파인튜닝 (4) 썸네일형 리스트형 LLaMA에서 Alpaca까지: 저예산으로 학술 연구를 위한 경량 LLM을 만든 이야기 대규모 언어 모델(LLM) 연구는 최근까지 주로 빅테크 기업들에 의해 지배되어 왔습니다. 이와 같은 환경에서는 막대한 컴퓨팅 자원과 자본이 필요하므로, 학계와 소규모 연구자들이 독자적으로 언어 모델을 개발하는 것은 매우 어려운 일로 여겨졌습니다. 그러나 스탠퍼드 대학의 Alpaca 프로젝트는 이러한 상황에 변화를 일으킬 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 본 글에서는 Meta의 LLaMA 모델을 기반으로 학술 연구 목적으로 개발된 Alpaca가 어떻게 탄생했는지, 그리고 저예산으로 경량 모델을 구축하는 과정에 대해 심도 있게 논의해 보겠습니다.Alpaca란 무엇인가?Alpaca는 Meta가 공개한 LLaMA 7B 모델을 기반으로 스탠퍼드 대학의 연구팀이 학술 연구 목적으로 파인튜닝한 언어 모델입니다. Al.. DPO로 더 간편한 LLM 튜닝 – UNSLOTH를 활용한 구현 가이드 DPO (Direct Preference Optimization)란 무엇인가?DPO(Direct Preference Optimization)는 LLM(대규모 언어 모델)을 보다 간단하고 비용 효율적인 방식으로 사람의 선호에 맞게 조정할 수 있는 최신 튜닝 기법입니다. 전통적으로 사용되는 **RLHF(강화 학습을 통한 사람 피드백)**는 강력하지만 리워드 모델을 학습하고 이를 통해 강화 학습을 수행해야 하므로 리소스가 많이 필요하고 구현이 복잡합니다. 이에 비해 DPO는 리워드 모델 없이도 직접 모델을 최적화할 수 있는 방법을 제시합니다.DPO는 Binary Cross Entropy Loss를 활용해 선호 응답과 비선호 응답의 확률을 비교하며, 선호 응답의 확률을 높이고 비선호 응답의 확률을 낮추는 방식으.. 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 않.. [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 개념사전 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.파인튜닝(Fine-Tuning):사전 학습된 모델을 특정 작업.. 이전 1 다음
