CS336 13강 — 데이터 (1): 웹을 학습 코퍼스로, 그리고 저작권

CS336-LLM-From-Scratch 시리즈의 13단계입니다. 전체 지도는 CS336 커리큘럼에서 볼 수 있습니다. (12강 — 평가에서 이어집니다.)

유닛 4의 다른 반쪽 — 데이터로 들어섭니다. 강의(Percy Liang)의 핵심 주장은 하나입니다. 아키텍처보다 데이터가 모델의 성격을 만든다. 같은 Transformer라도 무엇을 먹였느냐가 모델이 무엇을 아는지, 어떤 말투를 쓰는지, 어디서 헛소리를 하는지를 결정합니다. 그런데 그 데이터는 하늘에서 떨어지지 않습니다 — 살아 있는 웹을 코퍼스로 바꾸는 파이프라인과, 그 위에 드리운 저작권이 오늘의 주제입니다. 흥미로운 점 하나: 아키텍처 논문은 쏟아지는데 데이터 파이프라인은 하나같이 비밀입니다. 이유는 두 가지 — 경쟁 우위(좋은 데이터가 곧 좋은 모델)와 저작권 책임(무엇을 긁었는지 밝히면 소송의 표적이 됩니다). 게다가 데이터 작업은 아키텍처와 달리 사람의 노력에 비례해 확장됩니다. 우아한 방정식 하나로 끝나지 않고, 도메인마다 사람이 붙어 파이프라인을 손봐야 하는 노동집약적 세계입니다.

학습 코퍼스는 살아 있는 웹을 네 단계로 가공한 결과다 — 긁고(Common Crawl), 저장하고(WARC/WET), 본문을 뽑고(HTML→텍스트), 도메인별로 모은다. 단계마다 정보는 줄지만 사람이 설계한 정제가 더해져, 어떤 선택을 했느냐가 모델의 성격을 만든다.

한눈에 보기

데이터 이야기는 두 개의 흐름으로 정리됩니다. 하나는 하나의 웹 페이지가 학습 토큰이 되기까지의 파이프라인이고, 다른 하나는 그렇게 만든 데이터가 쓰이는 세 개의 학습 단계입니다. 오늘(13강)은 왼쪽 절반 — 무엇을 어떻게 모으느냐 — 에 집중하고, 필터·중복 제거·믹스는 14강으로 넘깁니다.

flowchart TD
    Web["라이브 서비스<br/>(웹 · Reddit · 위키)"] --> Snap["raw 스냅샷<br/>WARC / WET"]
    Snap --> Ext["텍스트 추출<br/>HTML → 본문"]
    Ext --> Filt["필터 · dedup<br/>(14강)"]
    Filt --> DS["집계 데이터셋<br/>C4 · Pile · FineWeb · DCLM"]
    DS --> Pre["사전학습<br/>raw 웹 · 규모"]
    Pre --> Mid["mid-training<br/>고품질 · 능력 강화"]
    Mid --> Post["post-training<br/>instruction · chat"]

파이프라인의 앞쪽(수집·추출)은 오늘의 몫이고, 뒤쪽 세 단계(사전학습 → mid-training → post-training)는 데이터가 점점 좁고 귀해지는 방향을 보여줍니다 — raw 웹 수조 토큰에서 시작해, 능력을 다듬는 고품질 데이터를 거쳐, 사람이 붙은 소량의 대화 데이터로 끝납니다.

데이터가 진짜 원재료

강의가 반복하는 문장은 “데이터가 모델을 만든다”입니다. 아키텍처·옵티마이저·스케일링은 유닛 1~3에서 봤듯 상당히 표준화됐지만, 무엇을 먹이느냐는 여전히 각 랩의 가장 큰 차별점입니다. 그런데 바로 그래서 데이터는 비밀입니다. 이유는 두 가지가 겹칩니다.

데이터 파이프라인이 비밀에 부쳐지는 이유 — 경쟁 우위(좋은 데이터 조합이 곧 모델의 해자)와 저작권 책임(무엇을 긁었는지 밝히면 소송 위험이 커진다).

그리고 데이터 작업은 아키텍처와 성격이 다릅니다. 아키텍처 개선은 한 번 발견하면 모두가 공짜로 복제하지만, 데이터는 사람의 노력에 비례해서만 좋아집니다 — 도메인마다 추출 규칙을 손보고, 품질을 눈으로 확인하고, 잡음을 걷어내는 노동이 끝없이 필요합니다. 우아한 방정식이 없는, 지저분하고 노동집약적인 세계입니다.

