FIM (Fill-In-the-Middle) Pre-training

개요

FIM(Fill-In-the-Middle) Pre-training은 기존의 왼쪽-오른쪽(LM-style) 언어 모델 학습 방식과 달리, 텍스트의 중간을 채우는 학습 방식으로, 자연스러운 문맥 삽입 능력을 향상시키기 위한 사전학습 기법입니다. 코드 자동완성, 문장 편집, 함수 보완 등에서 특히 효과적이며, GitHub Copilot과 같은 코드 생성 모델에서 그 유용성이 입증되었습니다. FIM은 텍스트 조각을 “prefix, middle, suffix”로 분리하여 모델이 middle을 예측하도록 훈련합니다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
정의	FIM은 텍스트 시퀀스를 중간 삽입 방식으로 학습하여, Prefix와 Suffix 사이에 적절한 Middle을 생성하도록 모델을 훈련하는 사전학습 기법입니다.
목적	중간 문장 생성, 코드 블록 삽입, 수정을 자연스럽게 처리하는 모델 구축
필요성	기존 좌→우(LTR) 생성 방식은 중간 삽입 작업에 취약함

FIM은 LLM의 생성 방향을 “양방향에서 중심으로 수렴”하도록 확장합니다.

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2. 구조 및 학습 방식

구성	설명	예시
Prefix	앞부분 시퀀스	def add(x, y):
Middle	삽입할 내용 (예측 대상)	return x + y
Suffix	뒷부분 시퀀스	# end of function

학습 시 모델은 Prefix + Suffix를 입력으로 받고, Middle을 예측합니다. 일부 구현에서는 Middle을 출력 시 가장 먼저 생성하도록 토크나이저 조정도 수행합니다.

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3. 기존 방식과 비교

항목	기존 LM 학습	FIM 학습
생성 방향	왼쪽 → 오른쪽 (L→R)	양쪽 컨텍스트 사이에 생성
사용 용도	문서 생성, 채팅, 번역 등	코드 보완, 문장 편집, 리팩토링 등
입력 구조	[prefix + ?]	[prefix + ? + suffix]
학습 효과	문장 확장 능력 중심	삽입, 편집 능력 강화

FIM은 “정적 생성”을 넘어서 “구조 편집”이 가능한 LLM으로 발전시키는 기술입니다.

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4. 적용 사례

분야	설명	기대 효과
코드 자동완성	함수 중간의 반환문 생성, 오류 수정 등	더 정확한 블록 예측, 맥락 보존 강화
문장 재작성	한 문장 내의 특정 구간을 자연스럽게 교체	기계 번역 후 문장 보정 등에 효과적
리팩토링 도구	기존 코드의 특정 부분만 리팩토링	GPT-Copilot 류에서 구조 편집 기능 강화
문서 작성 보완	중간 문단 삽입, 표현력 향상	작문 보조 및 협업 도구에 적합

FIM은 다양한 중간 삽입 기반 인터페이스와 시너지가 높습니다.

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5. 구현 시 고려 사항

항목	내용
Tokenizer 구조	Middle 우선 생성이 가능하도록 special token 위치 조정 필요
Training corpus	코드, 위키문서 등 구조적 문서가 FIM에 적합
Sampling 전략	Prefix:Suffix:Middle 비율 다양화로 일반화 능력 확보
Objective 조합	Standard LM loss와 FIM loss를 혼합하여 활용 가능
Evaluation	단순 정확도보다 BLEU, Edit-distance 등의 품질 지표 병행 고려

FIM은 단독 모델보다는 기존 언어 모델의 fine-tuning 기법으로 가장 유효합니다.

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6. 장점과 한계

구분	장점	한계
중간 삽입 강화	LLM의 편집·수정 능력 개선	응답 속도 지연 (양측 컨텍스트 필요)
코드 최적화 특화	정형화된 패턴 구조에 특히 강력	일반 텍스트에서는 성능 제한 존재
협업형 작문 모델에 적합	공동 편집 상황에 자연스럽게 대응	논리 구조가 약한 비형식 문서에는 부적합

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7. 결론

FIM(Fill-In-the-Middle)은 기존 LLM의 한계를 넘어, 삽입 중심의 편집형 LLM 구축을 위한 핵심 기술입니다. 특히 코드 생성과 구조화된 문서 생성 도메인에서 실질적인 품질 개선을 가져오며, 앞으로 협업형 편집, 지능형 IDE, 중간 완성 기반 인터페이스 등에서 활용성이 지속적으로 확대될 것으로 기대됩니다.