파인튜닝(Fine-Tuning)

ng은 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 소폭 조정하여 데이터와 리소스 요구를 줄입니다. 적합한 모델 선택, 아키텍처 조정, 레이어 동결/해제, 하이퍼파라미터 최적화 등의 과정을 통해 성능을 향상시킵니다.

모델 파인튜닝이란?

모델 파인튜닝은 사전 학습된 모델을 새로운 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 소폭 조정하는 머신러닝 기법입니다. 처음부터 모델을 구축하려면 많은 시간과 자원이 들지만, 파인튜닝은 대규모 데이터셋으로 이미 학습된 모델의 지식을 활용합니다. 모델의 파라미터를 조정함으로써 적은 데이터와 연산 자원으로도 새로운 작업에서 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.

파인튜닝은 전이 학습의 한 부분으로, 한 문제를 해결하면서 얻은 지식을 관련된 다른 문제에 적용하는 방법입니다. 딥러닝에서는 이미지 인식, 자연어 처리 등에 활용되는 사전 학습 모델이 유용한 표현(representation)을 이미 학습하고 있으므로, 파인튜닝을 통해 이를 새로운 작업에 맞게 조정합니다.

모델 파인튜닝은 어떻게 사용되나요?

파인튜닝은 사전 학습된 모델을 새로운 도메인이나 작업에 효율적으로 적용하기 위해 사용됩니다. 일반적인 과정은 다음과 같습니다:

1. 사전 학습 모델 선택

새로운 작업과 유사한 사전 학습 모델을 선택합니다. 예시:

• 자연어 처리(NLP): BERT, GPT-3, RoBERTa 등
• 컴퓨터 비전: ResNet, VGGNet, Inception 등

이 모델들은 대규모 데이터셋으로 학습되어 유용한 일반 특성을 이미 가지고 있습니다.

2. 모델 아키텍처 조정

새로운 작업에 맞게 모델을 수정합니다.

• 출력 레이어 교체: 분류 문제라면, 마지막 레이어를 새로운 데이터셋의 클래스 수에 맞게 교체합니다.
• 새 레이어 추가: 작업별 특성 학습을 위해 추가 레이어를 도입할 수 있습니다.

3. 레이어 동결 및 해제

훈련할 레이어를 결정합니다.

• 초기 레이어 동결: 초기 레이어는 일반적인 특성을 포착하므로 그대로 둡니다.
• 후기 레이어 해제: 후기 레이어는 구체적인 특성을 학습하므로 새로운 데이터로 학습합니다.
• 점진적 해제: 우선 새로 추가된 레이어만 학습하다가, 점차 초기 레이어도 해제하여 훈련합니다.

4. 새로운 데이터로 학습

조정된 모델을 새로운 데이터셋으로 학습합니다.

• 더 작은 학습률: 이미 학습된 특성을 유지하며 미세 조정하기 위해 학습률을 낮게 설정합니다.
• 성능 모니터링: 검증 데이터로 모델을 자주 평가하여 과적합을 방지합니다.

5. 하이퍼파라미터 튜닝

학습 관련 파라미터를 최적화합니다.

• 학습률 스케줄: 더 나은 수렴을 위해 학습률을 조정합니다.
• 배치 크기 및 에폭: 다양한 배치 크기, 학습 에폭 수를 실험합니다.

처음부터 학습 vs. 파인튜닝

처음부터 학습과 파인튜닝의 차이를 이해하는 것이 중요합니다.

처음부터 학습(Training from Scratch)

• 시작점: 모델 가중치를 무작위로 초기화
• 데이터 요구량: 대량의 라벨링된 데이터 필요
• 연산 자원: 대형 모델일수록 많은 자원 필요
• 시간: 무작위 가중치에서 출발하므로 학습 시간이 길다
• 과적합 위험: 데이터가 부족하면 과적합 위험이 높음

파인튜닝(Fine-Tuning)

• 시작점: 사전 학습된 모델로 출발
• 데이터 요구량: 적은 수의 업무별 데이터셋으로도 효과적
• 연산 자원: 비교적 적은 연산, 짧은 학습 시간
• 시간: 이미 학습된 특성에서 시작하므로 빠른 수렴
• 과적합 위험: 줄어들긴 하지만 여전히 주의 필요

모델 파인튜닝 기법

파인튜닝 방법은 작업과 자원에 따라 다양합니다.

