미세조정

미세조정(fine-tuning)은 딥러닝에서 사전 훈련된 모델의 가중치가 새로운 데이터에 대해 훈련되는 전이학습에 대한 접근 방식이다 현대 인공지능(AI) 연구와 응용에서 중요한 개념으로, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에서 그 효과를 발휘하고 있다. 이 방법은 사전학습된 대형 모델을 기반으로 하여 특정 작업이나 도메인에 맞춰 성능을 세밀하게 조정하는 과정으로 이해된다. 미세조정은 전통적인 머신러닝 모델 훈련과는 구별되는 특징을 가지며, 그 과정에서 다양한 요소들이 복합적으로 작용한다.

상세

미세조정은 딥러닝에서 사전 학습된 모델의 가중치를 새로운 데이터에 맞춰 재조정하는 전이학습의 한 방법이다. 이 과정은 신경망 전체에 적용될 수도 있고, 특정 레이어에만 적용될 수도 있다. 미세조정이 이루어지지 않는 레이어는 "동결"되며, 이는 역전파 중에 업데이트되지 않음을 의미한다. 또한 모델을 보강하기 위해 "어댑터"라는 더 적은 수의 매개변수로 구성된 추가 요소를 도입할 수 있으며, 어댑터의 가중치만 조정하고 나머지 모델은 고정된 상태로 두어 매개변수 효율적인 방식으로 파인 튜닝이 가능하다.

합성곱 신경망(CNN)과 같은 특정 아키텍처에서는 일반적으로 입력 레이어와 가까운 부분인 초기 레이어를 고정시키고, 후반부 레이어만 학습하는 경우가 많다. 이는 초기 레이어가 저수준 특징을 학습하는 반면, 후반부 레이어는 더 복잡한 고수준의 특징을 학습하는 경향이 있기 때문이다. 사전학습된 대형 모델은 주로 대규모 말뭉치를 기반으로 학습되며, 이러한 모델을 작업별로 튜닝할 때는 기존의 가중치를 초기 값으로 사용하고, 여기에 새로운 작업을 위한 레이어를 추가하여 학습을 진행한다. 전체 모델을 미세조정하는 방식은 더 나은 성능을 보일 수 있지만, 그만큼 계산 비용이 높아지는 단점이 있다. 대부분의 미세조정은 지도학습을 통해 이루어지지만, 약한 지도학습을 활용한 방식도 존재한다. 또한 미세조정은 강화학습과 결합될 수 있으며, 이는 인간 피드백을 반영하여 언어 모델을 더욱 발전시키는 데 사용된다. 예를 들어, 챗GPT나 스패로(Sparrow)와 같은 모델이 이러한 방식으로 생성되었다.

필요성

대형 모델의 역할

미세조정은 주로 대형 사전학습 모델을 기반으로 이루어지는데, 이들 모델은 대규모 데이터셋을 사용해 광범위한 범주에서 사전 학습을 마친 상태에 있다. 대표적으로 버트(BERT), GPT와 같은 모델들이 있다. 이 모델들은 방대한 양의 데이터를 학습하면서 언어 패턴, 문법, 관계 등 다양한 정보를 습득하지만, 일반적인 문제 해결 능력을 제공하는 수준에 그치는 경우가 많다. 예를 들어, GPT 모델은 일반적인 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있지만, 법률, 의료, 금융 등의 특정 산업이나 도메인에서 사용하는 특화된 용어, 관례, 맥락 등을 충분히 이해하지 못할 수 있다. 이는 대형 모델의 학습 과정에서 도메인 특화 데이터의 비중이 상대적으로 적거나 전혀 포함되지 않았기 때문이다. 따라서 이러한 대형 모델이 도메인 특화 작업에서 좋은 성능을 발휘하기 위해서는 미세조정을 통해 그 영역에 대한 지식을 보강할 필요가 있다.

이점

미세조정의 주요 이점 중 하나는 자원 효율성이다. 일반적으로 대형 모델을 처음부터 다시 학습시키는 것은 엄청난 연산 자원을 필요로 한다. 하지만 미세조정은 이미 학습된 모델을 사용하여 상대적으로 적은 양의 데이터로 특정 작업에 맞게 성능을 향상시킬 수 있다. 따라서 학습에 소요되는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한 미세조정은 모델이 특정 도메인이나 작업에 특화된 성능을 발휘하도록 만들어준다. 예를 들어, 법률 텍스트를 이해하거나 의료 기록을 분석하는 작업은 일반적인 자연어 처리와는 다른 고유한 요구 사항을 가진다. 이러한 작업에서 사전 학습된 대형 모델을 그대로 사용하는 것보다는, 해당 작업에 특화된 데이터로 미세조정된 모델을 사용하는 것이 훨씬 더 높은 성능을 제공할 수 있다.

