Fine-tuning Large Language Models with Limited Data: A Survey and Practical Guide
Created by
Haebom
저자
Marton Szep, Daniel Rueckert, Rudiger von Eisenhart-Rothe, Florian Hinterwimmer
개요
본 논문은 제한된 데이터 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하는 최근 방법론에 대한 구조적이고 실용적인 조사를 제시합니다. 이 논문은 매개변수 효율적 미세 조정 기술, 도메인 및 상호 언어 적응 방법, 모델 전문화 전략을 체계적으로 검토합니다. 또한 제한된 사람 또는 합성 피드백을 사용하여 모델 동작을 안내하는 선호도 정렬 접근 방식을 조사하며, 샘플 및 계산 효율성을 강조합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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데이터 및 자원이 제한적인 환경에서 LLM을 효과적으로 미세 조정하기 위한 실행 가능한 통찰력 제공.
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매개변수 효율적 미세 조정, 도메인/상호 언어 적응, 모델 전문화, 선호도 정렬 등 다양한 기술 검토.
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모델 확장, 데이터 확장, 재앙적 망각 완화 등 작업 제약 조건에 따라 적합한 기술을 선택하기 위한 기준 및 모범 사례 제시.
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한계점:
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논문에 구체적인 방법론의 성능 비교나 새로운 기술 제안에 대한 내용은 명시되지 않음.
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제한된 데이터 환경에서 LLM 미세 조정에 대한 방법론을 포괄적으로 검토하지만, 특정 기술의 세부 구현이나 적용 사례에 대한 깊이 있는 분석은 부족할 수 있음.
