AI가 고객의 고유한 요구 사항을 이해하고 고객의 상황에 맞는 방식으로 응답할 수 있다면 어떨까요? 이것이 바로 대규모 언어 모델을 미세 조정할 수 있는 가능성입니다. 강력한 시스템을 특정 작업에 맞게 조정함으로써 그 어느 때보다 정확하고 효율적이며 개인화된 지능형 솔루션을 만들 수 있습니다. 이 블로그에서는 미세 조정의 세계로 들어가 앞으로의 기술, 과제 및 가능성을 살펴봅니다.
블로그에는 다음과 같은 내용이 포함되어 있습니다:
미세 조정이란 무엇인가요?
미세 조정은 어떻게 이루어지나요?
미세 조정 방법
미세 조정의 과제
리소스 및 도구
1 LLM 미세 조정이란?
미세 조정은 미리 만들어진 레고 세트를 가지고 커스터마이징하여 독특한 무언가를 만드는 것과 같습니다. 처음부터 시작하는 대신 이미 지식으로 가득 찬 사전 학습된 LLM을 가져와 특정 작업을 수행하도록 매개변수를 조정합니다. 이렇게 하면 모델을 처음부터 제작할 때보다 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
모델 미세 조정 대. 모델 훈련
| 측면 | 모델 교육 | 모델 미세 조정 |
| 정의 | 개별 브릭으로 레고 세트를 만드는 것처럼 처음부터 모델을 만들 수 있습니다. | 미리 제작된 레고 세트를 커스터마이징하는 것처럼 사전 학습된 모델을 조정합니다. |
| 시작 지점 | 빈 슬레이트(기존 구조가 없는 상태). | 사전 학습된 모델 |
| 데이터 요구 사항 | 대규모의 다양한 데이터 세트 | 더 작은 규모의 작업별 데이터 세트 |
| 리소스 | 시간 소모적이고 리소스 집약적인 작업 | 효율적이고 낮은 리소스 요구 사항 |
| 속도와 유연성 | 더 느리고, 더 유연하게 | 더 빠르고, 더 유연하게 |
| 도전 과제 | 과적합, 과소적합을 방지하기 위해 광범위한 데이터 필요 | 새로운 데이터에 대한 과적합 위험, 조정의 균형 유지 |
2 미세 조정은 어떻게 이루어지나요?
미세 조정에는 사전 학습된 모델을 특정 작업에 적합한 강력한 도구로 만드는 6단계 프로세스가 포함됩니다:
사전 학습된 모델로 시작하세요: 이미 방대한 데이터 세트에서 학습된 GPT-3 또는 BERT와 같은 강력한 LLM을 선택하세요.
작업 정의하기: 감정 분석, 질문 답변, 텍스트 요약 등 모델에서 수행할 작업을 결정합니다.
도메인별 데이터 집합을 준비합니다: 작업과 관련된 레이블이 지정된 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 감성 분석을 위한 미세 조정을 하려면 감성(긍정, 부정, 중립)으로 레이블이 지정된 고객 리뷰 모음이 필요합니다.
모델 미세 조정: 도메인별 데이터 세트에 대해 사전 학습된 모델을 학습시킵니다. 이렇게 하면 선택한 작업을 잘 수행할 수 있도록 매개변수가 조정됩니다.
성능 평가: 보이지 않는 데이터에 대한 모델의 성능을 테스트하여 모델이 잘 일반화되는지 확인합니다.
배포 및 사용: 만족스러우면 실제 사용을 위해 미세 조정된 모델을 배포합니다.
3가지 미세 조정 방법: 정밀도를 위한 툴킷
숙련된 장인이 다양한 도구를 사용하여 복잡한 예술 작품을 만드는 것처럼, LLM을 미세 조정할 때는 다양한 방법을 사용하여 최적의 성능을 달성할 수 있습니다. 다음은 가장 효과적인 몇 가지 기법입니다:
- 로우랭크 적응(LoRA): 이 방법은 수십억 개의 매개변수가 있는 LLM을 소수의 매개변수 집합에 집중하여 특정 작업에 효율적으로 적응시킵니다.
