AI 요약관련 정보

• 미세 조정(Fine-tuning)은 사전 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 작업에 더 능숙하게 만드는 과정입니다. 🧠
• 이는 경험 많은 요리사를 특정 레시피에 맞게 훈련시키는 것에 비유할 수 있으며, 처음부터 요리를 가르치는 것과는 다릅니다. 🧑‍🍳
• 기존 LLM에 특정 사용 사례(예: 고객 서비스 대화, 법률 문서) 예시를 제공하여 모델이 해당 도메인에 맞춰 지식을 조정하게 합니다. ⚙️
• 매개변수 튜닝(온도, 토픽 조정)이 자동차 라디오를 조절하는 것이라면, 미세 조정은 자동차에게 완전히 다른 동네에서 운전하는 법을 가르치는 것과 같습니다. 🚗
• 미세 조정은 일관된 형식/스타일(예: JSON 출력), 모델이 접하지 못한 도메인 특정 데이터, 또는 더 작고 전문화된 모델을 사용하여 비용을 절감해야 할 때 유용합니다. 🎯
• 처음부터 훈련하는 것보다 훨씬 적은 데이터(수백수천 개의 예시)와 컴퓨팅 파워(몇 분몇 시간)가 필요합니다. ⚡
• 미세 조정된 모델은 일반적인 작업에서는 성능이 저하될 수 있지만, 특정 미세 조정 작업에서는 훨씬 더 나은 성능을 보입니다. ⚖️
• 미세 조정을 위한 가장 중요한 첫 단계는 고품질 데이터를 수집하는 것이며, 나쁜 데이터는 모델의 성능 저하로 이어집니다. 📊
• 예시 데이터는 HTML에서 이름, 가격, 카테고리, 제조업체와 같은 정보를 추출하는 500개의 입력/출력 JSON 쌍으로 구성됩니다. 🕸️
• 미세 조정 도구로는 오픈 소스이며 빠르고 효율적인 unsloth 라이브러리가 사용됩니다. 🚀
• 훈련 환경으로는 고성능 GPU(예: T4)를 무료로 제공하는 Google Colaboratory가 권장되며, 로컬 훈련은 강력한 GPU와 CUDA 설치를 요구합니다. ☁️
• 미세 조정 과정은 Colab에서 런타임 연결, 데이터 업로드, unsloth 설치, GPU 확인, 모델 선택 및 로드, 데이터 전처리(입력/출력 쌍을 단일 문자열로 포맷), Lora 어댑터 적용 순으로 진행됩니다. 📝
• 데이터 전처리 시, 입력과 예상 출력을 특정 형식의 단일 문자열로 구성하며, JSON 출력은 문자열로 변환해야 합니다. 🗄️
• Lora 어댑터는 미세 조정을 위해 모델에 필요한 계층을 추가하는 기술로, 복잡한 매개변수는 Colab의 Gemini 설명을 통해 이해할 수 있습니다. 🧩