그 데이터가 흘러 들어가는 자리는 학습의 세 단계로 나뉩니다.

• 사전학습(pre-training): raw 웹 수조 토큰으로 언어와 세계의 넓은 밑그림을 그립니다. 규모가 지배하는 단계입니다.
• mid-training: 사전학습과 post-training 사이에서 특정 능력을 강화합니다 — 긴 컨텍스트, 코드·수학, 특정 태스크 포맷 등. 고품질 데이터가 소량 투입됩니다.
• post-training: instruction-following과 chat을 가르칩니다. 규모보다 품질과 사람의 개입이 지배합니다.

오늘은 이 세 단계 중 사전학습의 원재료, 즉 웹을 어떻게 코퍼스로 바꾸는지에 집중합니다.

Common Crawl — 웹을 긁는 법

거의 모든 대형 데이터셋의 출발점은 Common Crawl입니다. 2007년부터 운영된 비영리 단체로, 웹을 긁어 그 스냅샷을 무료로 공개합니다. 웹을 통째로 긁는 일은 개별 랩이 처음부터 하기엔 너무 비싸기 때문에, 사실상 공용 인프라 역할을 합니다.

작동 방식은 대규모 크롤러 그 자체입니다. Apache Nutch 기반으로, 수억 개의 seed URL에서 출발해 링크를 따라가며 페이지를 수집합니다. 무작정 긁는 게 아니라 정책이 있습니다 — 무엇을 방문할지 선택(selection)하고, 서버에 부담을 주지 않도록 politeness를 지키며 robots.txt를 존중하고, 페이지를 주기적으로 재방문(revisit)해 갱신합니다. 2008년부터 2025년까지 약 100개의 crawl이 쌓였고, 한 번의 크롤은 대략 100대 규모로 10~12일이 걸립니다.

핵심은 Common Crawl이 결과물을 두 가지 포맷으로 준다는 점입니다. 이 선택이 나중에 데이터 품질을 크게 가릅니다.

• WARC (Web ARChive): raw HTTP 응답 — HTML 원본과 헤더까지 그대로 담습니다. 무겁지만 정보 손실이 없습니다.
• WET (WARC Encapsulated Text): Common Crawl이 HTML에서 텍스트만 뽑아 준 버전. 가볍고 편하지만 lossy합니다 — 추출 방식이 고정돼 있어 본문 대신 메뉴·푸터를 남기거나, 정작 필요한 텍스트를 버리기도 합니다.

WARC에서 직접 본문을 뽑으려면 HTML→텍스트 도구가 필요합니다. 대표적으로 trafilatura, resiliparse, jusText가 쓰이는데, 각각 본문 경계를 잡는 방식과 남기는 잡음의 양이 다릅니다. 그리고 여기서 놀랍도록 중요한 사실이 나옵니다.

변환 방법(WARC에서 직접 재추출 vs 이미 만들어진 WET 사용)이 다운스트림 정확도를 유의하게 바꾼다. 같은 원본이라도 텍스트를 뽑는 방식이 모델 성능으로 이어진다.

그래서 진지한 데이터셋일수록 편한 WET을 쓰지 않고 WARC에서 직접 추출합니다. “어차피 같은 웹 아니냐”는 직관과 달리, 추출 단계는 모델의 성능을 좌우하는 첫 번째 갈림길입니다.

사전학습 데이터셋의 계보

Common Crawl이라는 원재료를 두고, 랩들은 저마다의 방식으로 학습 코퍼스를 빚어 왔습니다. 그 흐름을 시간순으로 늘어놓으면 몇 가지 뚜렷한 트렌드가 보입니다. 아래 표는 계보를 요약한 것이고(숫자는 카탈로그의 몫), 그 뒤 문단이 진짜 이야기(트렌드)를 짚습니다.

