안녕하세요, 오늘은 LLM(대규모 언어 모델)의 파인튜닝에 대해 알아보겠습니다. LLM은 GPT 시리즈와 같은 모델들로, 방대한 데이터셋에서 패턴과 특징을 학습합니다. 이러한 모델들은 다양한 어플리케이션에서 활용되고 있으며, 특히 ChatGPT, Claude, Cohere 같은 모델들이 인기를 끌고 있습니다.
파인튜닝이란?
파인튜닝은 사전 학습된 모델을 특정 도메인이나 작업에 맞추어 추가 학습시키는 과정입니다. 이는 모델이 이미 학습한 지식을 활용하여 특정 과제에 더 높은 성능을 달성할 수 있게 해줍니다.
파인튜닝의 중요성
파인튜닝은 모델을 특정 작업이나 분야에 맞춰 조정하는 데 중요합니다. 예를 들어, 감정 분석, 개체명 인식(NER), 번역, 텍스트 요약, 질문 응답, 대화형 에이전트와 같은 다양한 작업에서 모델의 정확도와 성능을 향상시키는 데 사용됩니다.
파인튜닝 프로세스
파인튜닝 과정은 여러 단계로 이루어집니다:
- 데이터셋 전처리: 데이터셋을 정리하고, 학습, 검증, 테스트 세트로 분할합니다.
- 모델 초기화: 사전 학습된 LLM(예: GPT-3, GPT-4)을 선택하고 초기 가중치로 초기화합니다.
- 과제 특화 아키텍처: 과제에 맞게 모델 구조를 조정합니다.
- 학습: 과제 특화 데이터셋으로 모델을 학습시킵니다.
- 하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 성능을 최적화하기 위해 학습률, 배치 크기 등을 조정합니다.
- 검증: 학습 과정에서 모델의 성능을 지속적으로 모니터링합니다.
- 테스트: 학습이 완료되면 별도의 테스트 데이터셋으로 모델을 평가합니다.
- 반복적인 프로세스: 검증 및 테스트 결과에 따라 모델의 아키텍처, 하이퍼파라미터 또는 학습 데이터를 조정할 수 있습니다.
- 조기 중단: 과적합을 방지하기 위해 모델의 성능이 정체되거나 감소하면 학습을 중단합니다.
- 배포: 검증 및 테스트를 성공적으로 마친 후, 모델을 실제 환경에 배포합니다.
사전 학습된 모델 선택
파인튜닝을 위한 사전 학습된 모델을 선택하는 것도 중요합니다. 작업 정의, 모델 아키텍처의 이해, 강점과 약점 평가, 작업 요구사항과의 일치, 모델 크기, 사용 가능한 체크포인트, 도메인 및 언어, 사전 학습 데이터셋, 전이 학습 능력, 리소스 제약, 파인튜닝 문서, 편향 인식, 평가 메트릭 등을 고려해야 합니다.
파인튜닝 방법
파인튜닝에는 여러 방법이 있습니다. 초기 방법으로는 기능 기반, 파인튜닝 I 및 II, ULMFiT 등이 있으며, 최신 전략으로는 LoRA, QLoRA, PEFT, DeepSpeed, ZeRO 등이 있습니다.
도구 및 모범 사례
파인튜닝에 사용되는 도구로는 Hugging Face Transformers 라이브러리, DeepSpeed, PyTorch, Databricks, Simform's Guide, Lakera 등이 있습니다【86
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