1. 전체 파인튜닝(Full Fine-Tuning)

• 설명: 사전 학습 모델의 모든 파라미터를 업데이트
• 장점: 새로운 작업에서 더 높은 성능 가능
• 단점: 연산량 많고 과적합 위험

2. 부분 파인튜닝(Partial/Selective Fine-Tuning)

• 설명: 특정 레이어만 학습, 나머지는 동결
• 레이어 선택:
  • 초기 레이어: 일반 특성 추출, 주로 동결
  • 후기 레이어: 구체적 특성 학습, 주로 해제
• 장점: 연산량 감소, 일반 지식 보존

3. 파라미터 효율적 파인튜닝(PEFT)

• 목표: 학습해야 할 파라미터 수 감소
• 기법:
  • 어댑터(Adapter):
    • 네트워크 중간에 소형 모듈 추가
    • 어댑터만 학습, 원래 가중치는 고정
  • LoRA(저랭크 적응):
    • 저랭크 행렬을 도입해 가중치 업데이트 근사
    • 학습 파라미터 대폭 감소
  • 프롬프트 튜닝(Prompt Tuning):
    • 입력에 학습 가능한 프롬프트 추가
    • 원래 가중치 변경 없이 모델 동작 조정
• 장점: 메모리·연산 요구량 절감

4. 추가적 파인튜닝(Additive Fine-Tuning)

• 설명: 모델에 새로운 레이어나 모듈 추가
• 학습: 추가된 부분만 학습
• 적용: 원본 모델을 변경하지 않아야 할 때 유용

5. 학습률 조정

• 레이어별 학습률:
  • 레이어마다 다른 학습률 적용
  • 보다 세밀한 학습 제어 가능

대형 언어 모델(LLM) 파인튜닝

GPT-3, BERT와 같은 대형 언어 모델은 특별한 고려가 필요합니다.

1. 인스트럭션 튜닝(Instruction Tuning)

• 목적: 모델이 인간의 지시를 더 잘 따르도록 학습
• 방법:
  • 데이터셋 구축: (지시문, 응답) 쌍 수집
  • 학습: 해당 데이터로 모델 파인튜닝
• 결과: 더욱 유용하고 적절한 응답 생성

2. 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)

• 목적: 모델 출력을 인간의 선호도에 맞춤
• 과정:
  1. 지도 파인튜닝: 정답이 포함된 데이터로 모델 학습
  2. 보상 모델링: 사람이 출력을 순위매김, 이를 예측하는 보상 모델 학습
  3. 정책 최적화: 강화학습으로 보상 극대화하도록 모델 파인튜닝
• 장점: 인간 가치에 더 가까운 결과 생성

3. LLM 파인튜닝 시 고려사항

• 연산 자원: LLM은 크기가 커서 많은 자원 필요
• 데이터 품질: 편향 유입 방지를 위해 고품질 데이터 확보
• 윤리적 영향: 파인튜닝 결과 및 잠재적 오남용 고려

고려사항 및 모범 사례

성공적인 파인튜닝은 치밀한 계획과 실행이 필요합니다.

1. 과적합 방지

• 위험: 학습 데이터에만 잘 맞고 새로운 데이터에는 성능 저하
• 해결:
  • 데이터 증강: 데이터 다양성 확보
  • 정규화 기법: 드롭아웃, 가중치 감소 등
  • 얼리 스톱핑: 검증 성능이 떨어지면 학습 중단

2. 데이터셋 품질

• 중요성: 파인튜닝 모델의 성능은 데이터 품질에 달려있음
• 실천:
  • 데이터 정제: 오류·불일치 제거
  • 균형 데이터: 모든 클래스·카테고리의 균형 유지

3. 학습률

• 전략: 파인튜닝에는 더 작은 학습률 사용
• 이유: 이미 학습된 특성을 손상시키지 않도록

4. 레이어 동결 전략

• 결정 요인:
  • 작업 유사성: 작업이 비슷할수록 적은 조정 필요
  • 데이터 크기: 데이터가 적으면 더 많은 레이어를 동결하는 것이 좋음

5. 하이퍼파라미터 최적화

• 방법:
  • 다양한 설정 실험
  • 그리드 서치, 베이지안 최적화 등 활용

6. 윤리적 고려사항

• 편향·공정성:
  • 출력값의 편향 점검
  • 다양한 대표성 데이터 사용
• 개인정보보호:
  • GDPR 등 규정 준수
• 투명성:
  • 모델의 기능과 한계 명확히 공개

7. 모니터링 및 평가

• 지표 선정: 작업 목표에 맞는 평가 지표 선택
• 정기 테스트: 미사용 데이터로 일반화 성능 점검
• 기록 및 문서화: 실험 및 결과를 체계적으로 기록

파인튜닝 모델 평가 지표

적절한 평가 지표 선택이 중요합니다.