데이터셋 (연도)	무엇을 · 어떻게	규모 / 특징
BERT (2019)	BooksCorpus(7K 자가출판 도서) + Wikipedia	985M 단어 — BooksCorpus는 TOS 문제로 나중에 내려감
GPT-2 / WebText (2019)	Reddit에서 karma ≥3인 링크만(품질 프록시)	8M 페이지 · 40GB · OpenWebText로 오픈 복제
CCNet (2019)	dedup + fastText 언어식별 + KenLM 5-gram 품질 필터	필터링하면 CC가 Wikipedia보다 나음을 입증
C4 (T5, 2019)	2019-04 CC + 수작업 휴리스틱	806GB / 156B — 문장부호로 끝나는 줄만·”bad words”·lorem ipsum 제거·en p≥0.99
GPT-3 (2020)	CC + WebText2 + Books1/2 + Wikipedia	570GB / 400B — 품질 분류기 + fuzzy dedup
The Pile (2021)	22개 도메인 큐레이션	825GB(~275B) — Pile-CC(jusText)·PubMed·arXiv·StackExchange·GitHub·Books3
Gopher / MassiveText (2021)	대규모 멀티소스	10.5TB(300B=12%만 학습) · SafeSearch 독성 필터
LLaMA (2023)	공개 소스 조합	1.2T — 복제 RedPajama, SlimPajama(627B, MinHashLSH), RedPajama-v2(30T)
RefinedWeb (2023)	웹만으로 충분 · trafilatura · Gopher 규칙 · MinHash	5T 중 600B 공개 — ML 필터 없이 규칙만으로
FineWeb (2024)	95개 dump · p(en)>0.65 · MinHash · PII 익명화	15T — 공개 대규모 웹 코퍼스의 기준점
Dolma (2024)	완전 오픈(데이터+도구+레시피)	3T
DCLM (2024)	240T pool → 학습된 분류기로 필터	3.8T — positive: OpenHermes·ELI5 / negative: RefinedWeb
Nemotron-CC (2024)	분류기 앙상블 + 합성 리프레이징	6.3T — 토큰을 합성으로 확장

표를 통째로 외울 필요는 없습니다. 여기서 뽑아낼 네 개의 트렌드가 진짜 이야기입니다.

첫째, 웹만으로도 충분하다. 초기에는 좋은 데이터의 상징이 Wikipedia·책이었고, GPT-3·The Pile은 웹에 이런 “고급 소스”를 섞었습니다. 그런데 RefinedWeb(2023)이 논쟁을 뒤집었습니다 — 잘 필터링한 웹 데이터만으로도 큐레이션된 코퍼스에 필적하거나 능가한다는 것입니다. 심지어 RefinedWeb은 ML 분류기 없이 Gopher 스타일의 규칙 기반 필터만 썼습니다. 웹의 규모가 곧 힘이라는 관점의 승리였습니다.

둘째, 학습된 분류기가 손으로 짠 휴리스틱을 이긴다. C4가 대표하던 시대의 필터는 “문장부호로 끝나는 줄만 남겨라”, “bad words가 있으면 버려라” 같은 사람이 짠 규칙이었습니다. DCLM(2024)은 방향을 바꿨습니다 — 240T라는 거대한 pool에서, 좋은 예시(OpenHermes·ELI5 같은 고품질 텍스트)를 positive, RefinedWeb을 negative로 삼아 학습한 분류기로 걸러 3.8T를 뽑았습니다. 무엇이 “좋은 텍스트”인지를 사람이 규칙으로 적는 대신 모델에게 배우게 한 것입니다.

셋째, 합성 리프레이징으로 토큰을 늘린다. 웹의 양은 유한하고, 진짜 좋은 텍스트는 더 희소합니다. Nemotron-CC(2024)는 분류기 앙상블로 거른 뒤, 원본 텍스트를 다시 쓰게(rephrase) 해서 사실상 데이터를 증강했습니다 — 6.3T 규모의 상당 부분이 합성입니다. 데이터가 병목이 되는 시대에 자연히 나온 전략입니다.

넷째, 규모가 폭증한다. BERT의 985M 단어에서 시작해 C4 156B, LLaMA 1.2T를 지나, FineWeb 15T에 이르렀습니다. 강의가 언급하는 최신 지점은 훨씬 더 큽니다 — Llama-3가 15T, Qwen3가 36T 토큰을 씁니다. 데이터 파이프라인이 왜 그렇게 노동집약적이고 비밀스러운지, 이 숫자들이 설명합니다.

그리고 이 계보에는 어두운 면도 있습니다. Books3(The Pile의 일부)와 BooksCorpus(BERT)는 저작권 문제로 내려갔습니다 — Books3은 그림자 도서관에서 온 것이었고, BooksCorpus는 TOS 위반이었습니다. 데이터의 계보는 곧 저작권의 계보이기도 합니다. 자연스럽게 다음 주제로 넘어갑니다.

저작권과 공정 이용(fair use)

데이터 파이프라인이 비밀인 두 번째 이유가 여기 있습니다. 웹을 긁는 순간 저작권과 정면으로 부딪히기 때문입니다. 출발점은 불편한 사실 하나입니다.

