미세 조정을 사용하여 성능 향상하기
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 미세 조정을 사용할 때의 이점을 설명할 수 있습니다.
- 미세 조정의 어려움에 대해 설명할 수 있습니다.
- 미세 조정을 사용해야 하는 시기를 설명할 수 있습니다.
미세 조정이 필요한 이유
더 소규모로 미세하게 조정된 모델은 종종 학습된 작업 집합에서 높은 비용의 더 규모가 큰 모델의 성능을 능가할 수 있습니다. 또한 기본 모델의 성능을 향상시킬 수도 있습니다. 미세 조정 사용의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.
작업별 전문성
특화된 어휘 사용
LLM은 사전 학습을 통해 광범위한 어휘를 제공합니다. 그러나 특수 작업에서는 고유한 용어와 전문 용어가 자주 등장합니다. 미세 조정을 통해 이러한 어휘를 적용하고 강화함으로써, 모델이 해당 어휘를 적절히 이해하고 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.
의료 기록을 기반으로 한 질병 진단에 사용되는 LLM의 예를 들어봅시다. 의료 데이터로 미세 조정된 LLM은 필요한 의료 지식이 부족한 기본 모델보다 훨씬 더 우수한 성능을 제공합니다. 따라서 일반 학습 데이터에서 잘 나타나지 않는 특수 분야, 민감한 데이터 또는 고유한 정보를 다룰 경우 미세 조정은 필수적인 요소가 될 수 있습니다.
컨텍스트에 기반한 이해 활용
일반 모델은 특정 피험자에 대한 이해도가 부족할 수 있습니다. 이 모델은 작업별 컨텐츠를 세밀하게 조정하여 주제에 대해 더 깊고 미세한 부분까지도 이해할 수 있어 보다 정확하고 통찰력 있는 응답을 할 수 있습니다.
비용 효율성
전산 측면의 절감 증대
GPT-4와 같은 규모의 모델을 처음부터 학습시키는 데에는 상당한 전산 자원과 시간이 필요합니다. 사전 학습된 모델을 활용하고 미세 조정하는 방법을 사용하면, 사전 학습 단계에서 수행된 대부분의 계산을 효과적으로 재사용하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
데이터 효율성 향상
미세 조정에는 일반적으로 처음부터 학습하는 것보다 더 작은 데이터 집합이 필요합니다. 이는 데이터 수집이 어렵거나 비용이 많이 드는 고유한 작업에서 특히 중요합니다.
사용자 정의 및 유연성
특정 애플리케이션에 맞춤화 가능
모든 비즈니스 또는 애플리케이션은 고유한 요구 사항을 가질 수 있습니다. 미세 조정은 사용자 정의를 통해 모델이 맞춤형 마케팅 컨텐츠를 제작하거나 플랫폼에서 사용자 생성 컨텐츠를 이해하는 등 특정 사용 사례와 잘 일치하도록 보장합니다.
데이터 민감도 및 규정 준수 강화
민감한 데이터를 취급하거나 엄격한 규제 환경에서 운영되는 기업은 모델이 개인정보보호 요구 사항을 준수하고 컨텐츠 지침 및 업계 규정을 따라 적절한 응답을 생성하도록 모델을 미세 조정해야 할 수 있습니다.
어조와 스타일에 적응하기
회사에서 모델이 특정 어조(예: 공적인 어조, 유쾌한 어조, 공감하는 어조)로 소통하기를 원하는 경우, 해당 어조로 데이터를 미세 조정하여 이를 달성할 수 있습니다.
사용자 경험 개선
미세 조정된 모델은 더 정확하고 관련성 있으며 컨텍스트에 더 잘 부합하는 응답을 생성하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
- 챗봇
- 가상 어시스턴트
- 고객 지원 보고서
윤리 및 안전 고려 사항
편향도 완화
모델의 일반적인 행동이나 결과물이 편향되거나 문제가 있는 것으로 나타날 경우 선별된 데이터 집합을 미세 조정하여 이러한 편향도를 완화할 수 있습니다.
원하지 않는 결과물 필터링
아동 친화적인 애플리케이션과 같이 특정 결과물 내용이 부적절할 수 있는 경우, 모델을 미세 조정하여 결과물을 안전한 범위 내에서 유지할 수 있습니다.
