파인튜닝 개념

TL;DR
 
파인튜닝은 GPT 같은 대규모 언어 모델을 특정 작업에 맞게 최적화하는 과정으로, 연산 비용이 큰 전체 파인튜닝 대신 효율적인 PEFT 기법이 많이 활용된다. Adapter Tuning은 모델 구조를 유지하면서 작은 모듈만 추가하여 학습하며, Prompt Tuning은 입력 프롬프트를 최적화해 성능을 향상시키는 방식으로 데이터 요구량이 적다. LoRA는 가중치 변화량을 저차원 행렬로 학습해 메모리 효율성을 높인다. 파인튜닝 시 과적합을 방지하기 위해 검증 데이터를 활용하고, 재앙적 망각을 막기 위해 기존 데이터와 병행 학습해야 한다. 또한, 데이터 품질 관리를 철저히 해야 최적의 성능을 얻을 수 있다.

 

 

파인튜닝 개념

GPT와 같은 대규모 언어 모델을 실제로 활용하기 위해서는 사전 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하는 과정이 필요하다. 이를 파인튜닝(fine-tuning)이라고 하며, 특히 모델의 모든 가중치를 조정하는 방식을 전체 파인튜닝(full fine-tuning)이라고 한다. 이 글에서는 전체 파인튜닝의 원리와 주요 기법(PEFT: Adapter Tuning, Prompt Tuning, LoRA), 그리고 파인튜닝 과정에서 주의해야 할 점을 정리해 본다.

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전체 파인튜닝의 원리와 종류

전체 파인튜닝(full-finetuning)은 모델의 모든 가중치를 조정하는 방식으로, 새로운 데이터에 대한 최적화를 목표로 한다. 일반적으로 특정 도메인(예: 의료, 법률, 금융)에서 더 나은 성능을 내기 위해 사용되며, 모델이 제공하는 일반적인 언어 능력을 특정한 작업에 맞게 미세 조정할 수 있다.

 

하지만 대규모 모델을 전체 파인튜닝하는 것은 연산 비용이 크고, 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 기법들이 개발되었으며, 대표적으로 Adapter Tuning, Prompt Tuning, LoRA가 있다.

 

Adapter Tuning

Adapter Tuning은 기존 모델의 주요 가중치는 그대로 두고, 작은 모듈(adapter)만 추가하여 조정하는 방식이다. 원래 모델을 크게 변경하지 않기 때문에 메모리 사용량이 적고, 훈련 속도가 빠르다는 장점이 있다. 또한, 여러 어댑터를 사용하면 하나의 모델이 다양한 작업을 수행할 수 있도록 만들 수도 있다.

 

Prompt Tuning

Prompt Tuning은 기존 모델을 그대로 유지한 채, 입력 프롬프트를 최적화하여 원하는 출력을 유도하는 방식이다. 특정한 단어나 문구를 모델 입력에 추가하여, 사전 훈련된 모델이 새로운 작업을 잘 수행하도록 유도한다. 이 방식은 적은 데이터로도 효과적인 성능 향상을 기대할 수 있으며, 계산 비용이 낮다는 장점이 있다.

 

LoRA (Low-Rank Adaptation)

LoRA는 가중치 행렬의 변화량을 저차원 행렬로 분해하여 학습하는 방식이다. 즉, 기존 모델의 주요 가중치는 유지하면서, 필요한 변화만 효율적으로 적용한다. LoRA는 기존의 전체 파인튜닝보다 메모리 효율적이며, 성능 저하 없이 학습 비용을 줄일 수 있다는 점에서 많이 활용된다.

 

전체 파인튜닝은 위와 같은 기법들을 적절히 조합하여 수행할 수도 있다. 예를 들어, Adapter Tuning과 LoRA를 함께 사용하여 메모리를 절약하면서도 성능을 최적화할 수 있다.

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파인튜닝 시 주의할 점

파인튜닝을 수행할 때는 여러 가지 문제가 발생할 수 있다. 대표적인 문제로 과적합(overfitting), 재앙적 망각(catastrophic forgetting), 데이터의 양과 질(data quantity & quality) 문제가 있다.

 

1. 과적합 (Overfitting)
   과적합은 모델이 학습 데이터에 지나치게 최적화되어, 새로운 데이터에 대해 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미한다. 특히, 파인튜닝을 할 때 학습 데이터가 적으면 과적합이 발생하기 쉽다. 이를 방지하기 위해서는 적절한 정규화 기법을 적용하고, 검증 데이터를 활용하여 성능을 지속적으로 평가해야 한다.
   
   
2. 재앙적 망각 (Catastrophic Forgetting)
   재앙적 망각은 새로운 데이터로 파인튜닝하는 과정에서, 모델이 기존의 일반적인 언어 능력을 잃어버리는 현상이다. 특히, 특정 도메인의 데이터만으로 학습할 경우, 모델이 원래 가지고 있던 자연스러운 언어 이해 능력이 손상될 가능성이 크다. 이를 방지하려면 기존 데이터와 새로운 데이터를 함께 학습하는 방법(Continual Learning, Elastic Weight Consolidation 등)을 고려할 필요가 있다.
   
   
3. 데이터의 양과 질 (Data Quantity & Quality)
   파인튜닝의 효과는 학습 데이터의 양과 질에 크게 영향을 받는다. 데이터가 너무 적으면 과적합 위험이 높아지고, 데이터가 너무 많으면 훈련 비용이 급격히 증가한다. 따라서, 파인튜닝을 진행할 때는 적절한 데이터 필터링과 전처리 과정을 거쳐, 모델이 학습해야 할 중요한 패턴을 포함한 데이터를 준비하는 것이 중요하다.