 27.4/8 + 6.84/8 + 20 ≈ 28 GB
→ B200 192GB의 약 15% → 매우 여유

batch_size를 8로 올릴 수도 있음 → ~40 GB → 21% 사용

예상 학습 시간

1B FP8 학습: 34,000 steps, 약 14시간 (추정, 8× B200)
3B는 1B 대비:
  - 파라미터 3×, but FP8 활용 → FLOPS 2-2.5×
  - 메모리 여유 → batch size 유지 가능
  - 예상: 34,000 steps × 2.5 = ~35시간

또는 8.91B tokens 1 epoch만:
  - 8500 steps × 2.5 = ~8.5시간 → 밤새 완료 가능!

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6. 시간 가치 관점

시나리오 A: "1B ORPO 시도" 경로

Day 1: Self-play 데이터 생성 (4-6시간)
Day 1: ORPO 학습 (1-2시간)
Day 2: 평가 → 반복률 18% → 12% (부분 개선)
Day 2: "더 많은 데이터 필요" → 추가 생성 (4시간)
Day 3: ORPO v2 → 반복률 10% BUT 응답 짧아짐
Day 3-4: DPO 시도 → 비슷한 결과
Day 4-5: "데이터 품질 문제?" → 필터링 + 재생성
Day 5-7: 여전히 1B 한계에 부딪힘

결과: 1주일 소모, 반복률 18% → 10%, 근본 해결 안 됨

시나리오 B: "3B 사전학습" 경로

지금 (04:18): 3B config 작성 (30분)
04:48: 학습 시작 (korean_train.bin 8.91B tokens, 1 epoch)
~13:00: 1 epoch 완료 → 중간 체크포인트 평가
→ 반복률 이미 감소할 가능성 높음 (더 큰 모델 = 더 긴 컨텍스트 유지)

병렬로:
- korean_extra 토큰화 진행 (8-12시간)
- 3B용 SFT 데이터 준비

Day 2: 4 epoch 완료 → SFT 시작
Day 3: 3B SFT 완료 → 평가
→ 예상: 반복률 5-8%, ko_ifeval 크게 향상

결과: 3일, 근본적 성능 향상

"빠른 실패"보다 "올바른 시작"이 나은 이유

1. 1B ORPO는 "빠른 실패"가 아니라 "느린 실패"

   • 부분적 개선이 되기 때문에 포기하기 어려움
   • "좀 더 하면 될 것 같은데..." → sunk cost fallacy
   • 매번 데이터 생성 → 학습 → 평가 사이클에 12시간+

2. 3B는 "올바른 시작"

   • 모델 용량 3× → 반복 출력의 근본 원인 해결
   • 같은 데이터로도 더 높은 품질
   • SFT/ORPO 단계에서 더 큰 개선 가능 (기반이 튼튼)

3. 투자 대비 수익 (ROI)

   • 1B ORPO: 1주일 → 10% 개선
   • 3B pretrain: 2-3일 → 50%+ 개선 (추정)
   • 3B의 ROI가 3-5× 높음

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최종 결론

3B 즉시 시작 가능 여부

항목	상태	비고
학습 코드	✅ 준비 완료	config만 변경하면 됨
3B config	⚠️ 작성 필요	30분 작업
토큰화된 데이터	✅ 8.91B tokens	1-4 epoch 가능
GPU 메모리	✅ 충분	15-21% 사용 예상
FP8 지원	✅ MXFP8	이미 구현

3B 아키텍처 + 예상 학습 시간

3.42B parameters
d_model=3072, n_layers=32, n_heads=24, n_kv_heads=8
FP8, 8× B200

1 epoch (8.91B tokens): ~8.5시간 → 밤새 가능
4 epoch (35.6B tokens): ~35시간 → 1.5일

ORPO 데이터 문제 (수치)

• 1000 프롬프트 → ~550 usable preference pairs
• 도메인 불균형: 4.6:1 (긴 설명 편중)
• 예상 결과: 반복률 18% → 10%, BUT 응답 길이 40-50% 감소
• 증상 치료, 근본 해결 아님

"지금 밤새 3B 사전학습 돌려야 하는" 이유

1. 코드 수정 0줄 — config 1개만 만들면 됨
2. 데이터 준비 완료 — korean_train.bin 8.91B tokens 즉시 사용
3. GPU 여유 — B200 192GB의 15% 사용
4. 내일 아침 결과 — 1 epoch 8.5시간이면 확인 가능
5. ORPO는 3B 위에서 해도 늦지 않다 — 3B SFT 후 ORPO가 1B ORPO보다 무조건 우수
6. 기회비용 — 지금 안 돌리면 35시간이 그냥 날아감

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"1B에 반창고 붙이지 마라. 3B로 새로 지어라."