[인공지능] FineTuning이란 무엇인가?

파인튜닝(Fine-Tuning)은 이미 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 추가로 훈련시키는 과정입니다. 일반적으로 사전 학습(pre-training)된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 맞게 조정함으로써, 모델이 특정 도메인이나 작업에 대해 더 높은 성능을 발휘할 수 있도록 합니다. 파인튜닝은 특히 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.

파인튜닝의 주요 개념

1. 사전 학습(Pre-Training):
   • 대량의 일반적인 데이터셋을 사용하여 모델을 처음부터 학습시킵니다. 이 과정에서 모델은 데이터의 일반적인 패턴과 구조를 학습합니다.
   • 예: 자연어 처리에서 GPT-3와 같은 모델은 대규모 텍스트 코퍼스를 사용하여 사전 학습됩니다.
2. 파인튜닝(Fine-Tuning):
   • 사전 학습된 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞춰 추가로 학습시킵니다. 이 과정에서는 일반적인 지식을 가진 모델이 특정한 데이터에 맞게 조정됩니다.
   • 예: 사전 학습된 언어 모델을 고객 서비스 대화 데이터셋에 맞춰 파인튜닝하여 고객 문의에 대한 답변을 더 정확하게 생성할 수 있도록 합니다.

파인튜닝의 과정

1. 사전 학습된 모델 준비:
   • 대량의 데이터셋으로 사전 학습된 모델을 가져옵니다. 이 모델은 일반적인 데이터에서 학습한 지식을 포함하고 있습니다.
2. 특정 작업용 데이터셋 준비:
   • 모델을 파인튜닝할 특정 작업이나 도메인에 맞는 데이터셋을 준비합니다. 이 데이터셋은 사전 학습된 모델을 조정하기 위해 사용됩니다.
3. 모델 조정(Fine-Tuning):
   • 준비된 데이터셋을 사용하여 모델을 추가로 학습시킵니다. 이 과정에서 모델의 가중치가 조정되어 특정 작업에 대한 성능이 향상됩니다.
   • 학습률(learning rate)을 낮게 설정하여 모델이 기존에 학습한 일반적인 지식을 유지하면서 새로운 작업에 맞게 조정되도록 합니다.
4. 평가 및 최적화:
   • 파인튜닝된 모델의 성능을 평가하고, 필요에 따라 추가로 조정합니다. 평가 지표로는 정확도, 정밀도, 재현율 등이 사용될 수 있습니다.

파인튜닝의 장점

구분	내용
시간 및 자원 절약	사전 학습된 모델을 활용함으로써 처음부터 모델을 학습시키는 데 필요한 시간과 자원을 절약할 수 있습니다. 대규모 데이터셋과 높은 연산 능력이 필요한 사전 학습 과정은 이미 완료된 상태입니다.
성능 향상	사전 학습된 모델이 일반적인 패턴을 이미 학습했기 때문에, 특정 작업에 대해 더 높은 성능을 발휘할 수 있습니다. 이는 모델이 기존 지식을 기반으로 새로운 작업을 더 잘 이해하고 처리할 수 있게 합니다.
적은 데이터로도 학습 가능	특정 작업에 대한 데이터가 부족한 경우에도 사전 학습된 모델을 파인튜닝함으로써 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 이는 특히 도메인 특화된 데이터셋이 제한적인 상황에서 유용합니다.

파인튜닝의 예시

1. 자연어 처리(NLP):
   • 사전 학습된 언어 모델(BERT, GPT 등)을 고객 서비스, 법률 문서 분석, 의료 데이터 분석 등 특정 도메인의 텍스트 데이터를 사용하여 파인튜닝합니다.
2. 컴퓨터 비전:
   • 사전 학습된 이미지 인식 모델(ResNet, VGG 등)을 특정 객체 인식, 의료 이미지 분석, 자율 주행 차량의 장애물 인식 등에 맞춰 파인튜닝합니다.
3. 음성 인식:
   • 사전 학습된 음성 인식 모델을 특정 사용자 또는 특정 용도의 음성 데이터에 맞춰 파인튜닝하여 더 정확한 음성 인식을 구현합니다.

