당신은 AI 기반 애플리케이션을 위한 훌륭한 아이디어를 가지고 있습니다. 사전 학습된 AI 모델에 새로운 기술을 가르치는 것처럼 미세 조정을 생각해 보세요.
물론 방대한 데이터셋으로 학습한 모델은 이미 많은 것을 알고 있지만, 당신의 요구에 맞게 조정해야 합니다. 예를 들어 스캔의 비정상을 감지하거나 고객 피드백의 의미를 파악해야 한다면 말이죠.
여기서 하이퍼파라미터가 등장합니다. 대규모 언어 모델을 기본 레시피로, 하이퍼파라미터를 애플리케이션의 고유한 "맛"을 내는 향신료로 생각해 보세요.
이 기사에서는 기본적인 하이퍼파라미터와 모델 튜닝에 대해 살펴보겠습니다.
미세 조정이란 무엇인가?
풍경화에 능숙한 사람이 초상화로 전환하려고 한다고 상상해 보세요. 그들은 색채 이론, 붓질, 원근법과 같은 기본 원리를 이해하고 있지만, 이제 표정과 감정을 포착하는 방법을 배워야 합니다.
이 과정에서 모델에게 새로운 작업을 가르치면서도 기존 기술을 유지하는 것이 과제입니다. 또한 새로운 데이터에 너무 "집착"하여 전체적인 그림을 놓치지 않도록 해야 합니다. 이때 하이퍼파라미터 튜닝이 도움이 됩니다.
LLM 미세 조정은 LLM을 전문화시킵니다. 광범위한 지식을 바탕으로 훨씬 작은 데이터셋을 사용하여 특정 작업에 능숙해지도록 학습시킵니다.
미세 조정에서 하이퍼파라미터가 중요한 이유
하이퍼파라미터는 "적당한" 모델과 진정으로 훌륭한 모델을 구분 짓습니다. 너무 강하게 밀어붙이면 모델이 과적합되거나 핵심 솔루션을 놓칠 수 있습니다. 너무 느슨하게 하면 모델이 완전한 잠재력을 발휘하지 못할 수 있습니다.
하이퍼파라미터 튜닝을 비즈니스 자동화 워크플로우의 일종으로 생각해 보세요. 모델과 대화하며 조정하고 관찰하고 개선하는 과정을 거치는 것입니다.
미세 조정 시 알아두어야 할 7가지 주요 하이퍼파라미터
미세 조정 성공은 몇 가지 중요한 설정을 조정하는 것에 달려 있습니다. 이것이 복잡해 보일 수 있지만, 그 설정들은 논리적입니다.
1. 학습률
이것은 모델이 학습 중 이해도를 얼마나 변경하는지 제어합니다. 이러한 하이퍼파라미터 최적화는 중요한데, 운영자인 당신이...
- 너무 빨리 가면 모델이 더 나은 솔루션을 건너뛸 수 있고,
- 너무 느리면 페인트가 마르는 것처럼 느껴질 수 있거나 심지어 완전히 멈출 수 있습니다.
미세 조정의 경우, 작고 신중한 조정(조광기를 조정하는 것과 유사)이 일반적으로 효과적입니다. 여기서는 정확도와 신속한 결과 사이의 균형을 잡아야 합니다.
적절한 균형을 찾는 방법은 모델 튜닝 진행 상황을 주기적으로 확인하는 것입니다.
2. 배치 크기
이것은 모델이 한 번에 처리하는 데이터 샘플의 수입니다. 하이퍼 최적화 튜너를 사용할 때는 크기를 적절하게 설정해야 합니다. 왜냐하면...
- 더 큰 배치는 빠르지만 세부 사항을 간과할 수 있고,
- 더 작은 배치는 느리지만 세밀합니다.
중간 크기의 배치가 골디락스 옵션일 수 있습니다 - 딱 적당합니다. 여기서도 최선의 방법은 다음 단계로 넘어가기 전에 결과를 주의 깊게 모니터링하는 것입니다.
3. 에폭
에폭은 데이터셋을 한 번 완전히 실행하는 것을 의미합니다. 사전 학습된 모델은 이미 많은 것을 알고 있기 때문에 처음부터 학습하는 모델보다 에폭이 적게 필요할 수 있습니다. 적절한 에폭 수는 어떻게 결정할까요?
- 너무 많으면 모델이 학습하는 대신 암기할 수 있습니다(과적합 문제),
- 너무 적으면 유용할 만큼 충분히 학습하지 못할 수 있습니다.
