llm 학습 (1) 썸네일형 리스트형 프리픽스 튜닝(Prefix Tuning): 효율적인 미세조정 기법의 이해 자연어 처리(NLP) 모델이 점점 더 크고 복잡해짐에 따라, 이를 효율적으로 미세조정할 수 있는 기법의 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 기법 중 하나로 주목받고 있는 것이 프리픽스 튜닝(Prefix Tuning) 입니다. 이 기법은 대형 언어 모델(LLM)을 특정 작업에 맞게 조정하기 위해 모든 파라미터를 업데이트할 필요 없이 일부만 수정하는 파라미터 효율적 미세조정(PEFT) 기법의 일종입니다. 이번 블로그에서는 프리픽스 튜닝의 개념, 작동 방식, 그리고 잠재적인 이점에 대해 살펴보겠습니다.프리픽스 튜닝이란?프리픽스 튜닝은 사전 학습된 언어 모델의 입력 중 일부를 수정하여 모델의 대부분의 파라미터는 그대로 두는 PEFT 기법입니다. 여기서 "프리픽스(prefix)"란 학습 및 추론 시 입력 시퀀스 앞.. 이전 1 다음