인터넷 콘텐츠의 대부분은 저작권이 있다. 미국법(1976 개정) 기준 저작물은 “고정된(fixed)” 순간 자동으로 보호받는다 — 등록도, 저작권 표시도 필요 없고, 문턱은 극히 낮다.

블로그 글 한 편, 트윗 하나, 포럼 댓글까지 원칙적으로 저작권의 대상입니다. 보호 기간은 저자 사후 오랫동안 이어지고(창작 후 약 75년 뒤에야 public domain으로 풀립니다), 그래서 “오래된 것만 골라 쓰면 된다”는 해법도 현실적이지 않습니다. 그렇다면 웹으로 모델을 학습시키는 일은 어떻게 합법이 될 수 있을까요. 두 개의 경로가 있습니다.

(1) 라이선스. 저작권자가 사용을 명시적으로 허락한 경우입니다. Creative Commons 라이선스가 대표적이고(Wikipedia가 그 예), 상업적으로는 직접 계약을 맺습니다 — Google–Reddit, OpenAI–Shutterstock, OpenAI–StackExchange 같은 데이터 라이선싱 딜이 그렇게 등장했습니다. 깨끗하지만 비싸고, 웹 전체를 덮을 수는 없습니다.

(2) 공정 이용(fair use). 라이선스 없이도 저작물을 쓸 수 있게 해 주는 미국법의 예외입니다. 법원은 네 가지 요소를 종합해 판단합니다.

• 사용의 목적과 성격 — 특히 변형적(transformative)인가. 원본을 그대로 재현하는 게 아니라 새로운 목적으로 바꿔 쓰는가.
• 저작물의 성격 — 사실적(factual) 저작물은 창작적(creative) 저작물보다 폭넓게 허용된다.
• 사용한 양 — 전체를 통째로 썼는가, 필요한 만큼만 썼는가.
• 시장에 미치는 영향 — 원저작물의 시장을 대체·잠식하는가.

공정 이용은 네 요소를 함께 저울질한다. ML 학습은 원본을 새로운 목적으로 바꾼다는 점에서 "변형적"이라 유리하지만, 학습된 모델이 작가·아티스트의 시장을 실제로 잠식한다는 점에서 불리하다 — 저울이 어느 쪽으로도 확정되지 않은 미해결 긴장이다.

이 프레임을 ML 학습에 대면, 곧바로 긴장이 드러납니다.

ML 학습은 변형적이지만(모델은 원본을 재현하려는 게 아니다) 시장에는 실제로 영향을 준다. 학습된 모델이 작가·아티스트의 일감을 대체하는 순간, 4요소는 서로 반대 방향을 가리킨다 — 아직 정리되지 않은 법적 긴장이다.

한쪽 극단에는 그림자 도서관(shadow libraries)이 있습니다 — LibGen, Books3, Sci-Hub, Anna’s Archive 같은 곳은 저작권을 아예 무시하고 책·논문을 공유합니다. Books3이 The Pile에서 내려간 것도 이 때문입니다. 이들은 데이터의 보고이지만 명백한 침해입니다.

마지막으로 잊기 쉬운 층이 하나 더 있습니다 — 이용약관(TOS)은 저작권·공정 이용과 별개로 작동하며, 종종 그것을 덮어씁니다. 예컨대 어떤 YouTube 영상이 공정 이용 대상이더라도, YouTube의 TOS가 다운로드를 금지한다면 그걸 긁는 것은 계약 위반이 됩니다. 저작권상 괜찮은 것과 계약상 허용되는 것은 다른 문제입니다.

데이터의 그다음 — mid/post-training 예고

오늘 본 것은 사전학습의 원재료입니다. 나머지 두 단계는 14·15강으로 이어지지만, 다리 삼아 짧게 예고합니다.

mid-training은 능력을 확장하는 단계입니다. 대표적으로 긴 컨텍스트가 여기서 붙습니다 — LongLoRA로 Llama-2를 4K에서 100K 토큰까지 늘리고, DeepSeek v3는 128K, Gemini 1.5 Pro는 무려 1.5M 토큰 컨텍스트를 지원합니다. 또한 특정 태스크를 잘하도록 태스크 데이터를 투입합니다 — Super-NaturalInstructions, Flan 같은 대규모 태스크 모음이 그 예입니다.

post-training은 모델에게 지시를 따르고 대화하는 법을 가르칩니다. 여기서 데이터의 성격이 극적으로 바뀝니다 — 규모보다 품질이 지배합니다. 초기에는 자동 생성으로 규모를 키웠습니다: Alpaca는 self-instruct로 52K개 지시를 합성했고, Vicuna는 ShareGPT의 실제 대화를 썼습니다. 그런데 강의가 강조하는 대비가 있습니다.

