해봄의 아카이브

??? : 그 파인튜닝이나 학습 시켜봐

Haebom

2024년 10월 23일1년 전

이전 글에서는 인공지능 도입 시 데이터 전처리의 중요성과 현실적인 문제점에 대해 다루었습니다. 특히, 폐쇄망 환경에서 데이터 준비가 얼마나 중요한지, 그리고 제대로 준비되지 않은 데이터가 성능 저하의 주요 원인이라는 점을 강조했습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 준비 과정의 연장선에서, AI 도입을 위한 Fine-Tuning LLMs(대규모 언어 모델의 미세 조정)의 역할과 그 기술적 접근에 대해 살펴보겠습니다.

Fine-Tuning이란 사전 학습된 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 도메인이나 작업에 맞춰 추가 학습시키는 과정입니다. 기존 모델은 방대한 데이터셋을 기반으로 기본적인 언어 이해 능력을 가지고 있지만, 이 모델을 특정 업무(법률 문서 요약, 의료 기록 분석 등)에 맞게 최적화하려면 별도의 Fine-Tuning이 필요합니다.

몰라 일단 해 줘...

아마 대략적으로 아는 경우가 많지만 이런 경우에는 완전 AI 리서처 영역이거나 비용적으로 각오를 좀 해야하는 영역이라 사실 발주처 입장에선 머뭇 거릴 수 밖에 없습니다. 자신들이 데이터 준비가 잘되어 있다면 하시고 아니면 좀 더 운기초식(데이터 정리)를 하시길 바랍니다. 안그러면 주화입마에 빠집니다.

왜 Fine-Tuning이 필요한가?

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일반 모델 vs. 맞춤형 모델: 사전 학습된 모델은 다양한 상황에 대한 이해력을 갖추고 있지만, 특정한 도메인에 필요한 전문 지식까지 포함하지는 않습니다. 예를 들어, 일반적인 언어 모델이 "금융 보고서 분석"을 하려고 하면, 특정 용어와 개념에 대한 지식이 부족해 결과의 정확도가 떨어질 수 있습니다. Fine-Tuning을 통해 모델이 특정 도메인의 언어 패턴과 용어를 학습하게 하여, 더욱 정밀한 작업 수행이 가능해집니다.

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효율성 향상: 모델을 처음부터 학습시키는 대신, 이미 학습된 모델을 미세 조정함으로써 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

Fine-Tuning LLMs의 주요 기술

파라미터 효율적 Fine-Tuning (PEFT)

파라미터 효율적 Fine-Tuning은 기존 모델의 모든 매개변수를 재학습하지 않고, 일부 중요한 매개변수만 조정하여 학습 자원과 시간을 절약하는 기법입니다. 이를 통해 기업은 비용 부담 없이 고성능 모델을 유지할 수 있습니다.

주요 PEFT 기술

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어댑터(Adapter) 기반 Fine-Tuning: 기존 모델의 구조를 그대로 두고, 특정 작업에 필요한 정보만을 학습하는 새로운 파라미터를 추가합니다. 이러한 방식은 메모리 사용량을 줄이며, 다른 작업에 손쉽게 모델을 전환할 수 있습니다.

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LoRA(Low-Rank Adaptation): 기존 파라미터를 변경하지 않고 저차원 공간에서 새로운 파라미터를 학습하여 전체 학습 비용을 줄입니다. 여러 도메인에 걸쳐 Fine-Tuning을 해야 할 때 유용합니다.

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QLoRA와 DoRA:

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QLoRA: LoRA의 확장형으로, 메모리 효율성을 더욱 높여 저자원 환경에서도 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다.

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DoRA: 가중치의 저차원 분해를 통해 파라미터 효율을 극대화하여, 복잡한 모델도 손쉽게 조정할 수 있도록 돕습니다.

혼합 전문가 (Mixture of Experts, MoE)

혼합 전문가 기법은 여러 전문가 네트워크가 각각의 작업을 처리하며, 필요에 따라 특정 전문가를 선택해 최적의 결과를 도출하는 방식입니다. 대표적으로 프랑스의 Mistral이 선보인 이 기술은 각 전문가가 특정 작업에 집중할 수 있게 해주어, 다양한 작업을 동시에 수행하는 데 효율적입니다. 개인적으로 멀티에이전트 시대가 오면 가장 중요해질 기술이 아닐까 싶습니다.

