80. [Backend] 대규모 언어 모델(LLM)과 파인튜닝

 

 

 

 

 

파인 튜닝 최근 몇 년간 **대규모 언어 모델(LLM)**은 각 산업에서 중요한 역할을 수행하며 비즈니스 잠재력을 크게 높였습니다. 2023년에는 마이크로소프트, OpenAI, 바이두 등 주요 기업들이 LLM 개발에 적극적으로 투자했지만, 대부분의 기업은 자체 파운데이션 모델을 개발하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 방대한 데이터와 고성능 컴퓨팅 리소스는 일부 상위 기업에 집중되어 있기 때문입니다.

그럼에도 불구하고 오픈 소스 파운데이션 모델의 등장으로 기업들은 파인튜닝 기술을 활용하여 특정 산업이나 고유한 사용 사례에 맞는 애플리케이션을 개발할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 LLM의 정의와 중요성, 파인튜닝의 개념, 파인튜닝 방법과 주요 단계, 그리고 이를 지원하는 에펜의 맞춤형 솔루션에 대해 설명합니다.

 

  파인튜닝(Fine-tuning)이란?

파인튜닝은 이미 훈련된 대규모 언어 모델에 특정 데이터셋을 사용해 추가 학습을 수행하는 작업으로, 특정 도메인이나 작업에 높은 적합성을 확보할 수 있도록 모델을 조정하는 과정입니다.

✅ 파인튜닝이 필요한 이유

• 초기 학습 모델은 일반적인 데이터를 기반으로 훈련되어 특정 도메인의 세부적인 질문이나 요구를 다룰 때 한계가 있음.
• 예: 범용 LLM은 다양한 언어를 이해하지만, 의료 질문(“해열제를 감기약과 함께 복용할 수 있나요?”)에 정확히 답하기 위해서는 해당 도메인의 데이터로 추가 학습이 필요함.

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1. 파인튜닝 방법

파인튜닝은 작업 범위와 모델 조정의 정도에 따라 두 가지 방식으로 나뉩니다.

1️⃣ Full Fine-tuning

• 모델의 모든 매개변수를 포함하여 전체를 조정.
• 작업 요구사항이 기존 모델과 크게 다르거나 높은 적응성이 필요한 경우 적합.
• 장점: 높은 성능과 유연성 확보.
• 단점: 많은 리소스와 시간이 필요.

2️⃣ Repurposing

• 모델의 상위 레이어 일부만 조정하며, 하위 레이어는 기존 상태 유지.
• 대상 작업과 사전 학습 모델 간 유사성이 있는 경우 적합.
• 장점: 리소스와 시간 절약.
• 단점: 일부 성능 저하 가능.

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2. 파인튜닝 유형

파인튜닝은 데이터셋의 유형에 따라 아래와 같이 분류됩니다.

✅ 지도 파인튜닝 (Supervised Fine-tuning)

• 레이블이 지정된 데이터를 활용해 모델을 훈련.
• 각 샘플에 명확한 목표 출력이 주어짐.
• 예: 분류, 질문-응답 등 특정 작업에서 성능 최적화.

✅ 비지도 파인튜닝 (Unsupervised Fine-tuning)

• 레이블 없는 데이터를 사용해 모델의 표현 학습 및 일반화 성능 향상.
• 데이터의 고유 구조를 활용하여 더 나은 특성 표현을 학습.

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3. 파인튜닝 주요 단계

1️⃣ 데이터셋 준비:
대상 작업에 적합한 고품질 데이터 수집 및 전처리.

2️⃣ 모델 선택:
사전 학습된 모델 중 대상 작업과 적합한 모델 선택.

3️⃣ 파인튜닝 전략 정의:
Full Fine-tuning 또는 Repurposing 중 선택.

4️⃣ 하이퍼파라미터 설정:
학습률, 배치 크기, 학습 에포크 등을 설정.

5️⃣ 모델 초기화:
모델의 매개변수를 초기화하여 학습 준비.

6️⃣ 파인튜닝 학습:
데이터셋과 전략을 활용해 학습.

7️⃣ 모델 평가 및 튜닝:
검증 데이터로 모델 성능을 평가하고 하이퍼파라미터 조정.

8️⃣ 모델 테스트:
최종 성능을 테스트 데이터로 평가.

9️⃣ 배포 및 최적화:
실제 환경에서 모델을 배포하고 추가 조정 수행.

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4. 에펜의 LLM 솔루션

에펜은 LLM 활용 및 파인튜닝을 효과적으로 지원하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

1️⃣ 데이터 클리닝 및 어노테이션 서비스

• 235개 언어와 방언에 대한 데이터 경험.
• 특정 도메인에 맞는 고품질 데이터 제공.

2️⃣ 파인튜닝 & RLHF

• **RLHF(Reinforced Learning from Human Feedback)**를 통한 모델 학습 최적화.
• 할루시네이션(비합리적 출력)을 최소화.

3️⃣ LLM 지능형 개발 플랫폼

• 대규모 언어 모델의 학습 및 배포를 간소화.
• 효율적인 애플리케이션 개발 지원.

4️⃣ 맞춤형 LLM 응용 서비스

• 고객의 요구에 맞는 파운데이션 모델 선정.
• 맞춤형 데이터로 파인튜닝 후 응용 프로그램 배포.

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5. 결론

파인튜닝은 기업이 자체적으로 대규모 언어 모델을 개발하기 어려운 상황에서도, 특정 도메인과 작업에 적합한 애플리케이션을 구축할 수 있는 강력한 도구입니다. Full Fine-tuning과 Repurposing, 지도/비지도 파인튜닝 등의 전략을 활용하여 다양한 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다.

에펜은 이러한 과정에서 데이터를 준비하고, 모델을 학습시키며, LLM 기반 애플리케이션을 배포하는 데 필요한 모든 서비스를 제공함으로써 기업이 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 돕습니다.