Ch02-03. Fine-tuning

🚀 LLM 파인튜닝(Fine-Tuning) 완벽 가이드

LLM (대규모 언어 모델)을 파인튜닝(Fine-Tuning) 하는 방법과 최신 트렌드에 대해 알아보겠습니다. 최근 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 방식이 널리 사용되고 있지만, 특정 도메인에 최적화된 LLM을 구축하려면 파인튜닝이 필수입니다.

🔍 1. LLM 파인튜닝이 필요한 이유

일반적인 LLM 모델은 방대한 데이터를 학습하지만, 특정 산업(예: 금융, 의료, 법률)에서는 더 정밀한 조정이 필요합니다. 최근 기업들은 작지만 강한 특화 모델을 만들기 위해 파인튜닝을 적극적으로 활용하고 있습니다.

🛠️ 2. 파인튜닝의 주요 방법

✅ 2.1 인스트럭션 튜닝 (Instruction Tuning)

인스트럭션 튜닝이란, 자연어 인스턴스를 사용하여 사전 학습된 LLM을 슈퍼바이즈드 러닝(Supervised Learning) 방식으로 튜닝하는 기법입니다. 이를 통해 LLM이 새로운 테스크를 수행하는 능력을 향상시킵니다.

📌 인스트럭션 튜닝의 핵심 요소

• 다양한 NLP 테스크를 학습하여 일반화 성능 향상
• 도메인 특화 데이터셋 활용 (의학, 금융 등)
• 체인 오브 소트(Chain of Thought, COT) 예시 포함하여 단계적 추론 능력 강화

✅ 2.2 얼라인먼트 튜닝 (Alignment Tuning)

얼라인먼트 튜닝은 LLM이 사람의 기대와 일치하도록 최적화하는 과정입니다. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) 방식이 대표적인 방법입니다.

📌 얼라인먼트 튜닝의 핵심 개념

• Helpful (유용한 정보 제공)
• Honest (정확한 정보 유지)
• Harmless (유해한 응답 방지)

✅ 2.3 파라미터 효율적 파인튜닝 (PEFT)

PEFT (Parameter Efficient Fine-Tuning)는 대형 모델을 보다 적은 연산 비용으로 튜닝하는 기법입니다.

📌 대표적인 PEFT 기법

• LoRA: 모델의 특정 부분만 업데이트하여 효율적으로 학습
• Prefix Tuning: 입력 앞에 프롬프트 추가 방식으로 최적화
• Adapter Tuning: 원본 모델을 고정하고 어댑터 모듈을 추가하여 학습

💡 3. RLHF와 최신 연구

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)는 휴먼 피드백을 통해 LLM의 응답을 최적화하는 방법입니다.

📌 RLHF의 과정

1. LLM이 생성한 응답을 휴먼 라벨러가 평가
2. 선호도(Preference) 데이터를 기반으로 리워드 모델 학습
3. RL 알고리즘(PPO 등)을 사용하여 모델을 최적화

🚀 4. 최신 트렌드 및 전망

최근 연구에서는 SFT (Supervised Fine-Tuning)와 RLHF를 혼합하여 보다 자연스럽고 신뢰할 수 있는 모델을 만드는 방향으로 발전하고 있습니다.

🔗 참고 자료

• Hugging Face PEFT 공식 문서
• RLHF 개념 및 연구

🔥 LLM 파인튜닝을 통해 도메인 특화 AI를 구축하고 싶다면, 인스트럭션 튜닝과 RLHF를 적절히 활용하는 것이 중요합니다!