전이학습

미세조정은 전이학습(transfer learning)의 일종으로 볼 수 있다. 전이학습은 모델이 한 도메인에서 학습한 지식을 다른 도메인으로 전이하여 사용할 수 있는 능력을 말한다. 대형 모델이 다양한 범주에서 학습된 일반적인 지식을 기반으로 하고, 미세조정은 그 지식을 특정 도메인으로 한정해 더욱 정교한 형태로 만드는 과정이다. 따라서 전이학습을 통해 모델이 새로운 작업에서 학습할 시간을 크게 단축하고, 미세조정을 통해 그 작업에 맞는 세부적인 성능 향상을 얻는 방식이다.

원리

미세조정은 기본적으로 기존의 사전 학습된 모델의 가중치를 유지하면서도 새로운 데이터로 특정 작업에 적합하도록 조정하는 과정이다. 이 과정에서 중요한 몇 가지 원리가 작동한다.

사전 학습된 가중치 유지

미세조정의 핵심 개념 중 하나는 사전 학습된 가중치를 가능한 한 많이 유지하는 것이다. 대형 모델이 이미 수억 개의 파라미터를 학습하고 나면, 그 파라미터들은 자연어 처리 작업에서 매우 중요한 언어적 패턴을 담고 있다. 따라서 미세조정 시에도 이 기본적인 구조와 가중치를 유지하면서도, 새로운 데이터에 맞게 약간의 조정을 통해 성능을 높이는 것이 목표다. 이를 위해 미세조정에서는 전체 네트워크를 다시 학습하지 않고, 특정한 층(layer)이나 가중치만을 조정하는 방식이 사용되기도 한다. 예를 들어, 버트(BERT)와 같은 모델의 경우, 상위 층(layer)만 미세조정하고, 하위 층은 사전 학습된 상태를 그대로 유지하는 방식이 자주 쓰인다. 이는 하위 층이 이미 매우 일반적인 언어 패턴을 학습하고 있기 때문에, 상위 층만 조정해도 충분한 성능 향상을 얻을 수 있기 때문이다.

학습률 설정

미세조정에서 중요한 또 다른 요소는 학습률이다. 학습률은 모델이 새로운 데이터에서 학습할 때, 가중치가 얼마나 빠르게 변화할지를 결정하는 값이다. 학습률이 너무 크면 모델이 기존의 사전 학습된 지식을 잃어버리고, 새로운 데이터에 과도하게 적응하는 과적합(overfitting)이 발생할 수 있다. 반면, 학습률이 너무 작으면 모델이 충분히 학습되지 않아서 성능이 저하될 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 보통 학습률을 점진적으로 줄여가는 방법을 사용한다. 이를 통해 초기에는 상대적으로 빠르게 새로운 데이터를 학습하면서도, 이후에는 기존 가중치를 크게 변경하지 않도록 조정하는 것이 가능하다. 또한 학습률을 층마다 다르게 설정하는 방식도 존재한다. 하위 층에서는 학습률을 작게 설정하고, 상위 층에서는 더 크게 설정하는 방식으로 각 층이 적절하게 조정되도록 한다.

과적합 방지

미세조정은 보통 상대적으로 작은 데이터셋으로 진행되기 때문에 과적합이 발생할 가능성이 크다. 과적합이란 모델이 학습 데이터에 너무 과도하게 맞춰져서 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상을 말한다. 이를 방지하기 위해서는 여러 가지 정규화 기법을 사용할 수 있다.

• 드롭아웃(Dropout): 학습 중 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하여 모델이 특정한 경로에 과도하게 의존하지 않도록 한다.
• L2 정규화: 가중치가 지나치게 커지지 않도록 제약을 거는 방식으로, 가중치 크기에 페널티를 부여하여 과적합을 방지한다.
• 조기 종료(Early Stopping): 검증 데이터셋에 대한 성능이 더 이상 개선되지 않으면 학습을 중단하는 방식이다. 이로써 과적합을 피할 수 있다.