Llama-2는 벤더가 손으로 주석한 27,540개 예제가, 수백만 개의 오픈 예제보다 나았다. post-training에서는 규모보다 품질이 이긴다.

3만 개도 안 되는 고품질 사람 데이터가 수백만 개의 자동 생성 데이터를 능가한 이 결과는, 데이터가 “많이”에서 “잘”로 넘어가는 지점을 상징합니다.

실전 노트

• WET을 믿지 말라: 편하다고 Common Crawl의 기성 텍스트를 쓰면 잡음이 섞여 성능이 깎인다. 진지한 코퍼스는 WARC에서 trafilatura·resiliparse 등으로 직접 재추출한다 — 이 한 단계가 다운스트림 정확도를 유의하게 바꾼다.
• 웹만으로 충분하다: RefinedWeb 이후, 잘 필터링한 웹은 큐레이션된 “고급 소스”에 필적한다. Wikipedia·책에 집착하기보다 웹 필터링에 투자하는 편이 규모 면에서 유리하다.
• 필터는 규칙에서 학습된 분류기로: C4식 수작업 휴리스틱보다 DCLM식 학습 분류기(좋은 예시 positive, 웹 negative)가 이긴다. “좋은 텍스트”를 규칙으로 적지 말고 모델에게 배우게 하라.
• 데이터가 병목이면 합성으로 늘린다: Nemotron-CC의 리프레이징처럼, 유한한 웹을 다시 써서 토큰을 확장하는 전략이 규모 경쟁(Llama-3 15T, Qwen3 36T) 속에서 자리를 잡았다.
• 저작권을 먼저 따져라: 인터넷 대부분은 저작권이 있다. 라이선스(Creative Commons·상업 계약)이거나 공정 이용(4요소)이라야 한다. 그림자 도서관은 침해이고, TOS는 공정 이용과 별개로 다운로드 자체를 막을 수 있다.
• post-training은 규모보다 품질: Llama-2의 27,540개 사람 주석 예제가 수백만 오픈 예제를 이겼다. 사전학습의 “많이”와 정반대의 감각이 필요하다.

요약

• 데이터가 모델을 만든다: 아키텍처보다 데이터가 성격을 결정하며, 그래서 파이프라인은 비밀(경쟁 우위 + 저작권 책임)이고 사람 노력에 비례해 확장된다. 사전학습 → mid-training → post-training의 세 단계로 쓰인다.
• Common Crawl: 2007년부터의 비영리 웹 크롤(Apache Nutch, seed URL 수억, ~100 crawls). WARC(raw HTML)와 WET(기성 텍스트, lossy) 두 포맷 — 추출 방법이 성능을 가르므로 WARC 직접 재추출이 정석.
• 데이터셋 계보의 네 트렌드: (1) 웹만으로 충분(RefinedWeb), (2) 학습된 분류기가 휴리스틱을 이김(DCLM), (3) 합성 리프레이징으로 토큰 확장(Nemotron-CC), (4) 규모 폭증(C4 156B → FineWeb 15T → Qwen3 36T).
• 저작권: 인터넷 대부분은 저작권 대상(1976 “fixed” 기준). 합법 경로는 라이선스와 공정 이용(4요소) 둘뿐 — ML 학습은 변형적이나 시장에 실제 영향을 줘 미해결 긴장이고, TOS가 이를 덮어쓸 수 있다.
• 다음 두 단계: mid-training은 능력 확장(긴 컨텍스트·태스크 데이터), post-training은 instruction·chat이며 규모보다 품질(Llama-2의 27,540 사람 주석 > 수백만 오픈 예제).

유닛 4의 데이터 반쪽 중 “무엇을 모으나”를 봤습니다. 다음은 “어떻게 거르나” — 필터링·중복 제거·데이터 믹스입니다.

다음 학습 (Next Learning)

• 14단계: 데이터 (2) — 필터링·중복 제거·믹스 — CS336 14강 — 데이터 (2)
• CS336 12강 — 평가 — 직전 단계
• CS336 커리큘럼 — 전체 17단계 지도