다양한 파인튜닝 기법

다양한 파인튜닝 기법: Full Fine-tuning, PEFT, LoRA, QLoRA

AI 모델은 지속적으로 발전하고 있으며, 파인튜닝(Fine-tuning) 방식 또한 계속해서 최적화되고 있습니다.
이번 글에서는 대표적인 파인튜닝 기법인 Full Fine-tuning, PEFT, LoRA, QLoRA를 간단히 살펴보겠습니다.

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1. Full Fine-tuning

Full Fine-tuning은 전통적인 방식으로, 모델 전체 가중치를 모두 다시 학습시킵니다.

• 장점:
  • 모델 전 영역을 최적화하기 때문에, 정확도를 최대한 끌어올릴 수 있음
• 단점:
  • 시간과 자원(GPU 메모리 등)이 매우 많이 필요
  • 대규모 모델을 다룰 때는 엄청난 비용 소모가 발생

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2. PEFT (Parameterized Efficient Fine-Tuning)

PEFT는 “모델 전체가 아닌, 일부 파라미터만 업데이트”하는 기법들을 통칭합니다.

• 장점:
  • 필요한 파라미터 집합만 학습하므로, 학습 속도가 빠르고 GPU 메모리를 절약
• 단점:
  • 모델 전체를 재학습하는 것에 비해, 특정 태스크에서 극한의 정확도를 내기 어려울 수 있음

PEFT는 LoRA, Prefix Tuning, Adapter 등 다양한 기법을 포괄적으로 가리키는 개념입니다.

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3. LoRA (Low-Rank Adaptation)

LoRA는 대표적인 PEFT 기법으로, 모델의 가중치 행렬을 저랭크(Low-Rank) 형태로 분해해 학습합니다.

• 원본 모델 가중치는 그대로 유지
• 별도의 레이어(저랭크 분해된 행렬)만 학습 → Add-on 형태

장점

• 학습 시간이 짧고, GPU 메모리 사용량도 적음
• 원본 모델을 건드리지 않으므로, 모델을 쉽게 재사용 가능

단점

• 아주 복잡한 작업이나 극한의 성능이 필요한 경우, 성능이 조금 떨어질 수 있음

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4. QLoRA

QLoRA는 정밀도(Quantization/양자화) 기법과 LoRA를 결합한 파인튜닝 방식입니다.

• 정밀도(Precision)를 낮은 비트(예: 8비트, 4비트)로 전환하여 GPU 메모리 사용량을 획기적으로 절감
• 그 상태에서 LoRA 기법으로 가중치를 추가 학습

장점

• 메모리 절약 효과가 매우 큼
• 대규모 모델을 더 적은 자원으로 파인튜닝 가능

단점

• 정밀도를 낮추면 성능 손실이 발생할 수 있음
• 하지만 최근에는 성능 저하를 최소화하는 다양한 연구들이 진행 중

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결론: 목적에 맞춰 최적의 파인튜닝 기법을 선택하자

• Full Fine-tuning
  • 모델 전체를 학습 → 최고의 성능 가능, 비용↑
• PEFT
  • 모델 일부만 학습 → 가볍고 빠름, 모델 전체 수정이 불필요
• LoRA
  • 저랭크 행렬로 학습 → Add-on 형태, 자원 절약
• QLoRA
  • 저정밀도 + LoRA 결합 → 메모리 절약 극대화, 성능 보완 연구 활발

최적의 파인튜닝 방식을 선택하려면, 모델의 크기, 사용 가능한 자원, 목표 태스크의 난이도 등을 종합적으로 고려해야 합니다.

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주요 키워드 정리

• Full Fine-tuning
• PEFT (Parameterized Efficient Fine-Tuning)
• LoRA (Low-Rank Adaptation)
• QLoRA (Quantization + LoRA)
• GPU 메모리 절약, 정밀도(Precision), 저랭크 분해

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메타 설명(Meta Description):
대규모 AI 모델 파인튜닝 방식 비교! Full Fine-tuning부터 PEFT, LoRA, QLoRA까지. 각 기법의 장단점과 적용 방법을 한눈에 살펴보세요.