분류 과제

• 정확도(Accuracy): 전체 예측의 맞은 비율
• 정밀도(Precision): 긍정 예측 중 실제 긍정의 비율
• 재현율(Recall): 실제 긍정 중 맞게 예측한 비율
• F1 점수: 정밀도와 재현율의 조화 평균
• 혼동 행렬: 예측 오류 시각화

회귀 과제

• 평균제곱오차(MSE): 예측값과 실제값의 제곱 평균
• 평균절대오차(MAE): 예측값과 실제값의 절대차 평균
• R-제곱(R²): 모델이 설명하는 분산의 비율

언어 생성 과제

• BLEU 점수: 텍스트 중첩 정도 측정
• ROUGE 점수: 요약에서 재현율 중점 평가
• 퍼플렉시티(Perplexity): 모델이 샘플을 얼마나 잘 예측하는지 측정

이미지 생성 과제

• Inception Score(IS): 이미지 품질과 다양성 평가
• Fréchet Inception Distance(FID): 생성 이미지와 실제 이미지의 유사도 측정

모델 파인튜닝 관련 연구

모델 파인튜닝은 사전 학습 모델을 특정 작업에 적응시켜 성능과 효율을 높이는 핵심 과정입니다. 최근 연구에서는 이 과정을 개선하는 다양한 전략이 제안되고 있습니다.

1. Partial Fine-Tuning: A Successor to Full Fine-Tuning for Vision Transformers
   이 연구는 비전 트랜스포머에서 전체 파인튜닝의 대안으로 부분 파인튜닝을 제시합니다. 부분 파인튜닝이 효율성과 정확성을 모두 향상시킬 수 있음을 강조하며, 다양한 데이터셋과 아키텍처에서 여러 부분 파인튜닝 전략을 검증하였습니다. 피드포워드 네트워크(FFN)나 어텐션 레이어에 집중하는 전략이 전체 파인튜닝보다 더 적은 파라미터로도 더 나은 성능을 낼 수 있음을 발견했습니다. 또한 적합한 레이어 선택을 돕는 새로운 파인튜닝 각도 지표도 도입하였습니다. 결과적으로 부분 파인튜닝은 적은 파라미터로 모델 성능과 일반화를 개선할 수 있는 유연한 접근법임을 보여줍니다. 더 알아보기
2. LayerNorm: A Key Component in Parameter-Efficient Fine-Tuning
   이 논문은 특히 BERT 모델에서 파라미터 효율적 파인튜닝 시 LayerNorm의 역할을 다룹니다. 저자들은 다양한 NLP 과제에서 LayerNorm의 출력이 파인튜닝 중 크게 변화함을 발견했습니다. LayerNorm만 파인튜닝해도 전체 파인튜닝에 버금가거나 능가하는 성능을 얻을 수 있었습니다. Fisher 정보를 활용해 LayerNorm의 핵심 부분만을 선별하여 파인튜닝하면 성능 저하 없이 많은 NLP 과제를 해결할 수 있음을 보여줍니다. 더 알아보기
3. Towards Green AI in Fine-tuning Large Language Models via Adaptive Backpropagation
   이 연구는 대형 언어 모델(LLM) 파인튜닝의 환경적 영향을 줄이기 위해 적응형 역전파 기법을 제안합니다. 파인튜닝은 효과적이지만, 많은 에너지를 소모해 높은 탄소 배출을 유발합니다. 기존 효율적 파인튜닝 기법은 역전파에서 발생하는 연산량 감소에 충분히 기여하지 못함을 지적하며, 플롭(FLOPs) 감소와 에너지 소모 감소의 연관성을 강조합니다. 더 알아보기