LLM 파인튜닝 방법론

파인튜닝의 주요 방법론 및 고급 기법파인튜닝은 모델의 모든 파라미터를 업데이트하는 전통적인 방식부터, 컴퓨팅 자원과 시간을 획기적으로 절약하는 효율적인 기법(PEFT)까지 다양하게 발전해왔습니다.1. 파인튜닝 프로세스: 단계별 이해파인튜닝은 다음의 체계적인 단계를 거쳐 진행됩니다.학습 데이터 준비 (Training Data Preparation):고품질 데이터셋의 중요성: 파인튜닝의 성패는 학습 데이터셋의 품질에 크게 좌우됩니다. 데이터의 양도 중요하지만, 품질과 다양성이 훨씬 더 중요합니다. 예를 들어, 스탠포드의 Alpaca 모델이 5.2만 개의 예시로 학습되었음에도 불구하고, Meta의 LIMA(Less Is More for Alignment) 모델은 단 1,000개의 고품질 예시만으로 유사하거나 ..