AI 에이전트의 협업과 오케스트레이션

최근에는 MoA라 하여 에이전트 협업을 통해 모델이 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 방식도 제안됩니다. 이건 추후 시간이 되면 다루도록 하죠.

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전문가 네트워크의 확장성: MoE는 네트워크의 크기를 자유롭게 확장할 수 있어 대규모 데이터 처리에 유리합니다.

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효율적 학습: 각 전문가 네트워크는 특정 도메인에 최적화된 학습을 수행하므로 자원 사용을 최적화할 수 있습니다.

강화 학습 기반 최적화 (PPO, DPO)

Fine-Tuning의 성능을 극대화하기 위해 강화 학습 기법이 적용되기도 합니다.

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PPO(Proximal Policy Optimization): 새로운 행동을 탐색하면서도 안정적인 성능을 유지할 수 있게 도와주는 강화 학습 기법입니다. 이는 Fine-Tuning에서 모델이 새로운 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 해줍니다.

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DPO(Direct Preference Optimization): 인간의 피드백을 바탕으로 모델의 출력을 직접 최적화하는 방법으로, 사용자 맞춤형 학습에 적합합니다. 최근 연구에서는 강화 학습보다 더 빠르고 효율적인 결과를 얻을 수 있음이 입증되었습니다.

Fine-Tuning 프로세스의 단계별 설명

Fine-Tuning은 데이터 준비부터 모델 학습, 배포에 이르는 6단계의 체계적인 프로세스를 거칩니다.

데이터 준비 :텍스트 데이터는 물론, 도메인에 필요한 구체적인 데이터 레이블링을 통해 사전 준비를 철저히 해야 합니다. ex) 의료 분야에서는 환자 기록을 익명화하고, 필요한 진단 코드 등을 레이블링합니다.

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데이터 수집 및 전처리: 텍스트 정제, 형식 맞추기, 누락된 데이터 처리 등

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데이터 불균형 처리: 특정 클래스에 편향되지 않도록 데이터 양 조정 (예: SMOTE 기법)

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데이터 증강: 부족한 데이터를 인위적으로 생성하여 모델의 일반화 능력 향상

모델 초기화 : 기존의 사전 학습된 모델을 가져와 초기 설정을 합니다. 파라미터 초기화 및 하이퍼파라미터 튜닝이 중요합니다.

학습 환경 설정 : 고성능의 GPU 또는 클라우드 환경을 활용해 효율적인 학습 환경을 구축합니다.

ex) AWS의 SageMaker나 구글의 Colab Pro를 활용합니다. 구글이 쓰기에 제일 쉽긴합니다.

Fine-Tuning 수행 : 본격적인 Fine-Tuning이 진행되며, 모델은 제공된 데이터에서 새로운 학습을 통해 맞춤형 결과를 도출할 수 있게 됩니다.

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전체 Fine-Tuning: 모델의 모든 매개변수를 조정하여 특정 작업에 최적화

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부분 Fine-Tuning: 적은 자원으로 빠르게 학습할 수 있도록 특정 부분만 조정 (예: LoRA, Adapters)

지금까지 만나본 많은 SI 혹은 AI 솔루션을 제공한다는 곳들은 LLaMa와 같은 모델에 부분 Fine-Tuning를 통해 한국어나 특정 도메인 특화를 만들려는 노력을 하고 있었습니다. 결과는 몰?루..

성능 평가 및 검증 : 검증 데이터셋을 사용해 모델의 정확도와 성능을 평가합니다. 모델의 정확도가 기대에 미치지 못할 경우, 데이터를 다시 조정하거나 하이퍼파라미터를 재설정합니다.

배포 및 모니터링 : Fine-Tuning된 모델을 실사용 환경에 배포합니다. 배포 후에도 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요할 경우 업데이트를 진행합니다.

실제 도입 시 고려사항과 모범 사례

Fine-Tuning의 성능을 최적화하기 위해서는 고품질의 데이터 준비가 필수적입니다. SMOTE 등의 기법을 활용하여 소수의 데이터를 증강하고, 이를 통해 모델의 학습 성능을 극대화할 수 있습니다. 예시: 자연어 처리에서 문장의 순서를 바꾸거나 동의어로 치환하여 데이터 다양성을 높입니다.

