효율적인 인공지능 Fine Tuning: PEFT에 대해 알아보기(개념 잡기)

Fine Tuning(미세 조정)은 기존의 대형 언어 모델(LLM)을 특정 목적에 맞게 추가로 학습시켜 특정 도메인에 맞게 최적화하는 방법입니다. 하지만 대형 모델의 모든 파라미터를 업데이트하는 Fine Tuning은 상당한 비용과 시간이 소요될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기법이 **Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)**입니다. PEFT는 적은 리소스를 사용하여 효율적으로 Fine Tuning을 수행하는 방법으로, 특히 대형 모델에 적용할 때 유용합니다.

PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 개요

**PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)**는 대형 언어 모델의 전체 파라미터를 업데이트하지 않고, 일부 선택된 파라미터만 조정함으로써 Fine Tuning의 효율성을 극대화하는 기법입니다. 이는 모델의 크기와 학습 속도에서 상당한 이점을 제공하며, 학습에 필요한 자원(예: 메모리, 계산 비용)을 줄일 수 있습니다. 특히 제한된 데이터나 컴퓨팅 자원을 사용하는 환경에서 PEFT는 매우 유용합니다.

PEFT의 주요 기법

PEFT에는 다양한 접근 방식이 존재하며, 그중 대표적인 몇 가지를 소개하겠습니다.

1. Adapter Layers

Adapter Layers는 모델의 기존 레이어에 소규모의 추가적인 레이어를 삽입하여 Fine Tuning을 수행하는 방법입니다. 전체 모델을 업데이트하는 대신, 새로운 작은 레이어만 학습시키기 때문에 학습 비용이 크게 줄어듭니다.

• 작동 원리: 모델의 중간 레이어 사이에 Adapter라는 작은 네트워크를 추가합니다. Fine Tuning 시에는 이 Adapter 레이어만 학습시키고, 나머지 모델 파라미터는 고정합니다.
• 장점: 학습 비용이 적으며, 원래 모델의 성능을 유지하면서도 특정 도메인에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다.

2. Low-Rank Adaptation (LoRA)

LoRA는 모델의 파라미터를 낮은 랭크의 행렬로 근사하여 Fine Tuning을 수행하는 방법입니다. 이는 모델의 원래 파라미터를 그대로 유지하면서도, 일부 파라미터의 변형만으로도 효과적인 학습이 가능하도록 합니다.

• 작동 원리: 모델의 파라미터를 분해하여 저차원 공간에서 Fine Tuning을 진행합니다. LoRA는 주요 파라미터 공간을 저차원으로 줄이면서도 필요한 변화를 적용합니다.
• 장점: 모델의 파라미터 수를 줄이면서도 유사한 성능을 유지할 수 있습니다. 특히 큰 모델을 사용하는 경우에 유리합니다.

3. Prompt-Tuning

Prompt-Tuning은 모델의 파라미터 자체를 조정하지 않고, 입력 프롬프트를 조정함으로써 모델의 출력을 제어하는 방법입니다. 이는 매우 가벼운 Fine Tuning 기법으로, 주로 언어 모델에서 사용됩니다.

• 작동 원리: 입력에 특정 프롬프트(예: 텍스트 또는 토큰)를 추가하여 모델이 특정 방식으로 출력을 생성하도록 유도합니다. 프롬프트의 조정을 통해 모델의 반응을 미세하게 조정할 수 있습니다.
• 장점: 파라미터를 직접 수정하지 않기 때문에 매우 경량화된 Fine Tuning을 가능하게 합니다. 모델의 원래 구조를 변경하지 않으므로 쉽게 적용할 수 있습니다.

PEFT의 장점과 활용

PEFT 기법의 주요 장점은 다음과 같습니다:

• 효율성: 전체 모델을 Fine Tuning하지 않기 때문에 학습 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.
• 유연성: 특정 도메인에 맞춘 미세 조정을 용이하게 수행할 수 있으며, 다양한 데이터셋과 환경에서 적용이 가능합니다.
• 경제성: 대규모 모델에서 필요한 계산 비용을 줄일 수 있어, 더 적은 자원으로도 효과적인 Fine Tuning이 가능합니다.

결론

Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)은 대형 언어 모델을 보다 효율적으로 Fine Tuning할 수 있는 강력한 도구입니다. PEFT를 사용하면 기존의 모델 구조를 크게 변경하지 않으면서도, 적은 자원으로 특정 도메인에 맞춘 모델을 신속하게 개발할 수 있습니다. 이로 인해 PEFT는 대규모 언어 모델을 특정 목적에 맞게 조정해야 하는 다양한 산업 분야에서 널리 활용되고 있습니다.