- 양자화된 LoRA(QLoRA): 4비트 양자화를 사용하여 메모리 사용량을 줄이면서 성능을 유지하는 메모리 효율적 접근 방식입니다.
- 매개변수 효율적 미세 조정(PEFT): 소수의 매개변수만 미세 조정하여 계산 및 저장 비용을 절감합니다.
- DeepSpeed: 메모리 효율적인 기술을 사용하여 대규모 언어 모델 학습을 가속화합니다.
- ZeRO: 수조 개의 파라미터로 모델을 학습할 수 있는 메모리 최적화 기술입니다.
4 미세 조정: 장애물이 있는 여정
모든 여정과 마찬가지로 미세 조정에는 장애물이 따릅니다. 다음은 그 과정에서 직면할 수 있는 몇 가지 문제입니다:
오버피팅: 모델이 특정 미세 조정 데이터 세트에 너무 특화됨. 동일한 도메인 내에서 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 일반화가 제대로 이루어지지 않습니다.
대상 도메인의 제한된 데이터: 효과적인 미세 조정을 위한 고품질의 작업별 데이터가 충분하지 않음. 최적의 성능을 발휘하지 못하거나 작업별 뉘앙스를 포착하지 못함.
치명적인 망각: 모델이 새로운 작업에 적응할 때 이전에 학습한 정보를 빠르게 잊어버립니다. 모델의 일반적인 기능과 멀티태스크 성능이 저하됩니다.
일반화 과제: 미세 조정된 모델이 다양한 입력과 시나리오에 걸쳐 효과적으로 일반화되도록 하는 것은 어려운 일입니다. 데이터 집합을 미세 조정하는 데 탁월한 모델도 분포가 맞지 않는 데이터가 제시되면 어려움을 겪을 수 있습니다.
하이퍼파라미터 튜닝 복잡성: 적절한 하이퍼파라미터를 선택하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
5 미세 조정 툴킷: 리소스 및 도구
미세 조정에 뛰어들 준비가 되셨나요? 다음은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 필수 리소스와 도구입니다:
사전 학습된 모델:
포옹하는 얼굴 모델: NLP 작업을 위해 사전 학습된 방대한 모델 리포지토리를 제공합니다. 모델에는 BERT, GPT-3, RoBERTa, T5 등이 포함됩니다.
텐서플로 허브: 이미지 분류, 텍스트 삽입 등 다양한 작업을 위해 사전 학습된 모델을 제공합니다.
파이토치 허브: 다양한 작업에 대해 사전 학습된 모델 모음이 포함되어 있습니다.
프레임워크 및 라이브러리:
허깅 페이스 트랜스포머: NLP 작업을 위해 특별히 설계된 라이브러리입니다. 사전 학습된 모델을 미세 조정하는 프로세스를 간소화합니다.
DeepSpeed: 특히 대규모 언어 모델에 대한 미세 조정을 가속화할 수 있는 딥러닝 최적화 라이브러리입니다.
PyTorch: 유연성과 미세 조정의 용이성으로 널리 사용되는 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다.
텐서플로우: 머신러닝에 널리 사용되는 오픈 소스 라이브러리로, 광범위한 미세 조정 기능을 제공합니다.
결론:
미세 조정은 특정 사용 사례에 맞게 모델 정확도를 빠르게 향상시킬 수 있는 획기적인 기술입니다. Cloudsway는 이러한 강력한 모델을 특정 작업에 맞게 사용자 지정함으로써 이 프로세스를 간소화하여 미세 조정 및 모델 배포를 더 빠르고 효율적으로 수행하려고 노력해 왔습니다.
문의하기
여러분의 피드백은 저희에게 매우 소중합니다. 메시지를 남기거나 경험을 공유해 주시기 바랍니다.
저희의 미세 조정 서비스를 통해 여러분이 만들어낼 혁신적인 솔루션을 보고 싶습니다. 지금 바로 Cloudsway로 AI 모델 최적화를 시작하고 애플리케이션의 새로운 가능성을 열어보세요!