다양한 입력 유형을 모델에 제공함으로써 일반화 성능을 높일 수 있습니다. 예시: 여러 소스에서 텍스트 데이터를 수집하여 모델이 다양한 도메인에 대응할 수 있도록 합니다. Fine-Tuning된 모델을 실제 환경에서 사용할 때는 클라우드와 온프레미스 배포 전략을 모두 고려해야 합니다.

AWS, Google Cloud, Azure와 같은 클라우드 플랫폼을 사용하면 초기 구축 비용이 적고 확장성이 뛰어납니다.
AutoScaling 기능을 활용해 트래픽 증가에 따른 자원 조정을 자동으로 할 수 있어, 비용 효율적인 운영이 가능합니다.

데이터 보안이 중요한 금융, 의료 분야에서는 온프레미스 환경에서 GPU를 활용하는 것이 적합합니다.
이는 민감한 데이터를 안전하게 관리하면서도 실시간 응답을 제공할 수 있도록 합니다.

보안 및 윤리적 고려 사항

Fine-Tuning된 모델을 배포할 때는 데이터 보안과 윤리적 사용에 대한 고려가 중요합니다.

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암호화된 데이터 전송 :모든 데이터는 암호화된 상태로 전송되어야 하며, 민감한 정보는 철저히 보호되어야 합니다.

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편향성 문제 해결: 모델이 특정 성별, 인종, 계층에 편향되지 않도록 학습 데이터를 균형 있게 관리하고, 정기적인 검토를 통해 지속적으로 업데이트해야 합니다.

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모니터링과 유지 관리 : 모델 배포 후에도 성능 모니터링과 유지 관리가 필요합니다.

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실시간 성능 모니터링 : 배포된 모델의 응답 속도, 정확도, 사용량을 실시간으로 추적하여 이상 징후를 조기에 탐지합니다.

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주기적인 재학습 : 새로운 데이터를 지속적으로 반영하여 모델의 성능을 유지하고, 필요 시 재학습을 통해 최신 상태로 유지합니다.

폐쇄망 환경에서의 Fine-Tuning

폐쇄망 환경에서 LLM을 Fine-Tuning할 때 가장 큰 문제는 데이터 보안과 자원 관리입니다. 고객의 데이터가 외부로 유출되지 않도록 온프레미스 환경에서 모델을 배포하는 것이 필요할 수 있으며, 이 경우 고성능의 GPU와 로컬 인프라가 필수적입니다.

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온프레미스 배포 : 폐쇄망에서 LLM을 사용하려면 모델을 로컬 서버에 배포하여 데이터 보안을 유지하면서도 실시간 처리가 가능하도록 해야 합니다.

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모델 압축 및 효율적 학습 : 고용량의 모델을 압축해 작은 메모리로도 효과적으로 학습할 수 있는 모델 압축 기술이 필요합니다. 이를 통해 자원을 효율적으로 사용하면서도 원하는 성능을 유지할 수 있습니다.

Fine-Tuning LLMs, 맞춤형 AI의 필수 과정

Fine-Tuning은 단순히 모델을 사용하는 것을 넘어, 특정 도메인에 최적화된 맞춤형 AI를 개발하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 기업이 자신만의 데이터를 활용해 AI 모델을 최적화하려면, Fine-Tuning 기술을 이해하고 적절히 활용하는 것이 필수적입니다. 이를 통해 기업은 기존의 표준 모델로는 얻기 어려운 정밀한 성능을 확보할 수 있습니다.

다음 포스팅에서는 Vision-Language Pre-training(VLP)의 기술적 동향과 실질적인 활용 사례를 다루어, AI가 어떻게 텍스트와 이미지를 결합해 더 지능적인 응용 프로그램을 만들어가는지에 대해 설명하겠습니다. VLP는 AI의 미래 가능성을 열어주는 중요한 기술로, 다양한 분야에서 기대를 모으고 있습니다.

요즘 이런 감정을 느끼고 있어서 쓰는 글은 아니고요. 누군가에겐 이 삽질이 도움이 될까 싶어서 씁니다. 마지막에 떨어뜨리는 것 까지 완벽한 영상이라 첨부합니다.

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