학습데이터의 중요성

미세조정에서 사용하는 데이터셋의 품질과 양은 모델의 최종 성능에 매우 중요한 영향을 미친다. 모델이 학습하는 데이터가 실제 작업 환경을 충분히 반영하지 않으면, 모델이 과적합되거나 성능이 저하될 수 있다. 따라서 미세조정에 사용되는 데이터는 해당 작업의 특성과 요구 사항을 충분히 반영하는 것이 중요하다. 또한 데이터의 크기도 중요한 요소다. 미세조정은 비교적 작은 데이터셋으로 진행되기 때문에, 데이터의 크기가 너무 작으면 모델이 충분히 학습되지 않거나 과적합될 위험이 있다. 따라서 미세조정에 사용되는 데이터는 품질뿐만 아니라 양도 적절해야 한다.

단계

미세조정의 과정은 크게 네 단계로 나눌 수 있다. 사전 학습된 모델 선택, 데이터 준비, 모델 훈련, 그리고 성능 평가. 각 단계는 성공적인 미세조정을 위해 중요한 역할을 한다.

사전 학습된 모델 선택

미세조정을 시작하기 위해서는 먼저 적절한 사전 학습된 모델을 선택해야 한다. 선택하는 모델은 작업의 특성과 목표에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 언어 모델을 미세조정하려면 GPT, 버트와 같은 모델이 적합하다. 반면, 컴퓨터 비전 작업에서는 ResNet, EfficientNet, VGG와 같은 이미지 모델을 사용할 수 있다. 모델을 선택할 때는 그 모델이 학습된 데이터와 목적에 따라 얼마나 일반적인 지식을 가지고 있는지, 그리고 해당 모델이 미세조정에 얼마나 잘 적응할 수 있는지 등을 고려해야 한다. 일부 모델은 특화된 작업에 쉽게 적응하는 반면, 다른 모델은 그렇지 않을 수 있기 때문이다.

데이터 준비

미세조정을 위한 다음 단계는 적절한 데이터셋을 준비하는 것이다. 이 데이터셋은 해당 작업에 특화된 내용으로 구성되어야 하며, 학습에 충분한 데이터를 포함하고 있어야 한다. 예를 들어, 텍스트 분류 작업에서는 각 텍스트가 특정 범주에 맞게 라벨링되어 있어야 하며, 이미지 분류 작업에서는 각 이미지가 올바른 라벨을 가져야 한다. 데이터의 품질도 중요하다. 노이즈가 많은 데이터나 라벨링 오류가 있는 데이터는 모델의 성능을 저하시킬 수 있으므로, 데이터 전처리를 철저히 하는 것이 필요하다. 데이터 불균형 문제도 중요한 요소다. 특정 클래스가 다른 클래스에 비해 지나치게 많거나 적으면, 모델이 그 클래스에 과적합되거나 무시할 수 있다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강(data augmentation) 기법을 사용할 수 있다.

모델 훈련

모델 훈련 단계에서는 사전 학습된 모델을 가져와 준비된 데이터셋으로 재학습을 진행한다. 이 과정에서 중요한 요소는 앞서 언급한 학습률 조정, 과적합 방지 기법의 적용, 그리고 적절한 하이퍼파라미터 튜닝이다.

• 학습률: 적절한 학습률을 설정하는 것이 매우 중요하다. 모델이 기존의 사전 학습된 정보를 잃지 않으면서도 새로운 데이터에 잘 적응하도록 학습률을 설정해야 한다.
• 드롭아웃과 정규화: 드롭아웃 및 정규화를 통해 과적합을 방지하고, 모델이 데이터셋에 더 잘 일반화할 수 있도록 해야 한다.
• 하이퍼파라미터 튜닝: 학습률, 배치 크기, 학습 횟수 등 다양한 하이퍼파라미터를 실험하여 최적의 조합을 찾아야 한다.

성능 평가

모델을 미세조정한 후에는 그 성능을 평가하는 과정이 필요하다. 이를 위해서는 검증 데이터셋과 테스트 데이터셋을 사용하여 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 작동하는지를 확인해야 한다. 성능 평가 지표로는 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 점수(F1-score) 등이 사용된다. 작업에 따라 적절한 평가 지표를 선택하는 것이 중요하다. 예를 들어, 이진 분류 작업에서는 정확도가 중요한 반면, 다중 클래스 분류에서는 F1 점수나 정밀도-재현율 균형이 더 중요할 수 있다.

