파인 튜닝과 검색 증강 생성(RAG)은 특정 용도에 맞게 LLM을 조정하는 두 가지 다른 방법입니다. 어떤 방법을 선택할지는 작업의 종류, 데이터의 충분성, 달성하려는 목표와 같은 요인에 따라 달라집니다.

LLM이 다음 작업을 수행하도록 하려면 파인 튜닝을 고려해야 합니다.

• 특정 언어 또는 전문 용어 이해: 프로젝트에서 업계별 용어를 많이 사용하는 경우 파인 튜닝을 통해 모델이 해당 언어를 올바르게 학습하고 사용할 수 있습니다.  
• 특정 작업의 정확성 개선: 고객 리뷰 분류 또는 제품 설명 생성과 같은 특정 작업을 수행해야 하는 경우 파인 튜닝을 통해 모델의 성능을 크게 개선할 수 있습니다. 
• 특정 스타일 또는 어조 일치: 모델이 특정 브랜드 어조 또는 글쓰기 스타일에 맞는 텍스트를 생성하도록 하려면 파인 튜닝이 도움이 될 수 있습니다.  
• 제한된 데이터로 작업: 데이터가 제한된 경우 파인 튜닝은 사전 학습 모델이 이미 보유한 지식을 활용하기 때문에 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 더 효율적일 수 있습니다.  
• 비용 절감 및 지연 시간 단축: 대량 사용 사례의 경우 각 요청에 대해 더 큰 범용 모델을 사용하는 것보다 더 작은 모델을 파인 튜닝하는 것이 비용 효율적일 수 있습니다.
• 특이 사례 처리: 파인 튜닝을 통해 프롬프트 엔지니어링만으로는 해결하기 어려운 특이 사례와 복잡한 프롬프트를 처리하는 모델의 능력을 개선할 수 있습니다.

파인 튜닝은 사전 학습 LLM을 기반으로 빌드됩니다. 이러한 사전 학습 모델은 이미 대규모 데이터 세트에서 방대한 양의 일반적인 언어 지식을 학습했습니다. 파인 튜닝 중에 모델은 더 작은 작업별 데이터 세트에 노출되며 모델의 내부 파라미터(모델의 지식을 제어하는 수백만 개의 작은 노브라고 생각하면 됨)는 새 데이터 세트의 예시에 더 잘 맞도록 조정됩니다. 이러한 '재학습' 프로세스를 통해 모델의 내부 연결이 부드럽게 업데이트되어 새로운 주제에 대한 전문가가 됩니다. 파인 튜닝 프로세스를 몇 가지 실용적인 단계로 나누어 보겠습니다.

파인 튜닝을 시작하기 전에 데이터를 준비하는 것이 중요합니다. 데이터의 품질과 구조는 파인 튜닝된 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 이 단계에서는 데이터를 수집, 정리, 형식 지정하고 학습, 검증, 테스트에 적합한 세트로 분할합니다.

• 데이터 수집: 모델을 파인 튜닝하는 데 사용할 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 모델이 잘 수행하기를 원하는 특정 작업과 관련이 있어야 합니다.
• 정리 및 형식 지정: 오류, 불일치, 관련 없는 정보를 삭제하여 데이터를 정리하고 모델이 이해할 수 있는 형식인지 확인합니다.
• 데이터 분할: 데이터를 3가지 세트로 나눕니다. 1) 학습(모델 학습에 사용), 2) 검증(모델 성능 모니터링 및 설정 조정에 사용), 3) 테스트(파인 튜닝된 모델의 최종 성능 평가에 사용)

파인 튜닝과 관련해서는 사전 학습 모델을 얼마나 조정할지 선택할 수 있습니다. 선택하는 접근 방식은 데이터 세트의 크기, 사용 가능한 컴퓨팅 리소스, 원하는 정확도 수준과 같은 요인에 따라 달라집니다. 두 가지 주요 접근 방식은 전체 파인 튜닝과 Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)입니다.

전체 미세 조정

전체 파인 튜닝에서는 학습 중에 모델의 모든 파라미터가 업데이트됩니다. 이 접근 방식은 작업별 데이터 세트가 크고 사전 학습 데이터와 크게 다른 경우에 적합합니다.  

PEFT 

Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)은 더 스마트하고 효율적인 파인 튜닝 방법을 제공합니다. PEFT 방법은 느리고 비용이 많이 드는 전체 모델 재학습 대신 원래 LLM을 고정하고 작고 새로운 학습 가능한 레이어를 추가합니다.

1,000페이지 분량의 교과서를 전부 다시 쓰는 대신, 새로운 전문 정보를 담은 몇 페이지의 스티커 메모만 추가하는 것과 같다고 생각하면 됩니다. 이로 인해 프로세스가 훨씬 더 빠르고 저렴해집니다. 인기 있는 PEFT 방법으로는 LoRA(Low-Rank Adaptation)와 QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)가 있으며, LLM을 파인 튜닝하는 보다 효율적인 방법을 제공합니다. 

