LLM 모델 파인튜닝 필요성과 방법 그리고 사례 분석

LLM (Large Language Model) 파인튜닝은 관련 데이터를 학습시켜 특정 작업에 맞게 모델의 매개변수를 조정하는 것으로, 모델 성능을 향상시키는 강력한 기법입니다. 이는 특정 작업이나 도메인에 높은 적합성을 확보하기 위해, 이미 훈련된 대규모 언어 모델에 특정 데이터셋을 사용하여 추가적인 학습을 수행하는 작업을 말합니다.

LLM 모델 파인튜닝

파인튜닝의 필요성

베이스모델과 파인튜닝모델 LLM의 기본 모델(Base Model)은 특정한 답을 하게끔 만들어져 있지 않습니다. 이에 따라 모델은 초기 학습 단계에서 다루지 않은 새로운 데이터 샘플을 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 특정 시나리오에서 정확한 답을 생성하는 대규모 모델에서 두드러집니다.

파인튜닝 방법

파인튜닝은 사전 학습된 모델 전체를 조정한 정도에 따라 Full Fine-tuning과 Repurposing 두 가지 방법으로 분류할 수 있습니다.

Full Fine-tuning:

전체 파인튜닝은 모든 모델 매개변수를 포함하여 사전 학습된 모델 전체를 파인튜닝하는 작업을 의미합니다.

Repurposing:

Repurposing은 사전 학습된 모델의 하위 레이어를 그대로 유지하면서 모델의 상위 레이어 또는 선택된 몇 개의 레이어를 파인튜닝하는 것을 의미합니다.

파인튜닝 유형

LLM 파인튜닝은 사용되는 데이터셋 유형에 따라 지도 파인튜닝(Supervised Fine-tuning)과 비지도 파인튜닝(Unsupervised Fine-tuning)의 두 가지 유형으로 분류됩니다.

LLM 모델 파인튜닝

지도 파인튜닝:

미세 조정 단계에서 레이블이 지정된 학습 데이터셋을 사용하는 프로세스를 의미합니다.

비지도 파인튜닝:

미세 조정 프로세스 중에 레이블이 지정되지 않은 학습 데이터셋을 사용하는 것을 포함합니다.

파인튜닝의 주요 단계

대부분의 파인튜닝 프로세스에는 다음과 같은 주요 단계가 포함되며, 이에 따른 준비가 필요합니다.

• 데이터 준비: 파인튜닝을 위한 데이터셋을 준비합니다. 이 데이터셋은 특정 작업이나 도메인에 대한 정보를 포함해야 합니다.
• 모델 선택: 파인튜닝을 수행할 사전 학습된 모델을 선택합니다.
• 파인튜닝 실행: 선택한 모델에 대해 파인튜닝을 수행합니다.
• 성능 평가: 파인튜닝된 모델의 성능을 평가합니다.
• 배포: 성능이 만족스러운 모델을 배포합니다.

LLM 활용분야

의료 분야

의료 분야에서는 복잡한 의료 사례에 대한 인사이트를 제공하여 의사를 지원하기 위해 파인튜닝된 모델이 사용됩니다¹. 예를 들어, "해열제를 감기약과 함께 복용할 수 있나요?"와 같은 의료 질문에 정확한 답을 제공하려면 모델을 파인튜닝하여 해당 도메인의 특정 내용에 적응시켜야 합니다².

법률 분야

법률 텍스트를 기반으로 파인튜닝된 모델은 로펌에서 계약서 검토를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기업용 맞춤 LLM

기업들은 오픈 소스 파운데이션 모델을 기반으로 파인튜닝 기술을 적용하여 대규모 언어 모델을 훈련시키고, 이를 특정 산업이나 고유한 사용 사례에 맞게 애플리케이션을 개발할 수 있게 되었습니다

(주)이유랩 | 혁신하는 기업

LLM 기반 시스템 구축 핵심단계와 스마트공장 활용 사례 5

 

결론

LLM 파인튜닝은 특정 작업이나 도메인에 대한 높은 적합성을 확보하기 위해 필수적인 과정입니다. 이를 통해 모델은 초기 학습 단계에서 다루지 않은 새로운 데이터 샘플을 이해하고, 특정 시나리오에서 정확한 답을 생성할 수 있게 됩니다. 파인튜닝은 사전 학습된 모델 전체를 조정하거나, 모델의 일부 레이어만을 조정하는 방법 등 다양한 방식으로 수행될 수 있습니다. 또한, 파인튜닝은 지도 학습 또는 비지도 학습 방식으로 진행될 수 있습니다. 이러한 파인튜닝 과정은 의료, 법률, 기업용 맞춤 LLM 등 다양한 분야에서 활용되며, 이를 통해 특정 작업에 최적화된 모델을 개발할 수 있습니다. 따라서, LLM 파인튜닝은 모델 성능을 향상시키는 강력한 기법으로 인식되고 있습니다.