대규모 언어 모델의 미세 조정 이해하기: 종합적인 개요
2024/08/22 | 작성자: 전영훈, 김다현오늘날의 AI 중심 세상에서 대규모 언어 모델(LLM)은 비즈니스가 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이러한 모델을 미세 조정하는 것은 특정 요구 사항을 충족하도록 기능을 사용자 지정하는 데 필수적입니다. 이 블로그에서는 명령어 튜닝과 정렬 튜닝이라는 두 가지 주요 유형에 초점을 맞춰 LLM 미세 조정의 개념을 살펴봅니다. 특히 이러한 기술을 활용하고자 하는 비즈니스 리더를 위해 포괄적이면서도 접근하기 쉬운 이해를 제공하고자 합니다.
LLM 미세 조정이란 무엇인가요?
미세 조정은 특정 작업을 수행하거나 특정 요구 사항에 맞추기 위해 사전 학습된 언어 모델을 조정하는 것입니다. 사전 학습된 모델은 일반적으로 언어를 이해하지만, 질의응답(QA)과 같은 작업 지향적인 기술은 부족합니다. 반면에 미세 조정된 모델은 이러한 작업에 탁월하며, 이는 고객 문의에 응답하거나 타깃 마케팅 콘텐츠를 생성하는 등의 애플리케이션에 매우 중요합니다.
미세 조정 분류 체계
LLM을 미세 조정하는 프로세스는 인스트럭션 튜닝과 정렬 튜닝의 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다. 각 범주에는 고유한 목적과 고유한 방법론이 포함됩니다.
인스트럭션 튜닝
인스트럭션 튜닝은 특정 명령을 이해하고 실행하도록 LLM을 가르치는 데 중점을 둡니다. 여기에는 모델이 자연어로 설명된 작업을 따르도록 훈련하여 다양한 요청과 명령을 처리할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다.
인스트럭션 튜닝의 주요 측면:
목표: 주요 목표는 다양하고 복잡한 지시를 정확하게 따르는 모델의 능력을 향상시키는 것입니다. 인스트럭션 튜닝은 모델에게 다양한 시나리오에 적용할 수 있는 새로운 기술을 가르치는 것과 비슷합니다.
데이터 수집: 모델은 적절한 데이터를 수집하기 위해 다양한 명령어와 그에 상응하는 출력에 노출됩니다. 모델은 이러한 데이터에 대한 학습을 통해 다양한 작업에 걸쳐 일반화하는 방법을 학습합니다.
교육 방법:
전체 미세 조정: 여기에는 모델의 모든 매개변수를 업데이트하는 작업이 포함됩니다. 리소스 집약적이지만 복잡한 작업에서 최상의 결과를 얻을 수 있는 경우가 많습니다.
매개변수 효율적 미세 조정(PEFT): 낮은 순위 적응(LoRA)과 같은 기술은 매개변수의 일부만 조정합니다. PEFT는 프로세스를 보다 효율적이고 비용 효율적으로 만드는 동시에 상당한 성능 향상을 달성합니다.
인스트럭션 튜닝의 이점:
작업 다용도성: 다양한 지침을 통해 학습함으로써 여러 작업을 능숙하게 수행하여 다양한 비즈니스 애플리케이션에서 활용도를 높일 수 있습니다.
리소스 효율성: PEFT와 같은 기술을 사용하면 최소한의 컴퓨팅 리소스로 효과적인 미세 조정이 가능하므로 소규모 기업에서도 쉽게 사용할 수 있습니다.
정렬 조정
정렬 튜닝은 모델의 출력이 인간의 가치와 선호도에 맞게 조정되도록 합니다. 이러한 유형의 튜닝은 고객 서비스나 콘텐츠 제작과 같이 상호 작용의 품질이 중요한 애플리케이션에 매우 중요합니다. 복잡한 질문에 대답할 수 있는 것만으로는 충분하지 않습니다. 사람들은 답변의 정확성뿐만 아니라 인간의 선호도를 구성하는 미묘한 뉘앙스까지 고려하여 LLM을 판단합니다.
정렬 튜닝은 모델의 출력이 인간의 가치와 선호도에 부합하도록 보장합니다. 모델이 정답을 제공하는 것만으로는 충분하지 않으며, 사람들은 인간의 선호도를 반영하는 미묘한 뉘앙스를 바탕으로 LLM을 판단하기도 합니다. 이러한 유형의 튜닝은 고객 서비스나 콘텐츠 제작과 같이 상호 작용의 품질이 가장 중요한 애플리케이션에서 특히 중요합니다.
정렬 조정의 주요 측면:
목표: 목표는 모델의 행동을 인간의 기대 및 윤리적 기준에 맞추는 것입니다. 정렬 조정에는 정확하고 상황에 맞는 출력을 생성하고 사용자 기본 설정에 맞게 모델을 조정하는 작업이 포함됩니다.
데이터 수집: 모델은 설문조사나 직접적인 사용자 피드백에서 도출된 인간의 선호도가 포함된 데이터 세트를 사용하여 학습됩니다. 이 데이터는 모델이 사용자가 선호하는 응답 유형을 학습하는 데 도움이 됩니다.
교육 접근 방식:
인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF): 이는 원하는 행동에 대해 모델에 보상을 주는 것과 유사하게 사람의 피드백을 사용하여 모델 결과를 반복적으로 개선하는 것을 포함합니다.
직접 선호도 최적화(DPO): 이 방법은 복잡한 강화 학습 알고리즘 대신 사람의 선호도 데이터를 직접 사용하여 모델 예측을 개선합니다.
얼라인먼트 튜닝의 이점:
향상된 사용자 경험: 인간의 선호도에 맞춰 모델을 조정함으로써 더욱 만족스럽고 관련성 높은 상호작용을 제공할 수 있습니다.
윤리적이고 안전한 출력: 이렇게 하면 모델의 행동이 윤리 기준 및 회사 정책에 부합하여 부적절한 콘텐츠 생성의 위험을 줄일 수 있습니다.
실제 애플리케이션
인스트럭션 및 정렬 조정을 통해 LLM을 미세 조정하면 잠재력을 최대한 발휘할 수 있으므로 기업은 필요에 따라 AI 솔루션을 정확하게 맞춤화할 수 있습니다:
고객 지원: 세밀하게 조정된 모델은 정확하고 공감할 수 있는 응답을 제공하여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.
콘텐츠 제작: 모델은 브랜드의 톤과 스타일에 맞는 콘텐츠를 생성하여 커뮤니케이션 전반의 참여도와 일관성을 향상시킬 수 있습니다.
헬스케어: 의료 환경에서 모델은 환자와의 상호작용 및 정보 전달을 지원하여 의료 전문가에게 최신의 관련 정보를 제공할 수 있습니다.
결론
미세 조정은 범용 언어 모델을 강력한 업무별 도구로 전환하는 혁신적인 프로세스입니다. 기업은 지시 및 정렬 튜닝을 이해하고 적용함으로써 다양한 영역에서 혁신, 효율성 및 가치를 창출하기 위해 LLM을 활용할 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 AI 기반 솔루션의 잠재력을 최대한 활용하고자 하는 기업에게는 이러한 미세 조정 기술을 숙달하는 것이 필수적입니다.
요약하자면, 미세 조정은 LLM의 기능을 향상시키고 인간의 필요와 가치에 부합하도록 보장하여 현대 기술 환경에서 없어서는 안 될 자산이 됩니다.
미세 조정 서비스에 대해 자세히 알고 싶으시면 언제든지 문의해 주세요.
