Efficient Fine-tuning

효율적인 미세 조정: 사전 학습된 대규모 모델의 잠재력을 극대화하는 방법

사전 학습된 대규모 모델은 방대한 양의 지식을 내재하고 있어 적은 양의 데이터로도 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다. 하지만 이러한 모델을 미세 조정하는 데에는 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 효율적인 미세 조정은 이러한 비용을 최소화하면서 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다.

파라미터 효율적인 미세 조정(PEFT) 기술

최근에는 파라미터 효율적인 미세 조정(PEFT) 기술이 주목받고 있습니다. PEFT는 기존 모델의 파라미터를 모두 수정하는 대신, 일부 파라미터만 조정하여 계산량을 줄이고, 더 빠르게 학습할 수 있도록 해줍니다.

LoRA: 가장 인기 있는 PEFT 방법 중 하나로, 모델의 가중치 행렬에 저랭크 분해를 적용하여 학습 가능한 행렬을 추가합니다. 이를 통해 소수의 파라미터만으로도 모델을 효과적으로 미세 조정할 수 있습니다.
LLaMA-Adapter: LLaMA 모델을 지시 따르기 모델로 효율적으로 미세 조정하는 방법입니다. 컨텍스트에 학습 가능한 어댑테이션 프롬프트를 추가하고, 제로 초기화된 어텐션 메커니즘을 학습하여 적은 계산량으로 높은 성능을 달성합니다.
IA³: LoRA와 유사하게 모델의 활성화 값에 학습 가능한 벡터를 곱하여 모델을 조정합니다.
Soft Prompting: 입력 임베딩에 학습 가능한 파라미터를 추가하여 모델의 출력을 조절하는 방법입니다.
Adapters: 어텐션 블록 내부에 학습 가능한 파라미터를 추가하여 모델을 조정합니다.
Prefix Tuning: 어텐션의 KV 표현에 학습 가능한 벡터를 추가하여 모델을 조정합니다.
LayerNorm Tuning: 모델의 LayerNorm 레이어를 미세 조정하는 방법으로, 예상외로 좋은 성능을 보여줍니다.
GaLoRA: LoRA를 모델의 그래디언트에 적용하는 방법입니다.
REFT: 소스 모델 파라미터와 최적화 목표 사이에 선형 프로빙 전략을 적용하는 방법입니다.

PEFT 기술의 장점

빠른 학습: 기존 모델의 대부분을 고정하고 일부 파라미터만 학습하기 때문에 학습 시간이 단축됩니다.
낮은 계산 비용: 적은 수의 파라미터만 학습하기 때문에 메모리 사용량과 연산량이 줄어듭니다.
높은 성능: 기존 모델의 성능을 유지하면서 새로운 태스크에 대한 적응력을 높일 수 있습니다.

결론

PEFT 기술은 사전 학습된 대규모 모델을 효율적으로 활용하기 위한 중요한 방법입니다. 다양한 PEFT 기술들이 개발되고 있으며, 앞으로 더욱 발전하여 더욱 효율적이고 강력한 모델을 만드는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

핵심 키워드: 파라미터 효율적인 미세 조정, PEFT, LoRA, LLaMA-Adapter, Soft Prompting, Adapters, Prefix Tuning, LayerNorm Tuning, GaLoRA, REFT, 사전 학습 모델, 미세 조정

LoRA & QLoRA Fine-tuning Explained In-Depth

In this video, I dive into how LoRA works vs full-parameter fine-tuning, explain why QLoRA is a step up, and provide an in-depth look at the LoRA-specific hyperparameters: Rank, Alpha, and Dropout.

Fine-tuning LLMs with PEFT and LoRA

분산화와 학습 역학

분산화: 클라우드를 넘어

많은 모델들이 단일 장치가 아닌 분산된 하드웨어 환경에서 학습 및 추론을 수행하도록 설계되고 있습니다. 하지만 지리적으로 분산된 클러스터에서는 통신 오버헤드가 발생하여 성능 저하를 야기할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있습니다.

CacheGen: KV 캐시를 압축하여 통신 비용을 줄이는 방법입니다.
CocktailSGD: 스파시파이와 양자화 기법을 결합하여 대규모 모델을 느린 네트워크 환경에서도 학습할 수 있도록 합니다.
DiLoCo: 연결이 제한적인 환경에서도 효율적인 연합 학습 알고리즘을 제안합니다.
Petals: 개인 사용자의 GPU를 활용하여 대규모 모델을 학습하고 서비스하는 시스템입니다.

분산 학습은 다양한 장점을 제공합니다. 이종 장치를 연결하고, 장애 허용성을 높이며, 네트워크 대역폭을 최적화하고, 데이터 프라이버시를 보장할 수 있습니다.

학습 역학: 거대한 언어 모델의 신비를 풀다

거대한 언어 모델의 학습 과정은 매우 복잡하고 아직 완전히 이해되지 않았습니다. 모델의 크기가 커질수록 학습 역학은 더욱 복잡해지며, 모델의 성능에 영향을 미치는 다양한 요소들이 존재합니다.

중간 체크포인트 분석: 모델 학습 과정에서 중간 체크포인트를 분석하여 모델의 성능 변화를 추적하고, 모델의 특성을 파악할 수 있습니다.
메모리 능력 분석: 모델이 학습 데이터를 얼마나 잘 기억하고 있는지 분석하여 모델의 일반화 능력을 이해할 수 있습니다.
Pythia: 다양한 크기의 모델을 공개하여 연구자들이 모델 학습 과정을 더 쉽게 연구할 수 있도록 지원합니다.
OLMO: 모델 학습에 사용된 데이터, 코드 등을 공개하여 학습 과정을 투명하게 만들고 연구를 촉진합니다.

결론

분산 학습과 모델 학습 역학에 대한 연구는 거대한 언어 모델의 발전을 위한 필수적인 요소입니다. 이러한 연구를 통해 우리는 더욱 효율적이고 강력한 AI 모델을 개발할 수 있을 것입니다.

핵심 키워드: 분산 학습, 거대 언어 모델, 학습 역학, CacheGen, CocktailSGD, DiLoCo, Petals, Pythia, OLMO

Stop Thinking, Just Do!