민감한 데이터 제외
데이터 집합을 만들 때 민감한 데이터가 포함되지 않도록 주의하세요. 민감한 데이터를 포함하면 더 나은 결과를 얻을 수 있지만 데이터가 잘못된 방식이나 상황에 사용될 수 있습니다.
지속적인 개선
반복적인 피드백 루프
배포 후에는 개인정보보호 규정을 준수하면서 사용자와 모델 간의 상호 작용을 수집하고, 이를 피드백으로 활용할 수 있습니다. 이 피드백을 기반으로 모델을 주기적으로 미세 조정하면, 사용자의 요구에 부합한 상태로 유지되며 지속적으로 개선될 수 있습니다.
경쟁 우위 확보
차별화된 기능 사용
여러 기업이 유사한 기본 모델을 사용하는 시장에서 미세 조정을 통해 고유하고 특정 클라이언트나 업무에 더 적합한 모델 변형을 만들어 고유한 방식으로 우수한 방법을 찾을 수 있습니다.
미세 조정 사용 시기
LLM 미세 조정 사용에 대한 의사결정은 특정 사용 사례, 관련 비용 및 원하는 수준의 도메인 특이성을 포함한 여러 요인에 달려 있습니다.
질문에 대한 답변이나 문서 요약과 같은 일반적인 작업의 경우, API를 통해 쉽게 사용할 수 있는 GPT-3.5와 같은 사전 학습된 모델을 사용하면 만족스러운 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 이러한 API를 활용하면 비용 효율적입니다.
그러나 데이터 처리량이 과도하거나 특정 수준의 전문 지식이 필요한 작업의 경우 미세 조정이 필요할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 특정 분야의 전문 지식에 맞춰 텍스트를 이해하고 생성할 수 있으므로 결과물의 품질이 크게 향상됩니다.
직면한 과제 및 고려 사항
미세 조정이 그렇게 훌륭하다면, 왜 모든 LLM이 전문 분야에 대해 미세 조정되지는 않을까요? 그 이유는 미세 조정을 위한 프로세스와 기준에 많은 사항이 고려되기 때문입니다. 다음은 고려해야 할 미세 조정의 몇 가지 단점입니다.
과적합
미세 조정에서 가장 큰 문제는 모델이 작은 데이터 집합에 너무 유사하게 학습되는 경우입니다 해당 데이터 집합에서는 뛰어난 성능을 보이지만 보이지 않는 데이터에서는 성능이 저하될 수 있습니다.
치명적인 망각
적절하지 않은 미세 조정으로 인해 모델이 이전의 일반적인 지식 일부를 '망각하여' 전문 영역 외에는 효율성이 떨어질 수 있습니다.
데이터 집합 편향
미세 조정 데이터 집합에 편향이 포함되어 있는 경우 이러한 편향이 모델에 전달될 수 있습니다. 이로 인해 모델은 동일한 부정확성과 편견을 학습하게 됩니다. 편향은 선택, 샘플링, 레이블 또는 과거 편향과 같은 다양한 출처에서 발생할 수 있습니다.
- 선택 편향: 미세 조정을 위해 선택한 데이터는 문제 공간의 전체 다양성을 나타내지 않습니다.
- 샘플링 편향: 데이터는 의도된 모집단의 일부 구성원이 다른 모집단에 비해 포함될 가능성이 적은 방식으로 수집됩니다.
- 레이블 편향: 미세 조정 데이터 집합에 제공된 주석 또는 레이블은 주관적인 의견이나 고정 관념에 의해 영향을 받습니다.
- 역사적 편향: 데이터는 본질적으로 불공정하거나 문제가 있는 역사적 또는 사회적 불평등을 반영합니다.
하이퍼파라미터 선택
미세 조정 중에 사용되는 잘못된 하이퍼파라미터 설정은 모델의 성능을 저해하거나 학습할 수 없게 만들 수도 있습니다.
요약
미세 조정은 단순히 특정 작업을 위해 모델을 '작동'시키는 게 아닌, 모델의 성능을 최적화하고, 관련성을 보장하고, 비용 효율성을 달성하고, 기능적 및 윤리적 이유에 적합한 결과물을 조정하는 과정입니다. 미세 조정을 고려할 때 살펴봐야 할 주요 요소는 다음과 같습니다.
- 업무에 전문적인 지식이 필요한가요?
- 미세 조정을 위한 전문 데이터 집합이 있나요?
- 리소스, 시간, 컴퓨팅 성능이 충분한가요?
리소스