데이터를 준비하고 기법을 선택했으면 이제 모델을 학습시킬 차례입니다. 이 단계에서 모델은 사용자의 데이터로부터 학습하고 특정 작업의 성능을 개선하기 위해 파라미터를 조정합니다. 최적의 결과를 얻으려면 학습 설정을 주의 깊게 모니터링하고 조정하는 것이 필수적입니다.

• 하이퍼파라미터 설정: 학습률, 배치 크기, 에포크 수와 같은 설정을 구성합니다. 이러한 설정은 모델의 학습 방식을 제어하는 데 도움이 됩니다.
• 학습 시작: 학습 데이터를 모델에 공급하여 학습시키고 검증 세트를 사용하여 모델의 성능을 모니터링합니다.
• 필요에 따라 조정: 모델이 제대로 작동하지 않으면 하이퍼파라미터를 조정하거나 다른 파인 튜닝 기법을 시도할 수 있습니다.

마지막 단계에서는 파인 튜닝된 모델의 성능을 평가하고 실제 사용을 위해 배포합니다. 이를 위해서는 모델의 정확성과 효율성을 평가한 다음 애플리케이션이나 시스템에 통합해야 합니다. 시간이 지남에 따라 최적의 성능을 유지하려면 지속적인 모니터링과 재학습이 필요할 수 있습니다.

• 성능 평가: 테스트 세트를 사용하여 파인 튜닝된 모델의 최종 성능을 평가합니다. 정확성, 정밀도, 재현율과 같이 작업과 관련된 측정항목을 살펴봅니다.
• 모델 배포: 성능이 만족스러우면 모델을 애플리케이션 또는 시스템에 배포합니다.
• 성능 모니터링: 실제 환경에서 모델의 성능을 주시하고 필요에 따라 재학습시켜 정확성을 유지합니다.

목표와 리소스에 따라 모델을 파인 튜닝하는 방법은 다양합니다.

파인 튜닝을 최대한 활용하려면 다음 권장사항을 따르세요.  

• 데이터 품질 및 양: 관련성이 있고 다양하며 충분히 큰 고품질 데이터 세트를 사용합니다. 파인 튜닝에서는 데이터 품질이 가장 중요합니다. 데이터가 정확하고 일관적이며 오류나 편향이 없는지 확인합니다. 예를 들어, 라벨에 노이즈가 있거나 형식이 일관되지 않은 데이터 세트는 모델의 효과적인 학습 능력을 크게 저해할 수 있습니다.   
• 하이퍼파라미터 튜닝: 다양한 하이퍼파라미터 설정을 실험하여 작업에 가장 적합한 구성을 찾습니다.   
• 정기적인 평가: 학습 중에 모델의 성능을 정기적으로 평가하여 진행 상황을 추적하고 필요한 조정을 수행합니다.   
• 과적합 방지: 조기 중단 및 정규화와 같은 기법을 사용하여 학습 데이터에 대한 과적합을 방지합니다.   
• 편향 해결: 데이터의 잠재적인 편향을 염두에 두고 파인 튜닝된 모델의 편향을 완화하는 기법을 사용합니다.

파인 튜닝은 많은 이점을 제공할 수 있지만 주의해야 할 몇 가지 잠재적인 문제도 있습니다. 

• 과적합: 모델이 학습 데이터를 지나치게 학습하여 새로운 데이터에 대한 일반화가 잘 이루어지지 않습니다. 정규화 및 데이터 증강과 같은 기법을 사용하여 과적합을 완화할 수 있습니다.  
• 데이터 부족: 데이터가 충분하지 않으면 파인 튜닝의 효과가 제한될 수 있습니다. 데이터 증강 기법이나 다른 관련 작업의 전이 학습을 사용하는 것을 고려해 보세요.  
• 치명적 망각: 모델을 너무 좁게 전문화하면 일반적인 지식을 잊을 수 있습니다. 마치 전문의가 고도로 전문화된 외과 의사가 되었지만 기본적인 응급 처치를 잊어버린 것과 같습니다. 정규화 및 리플레이 버퍼와 같은 기법을 사용하여 치명적 망각을 완화할 수 있습니다.  
• 컴퓨팅 리소스: 대규모 모델을 파인 튜닝하는 데는 많은 컴퓨팅 비용이 들고 상당한 메모리가 필요할 수 있습니다. PEFT, 양자화, 분산 학습과 같은 기법을 사용하여 컴퓨팅 요구사항을 줄이는 것을 고려해 보세요.  
• 평가: 파인 튜닝된 LLM의 성능을 평가하려면 측정항목과 벤치마크를 신중하게 선택해야 하므로 복잡할 수 있습니다.  
• 멀티태스크 학습의 과제: 멀티태스크 학습을 위해 LLM을 파인 튜닝하면 학습 중에 서로 다른 목표가 충돌하는 작업 간섭, 더 많은 데이터가 있는 작업이 우세해질 수 있는 데이터 불균형 등 고유한 과제가 발생합니다.