 

파인튜닝 유형별 알아보기!

파인튜닝은 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하는 과정으로, 주로 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법을 통해 이루어질 수 있습니다. 각각의 파인튜닝 방식은 특정한 데이터 특성과 목적에 따라 다릅니다.

지도 파인튜닝(Supervised Fine-Tuning)

지도 파인튜닝은 레이블이 있는 데이터셋을 사용하여 모델을 파인튜닝하는 방법입니다. 이 방법은 모델이 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블) 간의 관계를 학습하도록 합니다.

특징

1. 레이블된 데이터 사용:
   • 지도 파인튜닝에서는 입력 데이터와 함께 정답 레이블이 제공됩니다. 모델은 이 레이블을 사용하여 예측을 학습하고, 예측 오류를 최소화하도록 학습됩니다.
2. 명확한 평가 기준:
   • 정확도, 정밀도, 재현율 등의 평가 지표를 사용하여 모델의 성능을 명확히 평가할 수 있습니다. 이는 모델이 특정 작업(예: 분류, 회귀)을 얼마나 잘 수행하는지 평가하는 데 유용합니다.
3. 예시:
   • 텍스트 분류: 사전 학습된 언어 모델을 뉴스 기사 분류 데이터셋으로 파인튜닝하여 각 기사를 특정 카테고리로 분류합니다.
   • 이미지 분류: 사전 학습된 이미지 인식 모델을 특정 동물 사진 데이터셋으로 파인튜닝하여 각 이미지를 동물 종류별로 분류합니다.
4. 장점:
   • 모델이 명확한 피드백(레이블)을 통해 학습하므로, 특정 작업에 대한 성능이 높습니다.
   • 평가가 상대적으로 간단하고 명확합니다.
5. 단점:
   • 레이블된 데이터셋이 필요하므로, 레이블링 비용이 많이 들 수 있습니다.
   • 특정 도메인에 대한 레이블된 데이터가 부족할 경우 어려움이 있습니다.

비지도 파인튜닝(Unsupervised Fine-Tuning)

비지도 파인튜닝은 레이블이 없는 데이터셋을 사용하여 모델을 파인튜닝하는 방법입니다. 이 방법은 모델이 데이터의 내재된 패턴이나 구조를 학습하도록 합니다.

특징

1. 레이블 없는 데이터 사용:
   • 비지도 파인튜닝에서는 레이블이 없는 데이터셋을 사용합니다. 모델은 데이터의 구조나 분포를 학습하여 패턴을 찾아냅니다.
2. 데이터의 내재된 패턴 학습:
   • 모델은 클러스터링, 밀도 추정, 특징 학습 등 데이터의 내재된 패턴이나 분포를 학습합니다.
3. 예시:
   • 텍스트 생성: 사전 학습된 언어 모델을 특정 도메인의 텍스트 데이터로 비지도 파인튜닝하여, 해당 도메인에 적합한 텍스트를 생성할 수 있도록 합니다.
   • 이미지 생성: 사전 학습된 이미지 생성 모델을 특정 스타일의 이미지 데이터로 비지도 파인튜닝하여, 해당 스타일의 이미지를 생성할 수 있도록 합니다.
4. 장점:
   • 레이블링 비용이 들지 않으므로, 대량의 데이터를 사용할 수 있습니다.
   • 데이터의 내재된 구조를 학습하여, 일반화된 표현을 얻을 수 있습니다.
5. 단점:
   • 명확한 평가 기준이 없을 수 있으며, 모델의 성능 평가가 어려울 수 있습니다.
   • 특정 작업에 대한 직접적인 성능 향상보다는, 데이터의 일반적인 패턴을 학습하는 데 중점을 둡니다.

요약

• 지도 파인튜닝: 레이블된 데이터를 사용하여 특정 작업에 대한 성능을 높이는 방법입니다. 명확한 피드백을 통해 학습하며, 평가가 상대적으로 간단하고 명확합니다.
• 비지도 파인튜닝: 레이블이 없는 데이터를 사용하여 데이터의 내재된 패턴이나 구조를 학습하는 방법입니다. 레이블링 비용이 들지 않으며, 대량의 데이터를 사용할 수 있습니다.