대형 모델 미세 조정: 새로운 작업에 적응하기 위한 강력한 도구

12.23 Yuanchuanghui·Shanghai역, LLM 인프라에 대해 이야기해보자

딥러닝의 발전으로 사전 학습된 모델이 특정 작업 에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 하는 대형 모델 미세 조정(finetune)이 일반적으로 사용되는 방법이 되었습니다. 이 기사에서는 LoRA, 어댑터, 접두사 조정, P-조정 및 프롬프트 조정을 포함하여 대형 모델 미세 조정의 몇 가지 일반적인 방법에 중점을 둘 것입니다.

LoRA LoRA는 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 적응하기 위해 전이 학습을 위해 사전 훈련된 언어 모델(PTLM)을 활용하도록 설계된 새로운 미세 조정 방법입니다. 이 방법의 핵심 아이디어는 PTLM에 ALR(Adaptive Language Representation) 모듈을 내장하여 작업별 언어 표현을 학습하고 이를 PTLM의 일반 언어 표현과 결합하는 것입니다. 이러한 방식으로 LoRA는 일반성을 잃지 않고 특정 작업에서 PTLM의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

어댑터 어댑터는 사전 훈련된 모델에 일부 매개변수를 추가하여 새로운 작업에 적응하는 미세 조정 방법입니다. 이러한 매개변수는 사전 훈련된 모델을 새로운 작업에 맞게 조정하기 위한 "어댑터"로 볼 수 있습니다. Adapter 방법은 원래 모델 매개변수를 수정하지 않고도 새로운 작업에 적응할 수 있도록 모델을 미세 조정할 수 있습니다.

접두사 조정 접두사 조정은 모델의 입력 시퀀스에 특정 접두사를 추가하여 새로운 작업에 적응하는 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 방법입니다. 이러한 접두사는 모델이 새로운 작업을 더 잘 처리하도록 안내하는 데 사용되는 작업별 어휘, 문법 또는 의미 정보일 수 있습니다. 접두사 조정은 사전 훈련된 모델에 대한 지식을 잃지 않고 특정 작업에 대한 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.

P-튜닝 P-튜닝은 사전 훈련된 모델을 다시 매개변수화하여 새로운 작업에 적응하는 미세 조정 방법입니다. 구체적으로 P-튜닝은 원래 모델의 매개변수 행렬을 작업별 데이터에 대해 훈련할 수 있는 새로운 매개변수 행렬로 대체합니다. 이 방법은 원래 모델에 대한 지식을 잃지 않고 특정 작업에 대한 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.

프롬프트 조정 프롬프트 조정은 프롬프트를 사용하여 새로운 작업에 적응하는 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 미세 조정 방법입니다. 이러한 단서는 모델이 새로운 작업을 더 잘 처리하도록 안내하는 작업별 어휘, 문법 또는 의미 정보일 수 있습니다. 신속한 조정은 사전 훈련된 모델에 대한 지식을 잃지 않고 특정 작업에 대한 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 동시에 프롬프트 튜닝은 새로운 작업에 빠르게 적응하는 방법을 배우기 위한 메타 학습 방법으로도 사용될 수 있습니다.

요약 대규모 모델의 미세 조정은 사전 학습된 모델이 특정 작업에서 더 나은 성능을 발휘하도록 만드는 데 일반적으로 사용되는 방법입니다. 이 기사에서는 LoRA, Adapter, Prefix-tuning, P-tuning 및 Prompt-tuning과 같은 일반적인 미세 조정 방법을 소개합니다. 이러한 방법은 사전 훈련된 모델에 대한 지식을 잃지 않고 특정 작업에 대한 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 동시에 이러한 방법에는 서로 다른 장점, 단점 및 적용 범위가 있으므로 특정 적용 시나리오에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.

대형 모델 미세 조정: 새로운 작업에 적응하기 위한 강력한 도구

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