파인 튜닝편집자 확인

파인 튜닝의 가장 핵심적인 목적은 범용적인 사전 학습 모델을 특정 작업에 맞게 최적화하여 성능을 극대화하는 것이다. 대규모 데이터로 학습된 사전 학습 모델은 언어, 이미지, 코드 등에 대한 일반적인 이해를 갖추지만, 의료 보고서 작성, 법률 문서 분석, 특정 브랜드의 마케팅 문구 생성 같은 구체적인 작업에서는 최고 수준의 성능을 발휘하지 못할 수 있다. 파인 튜닝은 모델이 이러한 특정 태스크의 패턴, 문체, 용어, 그리고 목표 출력 형식에 적응하도록 조정한다.

이 과정은 모델의 내부 가중치를 대상 태스크의 전용 데이터셋으로 추가 학습시켜 수행된다. 예를 들어, 일반 텍스트 생성 모델을 고객 서비스 챗봇으로 전환하려면, 과거 고객 상호작용 로그와 이상적인 응답 쌍으로 구성된 데이터셋으로 파인 튜닝을 진행한다. 이를 통해 모델은 일반 대화보다 고객 문의 해결, 제품 정보 제공, 공식적인 어조 유지 등에 특화된 성능을 얻게 된다.

성능 향상은 정확도, 관련성, 일관성 등 다양한 지표에서 측정된다. 다음 표는 파인 튜닝 전후의 일반적인 성능 변화를 보여준다.

결과적으로, 특정 태스크 성능 향상을 위한 파인 튜닝은 강력하지만 범용적인 도구를 정밀하고 전문적인 도구로 변환하는 과정이다. 이는 생성형 인공지능이 연구 단계를 넘어 실제 산업과 서비스에 적용되는 데 필수적인 단계이다.

파인 튜닝은 사전 학습된 범용 모델이 특정 도메인의 전문 지식과 어휘, 문맥을 습득하도록 조정하는 핵심 과정이다. 대규모 데이터로 학습된 기초 모델은 일반 언어 패턴이나 시각적 특징을 잘 이해하지만, 의료, 법률, 금융, 공학 같은 전문 분야의 세부적이고 정확한 내용을 생성하거나 이해하는 데는 한계가 있다. 파인 튜닝은 이러한 격차를 메우기 위해, 해당 도메인의 전문 데이터셋으로 모델의 가중치를 추가 학습시켜 도메인 적응을 이루어낸다.

예를 들어, 일반 언어 모델에게 "심근경색"에 대해 설명하라고 요청하면 기본적인 의학 설명을 생성할 수 있다. 그러나 해당 모델을 의학 논문, 임상 보고서, 의료 기록으로 파인 튜닝하면, 심근경색의 다양한 유형(예: ST분절 상승 심근경색, 비 ST분절 상승 심근경색), 최신 치료 지침, 관련 약물 상호작용 등 훨씬 더 정교하고 신뢰할 수 있는 정보를 생성할 수 있다. 이는 모델의 내부 표현이 도메인 특유의 개념 관계와 용어 사용 패턴에 맞춰 재구성되기 때문이다.

도메인 특화 지식 반영의 효과는 다음 표와 같은 영역에서 두드러진다.

결과적으로, 파인 튜닝을 통한 도메인 특화는 모델이 해당 분야의 "관행"과 "맥락"을 이해하게 만들어, 전문가 수준의 콘텐츠 생성, 정확한 질의 응답, 효율적인 문서 분석을 가능하게 한다. 이는 범용 인공지능 도구를 특정 업무나 산업에 실질적으로 적용하기 위한 필수 단계이다.

대규모 사전 학습 모델은 방대한 일반 데이터로 학습되어 광범위한 지식을 보유하지만, 특정 도메인이나 소규모 데이터셋에 최적화되지 않은 경우가 많습니다. 파인 튜닝은 이러한 제한된 데이터 환경에서 모델을 특정 태스크에 맞게 조정하는 핵심 기법입니다.

