파인튜닝(Fine-Tuning)이란?

사전 학습된 인공지능 모델의 가중치를 새로운 데이터에 맞게 세밀하게 조정하여 성능을 향상시키고 학습 시간을 줄이는 과정이다.

 

사진: Unsplash 의 Google DeepMind

 

 

쉽게 설명하자면, 파인튜닝은 이미 배운 것을 기반으로 새로운 문제를 해결하는 과정입니다. 예를 들어, 자전거를 타는 법을 알고 있는 사람이 오토바이를 타려고 할 때, 자전거 타기에서 배운 기초적인 지식을 활용하면서 오토바이에 맞게 몇 가지 세부 사항을 조정하게 됩니다. 이처럼 파인튜닝은 이미 학습된 인공지능 모델을 새로운 문제에 맞게 미세하게 조정하여 성능을 높이고 학습 시간을 줄이는 과정입니다.

 

 

 

인공지능 분야에서는 다음과 같은 이유로 파인튜닝이 필요합니다.

1. 특정 도메인이나 작업에 최적화: 사전 학습된 인공지능 모델은 대규모 데이터셋으로 학습되어 일반적인 작업에 적합하지만, 특정 도메인이나 작업에 대한 성능은 제한적일 수 있습니다. 파인튜닝을 통해 모델을 특정 작업에 맞게 조정하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

2. 자원 및 시간 절약: 사전 학습된 모델을 기반으로 파인튜닝하면, 작은 양의 데이터와 상대적으로 짧은 학습 시간으로도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 이로 인해 전체 학습 과정에서 필요한 자원과 시간을 절약할 수 있습니다.

3. 새로운 데이터에 대한 적응: 인공지능 모델은 새로운 입력 내용에 따라 기존 지식을 조정하며 과제를 수행할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 파인튜닝을 통해 모델은 새로운 데이터에 더 잘 적응하고, 그에 따른 예측이나 추론 성능이 향상됩니다.

 

 

 

파인튜닝을 더 쉽게 이해하기 위해서는 다음과 같은 예시들이 있습니다.

 

a. Language model 분야에서의 파인튜닝 예시

파인튜닝(fine-tuning)은 기존에 학습된 언어 모델을 특정 도메인이나 작업에 맞게 조정하는 과정입니다. 여기서는 GPT-4 모델을 사용하여 간단한 Q&A 시스템을 만드는 예시를 들겠습니다.

1. 데이터 수집: Q&A 시스템을 구축하기 위해 관련된 질문과 답변 데이터를 수집합니다. 데이터는 다음과 같은 형식으로 구성될 수 있습니다.

  "question": "지구에서 가장 높은 산은 무엇인가요?",
  "answer": "지구에서 가장 높은 산은 에베레스트산입니다."

  "question": "태양계에서 가장 큰 행성은 무엇인가요?",
  "answer": "태양계에서 가장 큰 행성은 목성입니다."

2. 데이터 전처리: 데이터를 모델에 입력할 수 있는 형식으로 변환합니다. GPT-4와 같은 언어 모델은 주로 텍스트 데이터를 처리하므로, 질문과 답변을 하나의 텍스트로 변환합니다.

Q: 지구에서 가장 높은 산은 무엇인가요?
A: 에베레스트산입니다.

Q: 태양계에서 가장 큰 행성은 무엇인가요?
A: 목성입니다.

3. 모델 학습: 전처리된 데이터를 사용하여 모델을 파인튜닝합니다. GPT-4는 이미 많은 양의 텍스트 데이터로 사전학습되어 있으므로, 파인튜닝 과정에서는 적절한 학습률(learning rate)와 에포크(epoch) 수를 선택해야 합니다.

4. 모델 평가: 파인튜닝된 모델의 성능을 평가하기 위해 테스트 데이터를 사용합니다. 테스트 데이터는 학습 데이터와 비슷한 형식으로 구성되며, 모델이 올바른 답변을 생성하는지 확인합니다.

5. 모델 사용: 파인튜닝된 모델을 사용하여 Q&A 시스템을 구현합니다. 사용자로부터 받은 질문을 모델에 입력하고, 생성된 답변을 반환합니다.

이렇게 파인튜닝을 통해 기존의 언어 모델을 특정 작업에 맞게 조정할 수 있습니다. 다양한 도메인이나 작업에 적용할 수 있으며, 데이터와 학습 전략에 따라 성능이 달라질 수 있습니다.

 

 

b. Image generation 분야에서의 파인튜닝 예시

이미지 생성 모델에서의 파인튜닝은 기존에 학습된 이미지 생성 모델을 특정 도메인이나 작업에 맞게 조정하는 과정입니다. 예를 들어, DALL-E와 같은 이미지 생성 모델을 사용하여 특정 스타일의 그림을 생성하는 시스템을 만드는 것을 생각해 봅시다.

1. 데이터 수집: 특정 스타일의 그림을 생성하기 위해 해당 스타일의 이미지 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 인상주의 화가들의 작품 이미지를 수집할 수 있습니다.

2. 데이터 전처리: 데이터를 모델에 입력할 수 있는 형식으로 변환합니다. 이미지 생성 모델은 주로 이미지 데이터를 처리하므로, 이미지를 적절한 크기와 형식으로 변환해야 합니다.

3. 모델 학습: 전처리된 데이터를 사용하여 모델을 파인튜닝합니다. DALL-E와 같은 이미지 생성 모델은 이미 많은 양의 이미지 데이터로 사전학습되어 있으므로, 파인튜닝 과정에 필요한 데이터 양과 학습 시간이 상대적으로 적습니다.

4. 모델 평가: 파인튜닝된 모델의 성능을 평가하기 위해 테스트 데이터셋을 사용합니다. 이를 통해 모델이 특정 스타일의 그림을 잘 생성하는지 확인할 수 있습니다.

5. 모델 배포: 만족스러운 성능을 보이는 모델을 선택하여 실제 시스템에 적용합니다. 사용자가 텍스트 입력을 제공하면, 파인튜닝된 모델이 해당 텍스트에 기반한 특정 스타일의 그림을 생성할 수 있습니다.

이러한 방식으로 이미지 생성 모델을 파인튜닝하여 다양한 도메인이나 작업에 맞게 이미지를 생성하는 시스템을 구축할 수 있습니다.

 

 

 

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Reference

위의 글은 Chat GPT가 생성한 답변과 아래의 아티클들을 참고하여 작성하였습니다.

fine-tuning (파인 튜닝, 미세 조정) - 인공지능 & 머신러닝 책갈피

05) 파인튜닝 과정 - 데이터의 신비한 변신 - 위키독스