4. 드롭아웃 비율
이것은 모델이 창의적으로 문제를 해결하도록 강제하는 것과 같습니다. 학습 중에 모델의 무작위 부분을 비활성화하는 것입니다. 이를 통해 모델이 특정 경로에 과도하게 의존하거나 게으르지 않도록 장려할 수 있습니다. 대신 LLM이 더 다양한 문제 해결 전략을 사용하도록 합니다.
이 비율을 어떻게 적절히 설정할까요? 최적의 드롭아웃 비율은 데이터셋의 복잡성에 따라 달라집니다. 일반적인 경험칙은 이상치 발생 가능성과 드롭아웃 비율을 일치시키는 것입니다.
따라서 의료 진단 도구의 경우 모델의 정확성을 높이기 위해 더 높은 드롭아웃 비율을 사용하는 것이 합리적입니다. 번역 소프트웨어를 만드는 경우에는 학습 속도 향상을 위해 비율을 약간 낮출 수 있습니다.
5. 가중치 감쇠
이것은 모델이 특정 기능에 너무 집착하지 않도록 막아줍니다. 이를 통해 과적합을 방지할 수 있습니다. "단순하게 유지"하라는 부드러운 메시지라고 생각하면 됩니다.
6. 학습률 스케줄
이것은 시간에 따라 학습률을 조정합니다. 일반적으로 과감한 업데이트로 시작하여 나중에 미세 조정 모드로 전환합니다. 캔버스에 대략적인 획을 그리고 나중에 세부 사항을 정교화하는 것과 유사합니다.
7. 레이어 고정 및 해제
사전 학습된 모델에는 지식의 레이어가 있습니다. 특정 레이어를 고정하면 기존 학습을 잠그고, 다른 레이어를 해제하면 새로운 작업에 적응할 수 있습니다. 고정 또는 해제 여부는 이전 작업과 새로운 작업의 유사성에 따라 달라집니다.
미세 조정의 일반적인 과제
미세 조정은 훌륭해 보이지만, 반드시 극복해야 할 몇 가지 장애물이 있습니다:
- 과적합: 작은 데이터셋으로 인해 모델이 일반화하는 대신 암기하게 될 수 있습니다. 조기 중지, 가중치 감쇠, 드롭아웃과 같은 기술을 사용하여 이러한 행동을 억제할 수 있습니다.
- 계산 비용: 하이퍼파라미터를 테스트하는 것은 게임 속 두더지 치기와 같습니다. 시간이 많이 소요되고 리소스 집약적일 수 있습니다. 더 나쁜 것은 추측의 게임이라는 점입니다. Optuna나 Ray Tune과 같은 도구를 사용하여 일부 고된 작업을 자동화할 수 있습니다.
- 각 작업이 다름: 일괄적인 접근법은 없습니다. 한 프로젝트에 잘 작동하는 기술이 다른 프로젝트에는 재앙이 될 수 있습니다. 실험해 보아야 합니다.
AI 모델 미세 조정에 성공하기 위한 팁
다음 팁을 염두에 두세요:
- 기본값으로 시작하기: 사전 학습된 모델에 대한 권장 설정을 확인하세요. 이를 시작점 또는 치트 시트로 사용하세요.
- 작업 유사성 고려하기: 새로운 작업이 원래 작업과 매우 유사하다면 작은 조정을 하고 대부분의 레이어를 고정하세요. 완전히 다른 작업이라면 더 많은 레이어를 적응시키고 적절한 학습률을 사용하세요.
- 검증 성능 모니터링하기: 별도의 검증 세트에서 모델 성능을 확인하여 데이터를 암기하는 것이 아니라 일반화를 학습하고 있는지 확인하세요.
- 작은 규모로 시작하기: 전체 모델을 학습시키기 전에 작은 데이터셋으로 테스트를 실행하세요. 실수를 사전에 잡을 수 있는 빠른 방법입니다.
마무리 말씀
하이퍼파라미터를 사용하면 모델 학습이 더 쉬워집니다. 시행착오를 거쳐야 하지만, 그 결과는 노력할 만한 가치가 있습니다. 이를 제대로 하면 모델이 중간 수준의 노력이 아닌 탁월한 성과를 거둘 수 있습니다.
이 기사는 AI 모델 미세 조정에서 하이퍼파라미터의 역할이라는 제목으로 AI News에 처음 게재되었습니다.