이 접근법은 전이 학습의 원리를 활용합니다. 사전 학습 모델이 이미 언어, 이미지 구조 등에 대한 일반적인 표현을 습득했다는 전제 하에, 상대적으로 적은 양의 도메인 특화 데이터(예: 의학 논문, 법률 문서, 특정 제품 리뷰)만으로도 모델의 내부 파라미터를 미세 조정할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 새로운 데이터 분포에 빠르게 적응하며, 소량의 데이터로도 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.

이 과정에서 주의해야 할 점은 과적합입니다. 파인 튜닝 데이터가 너무 적으면 모델이 해당 소규모 데이터의 노이즈나 특이점까지 암기해버려 새로운 입력에 대한 일반화 성능이 떨어질 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 데이터 증강 기법을 적용하거나, 파라미터 효율적 튜닝 기법을 사용해 업데이트하는 파라미터 수를 제한하는 전략이 자주 사용됩니다.

전체 모델 튜닝은 파인 튜닝의 가장 기본적이고 직접적인 접근법이다. 이 방법에서는 사전 학습된 모델의 모든 가중치와 파라미터를 새로운 데이터셋에 대해 재학습시킨다. 모델의 전체 구조를 업데이트하기 때문에, 대상 태스크나 도메인에 대한 적응도가 가장 높아질 가능성이 있다. 이 과정은 일반적으로 비교적 적은 에폭 동안 수행되며, 사전 학습 시 사용된 학습률보다 훨씬 낮은 학습률을 적용하여 기존 지식을 크게 손상시키지 않으면서 미세 조정을 가능하게 한다.

이 접근법의 주요 장점은 모델의 성능을 극대화할 수 있다는 점이다. 모델의 모든 층이 새로운 데이터에 맞춰 조정되므로, 복잡한 패턴을 학습하거나 세밀한 언어적, 시각적 특징을 포착하는 데 유리하다. 예를 들어, 일반적인 영어 텍스트로 사전 학습된 언어 모델을 법률 문서 생성을 위해 전체 모델 튜닝하면, 모델은 법률 용어, 문체, 논리 구조를 깊이 있게 내재화할 수 있다.

그러나 전체 모델 튜닝은 상당한 도전 과제를 동반한다. 가장 큰 문제는 엄청난 컴퓨팅 자원과 시간을 요구한다는 점이다. 대규모 트랜스포머 기반 모델의 경우, 모든 파라미터를 업데이트하려면 고성능 GPU 클러스터가 필요할 수 있다. 또한, 제한된 양의 데이터로 모든 파라미터를 튜닝할 경우 과적합이 쉽게 발생할 수 있으며, 이는 모델이 훈련 데이터에만 지나치게 특화되어 새로운 데이터에서는 성능이 떨어지는 결과를 초래한다.

따라서 전체 모델 튜닝은 데이터와 컴퓨팅 자원이 풍부하고, 성능 향상이 가장 중요한 우선순위일 때 선택되는 전략이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 파라미터 효율적 튜닝과 같은 대안적 기법들이 개발되었다.

파라미터 효율적 튜닝은 사전 학습된 대규모 모델의 모든 매개변수를 업데이트하는 대신, 일부 매개변수만을 조정하거나 작은 추가 모듈을 삽입하여 모델을 특정 태스크에 적응시키는 기법이다. 이 접근법은 전체 모델 튜닝에 비해 필요한 계산 자원과 메모리를 크게 줄이면서도 유사한 성능을 달성하는 것을 목표로 한다. 주로 모델의 규모가 매우 커지고 하드웨어 제약이 두드러지는 상황에서 실용적인 대안으로 부상했다.

대표적인 PEFT 기법으로는 LoRA, 어댑터, 프롬프트 튜닝 등이 있다. LoRA는 모델의 가중치 행렬에 저랭크 분해를 적용한 작은 행렬을 추가하여, 사전 학습된 가중치는 고정한 채로 이 추가 행렬만 학습한다. 어댑터는 모델 레이어 사이에 삽입되는 소형 신경망 모듈로, 기본 모델의 매개변수를 동결한 상태에서 어댑터의 매개변수만 학습한다. 프롬프트 튜닝은 모델 입력에 학습 가능한 토큰 임베딩을 추가하는 방식으로 작동한다.

