RAG 개요 - 파인튜닝(Fine-Tuning) [1]

1. 파인튜닝(Fine-Tuning) 개념

파인튜닝(Fine-Tuning)은 이미 학습된 대형 AI 모델을 특정한 목적이나 작업에 맞게 추가로 학습시키는 과정입니다. 대형 모델은 일반적으로 대규모의 데이터셋으로 사전 훈련을 통해 다양한 언어 패턴, 문법, 문맥 등을 이해하는 능력을 가지게 되지만, 특정 도메인(예: 의료, 법률, 금융)이나 특정 작업(예: 감정 분석, 텍스트 분류)에 특화되지는 않습니다. 이러한 특화된 작업을 위해 파인튜닝을 통해 모델의 가중치를 조정하고, 추가 데이터를 학습시켜 모델을 최적화합니다.

예를 들어, GPT-3.5와 같은 대형 언어 모델은 인터넷 텍스트 데이터로 사전 훈련된 후, 의료 기록 분석과 같은 특정 작업에 맞게 추가 데이터로 파인튜닝될 수 있습니다. 이 과정을 통해 모델은 해당 작업에서 더 높은 성능을 발휘할 수 있게 됩니다.

2. 파인튜닝을 위한 준비사항

파인튜닝을 성공적으로 수행하기 위해서는 다음과 같은 준비사항이 필요합니다:

1. 적절한 데이터셋 준비

• 도메인 특화 데이터: 파인튜닝에 사용할 데이터셋은 대상 도메인이나 작업에 특화된 것이어야 합니다. 예를 들어, 법률 문서를 처리할 모델을 파인튜닝하기 위해서는 법률 관련 텍스트가 포함된 데이터셋이 필요합니다.
• 데이터 정제 및 전처리: 파인튜닝에 사용될 데이터는 정제되어 있어야 합니다. 잘못된 정보나 잡음이 포함되지 않도록 데이터를 필터링하고, 필요하다면 토큰화, 정규화 등의 전처리 과정을 거쳐야 합니다.

2. 기존 모델 선택

• 사전 훈련된 모델: 파인튜닝을 위한 기본 모델로, 사전 훈련된 대형 AI 모델을 선택해야 합니다. 이 모델은 파인튜닝할 작업과 유사한 데이터를 사용해 이미 훈련된 상태여야 합니다. 예를 들어, 언어 처리 작업을 위해서는 GPT나 BERT와 같은 언어 모델이 적합합니다.
• 모델의 구조 이해: 파인튜닝할 모델의 구조와 매개변수에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 이를 통해 어떤 부분을 추가로 학습시킬지, 또는 특정 레이어를 고정(freezing)할지 결정할 수 있습니다.

3. 컴퓨팅 리소스 준비

• 하드웨어 요구사항: 파인튜닝 작업은 일반적으로 많은 계산 자원을 필요로 하므로, 고성능의 GPU나 TPU와 같은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 모델 크기와 데이터셋의 크기에 따라 요구되는 자원도 달라집니다.
• 클라우드 서비스 이용: 필요할 경우, Azure, AWS, Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼에서 제공하는 GPU 인스턴스를 활용할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 파인튜닝 작업에 필요한 환경을 신속하게 구성할 수 있도록 돕습니다.

4. 하이퍼파라미터 튜닝

• 학습률 및 배치 크기 설정: 파인튜닝 과정에서는 학습률(learning rate), 배치 크기(batch size) 등 하이퍼파라미터를 적절히 설정해야 합니다. 이 값들이 적절하지 않으면 학습 속도가 느리거나 과적합(overfitting) 문제가 발생할 수 있습니다.
• 에폭 수 결정: 모델이 충분히 학습되도록 하면서도 과적합을 방지하기 위해 적절한 에폭(epoch) 수를 설정해야 합니다.

5. 검증 및 테스트

• 검증 데이터 준비: 파인튜닝 과정에서 모델의 성능을 평가하기 위해 별도의 검증 데이터셋(validation dataset)을 준비해야 합니다. 이를 통해 학습 중 모델이 잘 학습되고 있는지 평가할 수 있습니다.
• 테스트 데이터셋: 최종적으로 파인튜닝된 모델의 성능을 객관적으로 평가하기 위해, 파인튜닝에 사용되지 않은 테스트 데이터셋(test dataset)을 사용해야 합니다.

6. 모델 모니터링 및 평가

• 성능 모니터링: 파인튜닝 과정 중 모델의 손실(loss), 정확도(accuracy) 등의 지표를 모니터링하여 모델이 올바르게 학습되고 있는지 확인합니다.
• 과적합 방지: 과적합을 방지하기 위해, 필요에 따라 조기 종료(early stopping), 드롭아웃(dropout) 등의 기법을 사용할 수 있습니다.

이러한 준비사항을 통해, 파인튜닝을 효과적으로 수행하여 특정 도메인이나 작업에 최적화된 AI 모델을 개발할 수 있습니다.