응용 사례

자연어 처리

자연어 처리에서 미세조정은 특히 자주 사용된다. GPT, 버트와 같은 대형 모델들은 다양한 언어 패턴과 관계를 학습하고 있지만, 특정 도메인에서의 작업을 해결하기 위해서는 미세조정이 필수적이다. 예를 들어, 감정 분석(sentiment analysis) 작업에서 모델이 일반 텍스트가 아닌 영화 리뷰, 제품 리뷰, 소셜 미디어 게시글 등의 특정 도메인의 데이터를 처리해야 한다면, 해당 도메인의 데이터를 사용해 모델을 미세조정해야 한다. 미세조정을 통해 모델은 그 도메인에 특화된 어휘와 표현을 이해하고, 더 높은 정확도로 감정 상태를 분류할 수 있게 된다. 또한 질문 답변(question answering) 작업에서도 미세조정이 큰 역할을 한다. 예를 들어, 의료 도메인에서 사용되는 질문 답변 시스템을 만들기 위해서는 버트와 같은 모델을 의료 관련 데이터로 미세조정하여, 모델이 해당 도메인의 지식을 충분히 이해하고 적절한 답변을 제공할 수 있게 만들어야 한다.

컴퓨터 비전

컴퓨터 비전에서도 미세조정은 매우 효과적으로 사용된다. ImageNet과 같은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델들은 기본적인 이미지 분류 작업에서 매우 우수한 성능을 발휘하지만, 의료 이미지, 위성 이미지 등 특화된 도메인에서는 미세조정이 필요하다. 예를 들어, 의료 이미지 분석 작업에서 엑스레이, MRI, CT 스캔 이미지와 같은 데이터를 처리하는 모델을 개발할 때는, 해당 의료 도메인에 맞는 데이터로 미세조정이 필요하다. 미세조정을 통해 모델은 일반적인 물체 인식 능력을 유지하면서도, 의료 이미지를 분석하는 능력을 추가적으로 학습할 수 있다.

음성인식

음성 인식에서도 미세조정은 자주 사용된다. 음성 데이터를 처리하는 모델들은 사전 학습된 음성 데이터로 기본적인 음성 패턴을 학습하지만, 특정 언어, 억양, 방언 등을 인식하기 위해서는 추가적인 미세조정이 필요하다. 예를 들어, 한국어 음성 인식 모델을 개발할 때는, 영어 기반 음성 인식 모델을 한국어 음성 데이터로 미세조정하여 더 높은 정확도의 한국어 인식 시스템을 만들 수 있다.

도전 및 과제

미세조정은 매우 강력한 기법이지만, 여러 도전과 과제가 따른다. 그중 하나는 데이터 부족 문제다. 미세조정은 상대적으로 적은 양의 데이터로 진행되기 때문에 충분한 데이터를 확보하는 것이 매우 중요하다. 그러나 특화된 도메인에서는 데이터를 얻는 것이 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 데이터 증강 기법을 활용하거나 공개된 도메인 데이터셋을 사용하는 것이 유효하다. 또한, 미세조정에서 가장 큰 위험 중 하나는 과적합이다. 데이터가 적은 상황에서 모델이 너무 특정 데이터에 맞추어 학습되면, 새로운 데이터에 대해 일반화된 성능을 내기 어려워질 수 있다. 이를 방지하기 위해서는 정규화 기법이나 검증 데이터셋을 이용한 조기 종료 같은 방법을 신중히 적용해야 한다. 마지막으로, 미세조정은 하이퍼파라미터 튜닝에 매우 민감하다. 학습률, 배치 크기, 학습 횟수 등의 하이퍼파라미터는 모델의 성능에 큰 영향을 미치기 때문에, 이를 적절히 조정하는 것이 필수적이다.

참고자료

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• 〈대규모 언어 모델(LLM)과 파인튜닝을 통한 고객 경험 향상〉, 《아펜》
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• 〈fine-tuning (파인 튜닝, 미세 조정)〉, 《위키독스》
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• 가치창조자 주한길, 〈(인공지능·AI) LLM 활용방법 : 전이 학습, 파인 튜닝, 퓨샷 러닝, ...〉, 《네이버 블로그》, 2024-09-21

같이 보기

• 인공지능
• 사전학습
• 전이학습
• 자연어 처리
• 컴퓨터 비전
• 음성인식

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