이러한 기법들은 몇 가지 공통된 장점을 지닌다. 첫째, 전체 모델을 저장할 필요 없이 튜닝된 작은 모듈만 저장하면 되므로 저장 공간을 절약한다. 둘째, 기본 모델을 여러 태스크에 재사용하면서 각 태스크별 작은 어댑터만 교체할 수 있어 모델 관리가 효율적이다. 셋째, 사전 학습된 지식을 대부분 보존하면서도 특정 도메인에 빠르게 적응할 수 있다. 그러나 일부 방법은 추론 시 약간의 지연 시간을 초래하거나, 매우 복잡한 태스크에서는 전체 튜닝 대비 성능이 미세하게 낮을 수 있다는 한계도 존재한다.

지시 튜닝은 생성형 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 자연어로 된 지시나 명령을 이해하고 이에 따라 적절한 응답을 생성하도록 미세 조정하는 특수한 파인 튜닝 기법이다. 이 방법은 모델이 단순히 다음 단어를 예측하는 것을 넘어, 사용자의 의도를 해석하고 작업을 수행하는 능력을 키우는 데 중점을 둔다.

이 접근법의 핵심은 (명령, 응답) 쌍으로 구성된 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시키는 것이다. 예를 들어, "프랑스의 수도는 어디인가요?"라는 지시에 "파리입니다."라는 응답을 매핑한다. 데이터셋은 다양한 형식의 질문, 요청, 작업 설명을 포함하여 모델의 일반화 능력을 향상시킨다. 이를 통해 모델은 학습 과정에서 보지 못한 새로운 지시에도 유연하게 대응할 수 있는 능력을 획득한다.

지시 튜닝은 모델의 제로샷 학습 및 퓨샷 학습 성능을 크게 향상시키는 데 기여한다. 사전 학습만으로는 사용자의 복잡한 요구를 충족시키기 어려웠지만, 지시 튜닝을 거친 모델은 특정 예시 없이도 "이메일 초안 작성해 줘" 또는 "다음 텍스트를 요약해 줘"와 같은 추상적인 명령을 이해하고 실행할 수 있다. 이는 모델을 특정 작업에 고정시키는 전통적인 파인 튜닝과 구별되는 범용적인 적응 능력을 제공한다.

이 기법의 효과는 InstructGPT나 ChatGPT와 같은 모델에서 두드러지게 확인할 수 있으며, 모델의 유용성과 안전성을 조정하는 데 핵심적인 역할을 한다[1].

사전 학습 모델 선택은 파인 튜닝 프로세스의 첫 단계이자 가장 중요한 결정 중 하나이다. 이 선택은 목표 태스크의 성능, 튜�닝에 필요한 자원, 그리고 최종 모델의 능력을 직접적으로 좌우한다.

선택 시 고려해야 할 핵심 요소는 모델의 규모, 아키텍처, 사전 학습에 사용된 데이터, 그리고 라이선스이다. 모델 규모(파라미터 수)는 일반적으로 성능과 정교함에 비례하지만, 학습 및 추론에 필요한 컴퓨팅 자원도 크게 증가시킨다. 트랜스포머 기반의 GPT나 BERT 같은 텍스트 모델, 확산 모델 기반의 Stable Diffusion 같은 이미지 모델 등, 목표하는 생성 형태에 맞는 아키텍처를 선택해야 한다. 또한, 모델이 사전 학습된 데이터의 도메인(예: 일반 웹 텍스트, 과학 논문, 코드 저장소)은 모델의 사전 지식과 편향을 결정하므로, 파인 튜닝할 특정 작업과의 관련성을 평가해야 한다.

다양한 모델을 비교할 때는 공개 벤치마크 성능, 모델 허브(예: Hugging Face, Model Zoo)의 가용성, 그리고 커뮤니티 지원 수준을 참고하는 것이 유용하다. 다음 표는 선택 시 주요 고려 사항을 정리한 것이다.

최종적으로는 수행하려는 구체적인 태스크(예: 의료 보고서 작성, 특정 스타일의 그림 생성, SQL 쿼리 생성)와 보유한 자원(GPU 메모리, 시간, 예산) 사이에서 최적의 균형을 이루는 모델을 선택하는 것이 핵심이다. 너무 큰 모델은 자원을 낭비할 수 있고, 너무 작거나 부적합한 모델은 원하는 성능에 도달하지 못할 수 있다.

파인 튜닝을 위한 데이터셋은 목표 태스크와 도메인을 정확히 반영해야 합니다. 일반적으로 레이블이 지정된 지도 학습 데이터 형태로 구성되며, 데이터의 품질과 양이 최종 모델 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터 수집은 공개 코퍼스, 도메인 특화 문서, 또는 직접 생성한 데이터를 통해 이루어집니다.

데이터 전처리는 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 데이터를 정제하고 변환하는 과정입니다. 주요 단계는 다음과 같습니다.

전처리 후에는 데이터의 분포와 잠재적 편향을 분석하는 것이 중요합니다. 특정 클래스나 스타일에 데이터가 치우치지 않았는지 확인하고, 필요시 증강 또는 재샘플링을 수행하여 균형을 맞춥니다. 최종적으로 데이터셋은 모델 학습 파이프라인에 효율적으로 공급될 수 있는 형식(예: JSONL, Parquet)으로 저장됩니다.

하이퍼파라미터 설정은 파인 튜닝 성공에 가장 중요한 단계 중 하나이다. 적절한 하이퍼파라미터는 모델이 새로운 데이터에 효과적으로 적응하도록 돕는 반면, 부적절한 설정은 과적합을 유발하거나 학습이 전혀 진전되지 못하게 할 수 있다.

핵심 하이퍼파라미터로는 학습률, 배치 크기, 에포크 수, 옵티마이저 선택 등이 있다. 학습률은 모델 가중치를 업데이트하는 단계의 크기를 결정하며, 너무 크면 발산하고 너무 작으면 학습 속도가 매우 느려진다. 사전 학습된 모델을 미세 조정할 때는 일반적으로 사전 학습 시 사용했던 것보다 더 작은 학습률을 적용하는 것이 일반적이다. 배치 크기와 에포크 수는 학습 데이터를 몇 번 반복하여 보여줄지, 한 번에 얼마나 많은 데이터 샘플로 그래디언트를 계산할지를 결정한다. 옵티마이저는 AdamW나 SGD가 널리 사용되며, 특히 AdamW는 가중치 감쇠를 통한 정규화 효과로 파인 튜닝에서 선호된다.

이러한 하이퍼파라미터의 최적 조합은 실험을 통해 찾아야 한다. 그리드 탐색이나 랜덤 탐색과 같은 방법을 사용하여 탐색 공간을 정의하고, 검증 세트의 성능을 기준으로 최적의 설정을 선택한다. 계산 비용을 줄이기 위해 작은 규모의 실험으로 범위를 좁힌 후, 최종 모델을 학습하는 전략이 효과적이다.

학습 단계에서는 준비된 데이터셋을 사용하여 사전 학습된 모델의 가중치를 업데이트합니다. 일반적으로 순전파와 역전파 과정을 반복하며, 손실 함수의 값을 최소화하는 방향으로 모델이 조정됩니다. 이때 옵티마이저와 학습률은 학습의 안정성과 수렴 속도에 큰 영향을 미치는 핵심 하이퍼파라미터입니다. 배치 크기와 에포크 수를 적절히 설정하여 효율적으로 학습을 진행해야 합니다.

평가는 학습된 모델의 성능과 일반화 능력을 측정하는 단계입니다. 보통 검증 세트나 별도의 테스트 세트를 사용하여 모델을 평가합니다. 평가 지표는 태스크의 유형에 따라 달라지며, 텍스트 생성의 경우 BLEU나 ROUGE 점수를, 분류 태스크의 경우 정확도나 F1 점수를 사용합니다. 평가 결과는 모델의 성능을 객관적으로 비교하고, 필요시 추가 학습이나 하이퍼파라미터 조정을 결정하는 근거가 됩니다.

학습 과정을 모니터링하고 과적합을 방지하기 위한 기법들이 중요하게 적용됩니다. 조기 종료는 검증 세트의 성능이 더 이상 향상되지 않을 때 학습을 중단하는 방법입니다. 학습률 스케줄링은 학습이 진행됨에 따라 학습률을 점차 줄여 정밀한 조정을 가능하게 합니다. 또한, 검증 세트에 대한 성능 추이를 지속적으로 확인함으로써 모델이 훈련 데이터에만 지나치게 맞춰지는 현상을 방지할 수 있습니다.

최종적으로 학습 및 평가 과정을 통해 특정 작업에 최적화된 모델이 생성되며, 이 모델은 실제 응용 환경에 배포되어 서비스를 제공하게 됩니다.

GPT나 LLaMA와 같은 대규모 언어 모델은 방대한 일반 텍스트 데이터로 사전 학습되어 다양한 언어 작업을 수행할 수 있는 일반적인 능력을 갖추고 있다. 그러나 특정 스타일, 도메인, 또는 작업에 맞춘 고품질의 텍스트를 생성하기 위해서는 파인 튜닝이 필수적이다. 이를 통해 모델은 특정한 맥락과 요구사항에 더 정확하게 반응하게 된다.

텍스트 생성 모델의 파인 튜닝은 주로 특정 형식의 대화 데이터, 특정 분야의 전문 문서, 또는 특정 스타일의 창작 텍스트를 사용하여 수행된다. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇을 만들기 위해서는 고객과 상담원 간의 대화 기록 데이터셋으로 튜닝한다. 소설 창작 보조 도구를 위해서는 특정 장르의 소설 텍스트를 학습 데이터로 사용할 수 있다. 이 과정에서 모델은 사전 학습된 일반 언어 지식을 유지하면서, 새로운 데이터의 패턴과 스타일을 흡수하게 된다.

파인 튜닝의 구체적인 적용 사례는 다음과 같다.

효율성을 위해 LoRA나 QLoRA와 같은 파라미터 효율적 튜닝 기법이 널리 사용된다. 이 기법들은 전체 모델 매개변수를 업데이트하는 대신, 작은 어댑터 레이어만을 훈련시켜 계산 비용과 메모리 사용량을 크게 줄인다. 특히 LLaMA와 같은 오픈 소스 모델 커뮤니티에서는 이러한 경량화 기법을 활용한 다양한 특화 모델이 활발히 공유되고 있다.

이미지 생성 모델은 텍스트 프롬프트나 다른 입력을 기반으로 시각적 콘텐츠를 생성하는 생성형 AI의 한 분야이다. 파인 튜닝은 이러한 모델을 특정 스타일, 객체, 개념 또는 도메인에 맞게 조정하는 핵심 기술이다. 예를 들어, 사전 학습된 Stable Diffusion 모델은 일반적인 이미지 생성을 위해 훈련되었지만, 특정 예술가의 화풍이나 회사의 제품 디자인, 의료 영상 패턴과 같은 구체적인 요구사항을 반영하기 위해서는 추가적인 튜닝이 필요하다. 파인 튜닝을 통해 모델은 새로운 데이터 분포를 학습하여 기존의 광범위한 지식 위에 특화된 생성 능력을 얻게 된다.

파인 튜닝의 주요 접근법은 전체 모델 튜닝과 파라미터 효율적 튜닝(PEFT)으로 나뉜다. 전체 모델 튜닝은 모델의 모든 가중치를 대상 도메인의 데이터로 재학습시키는 방식으로, 높은 성능 향상을 기대할 수 있지만 상당한 컴퓨팅 자원과 데이터가 필요하며 과적합 위험이 크다. 반면, PEFT 기법인 LoRA(Low-Rank Adaptation)나 텍스트 인버전(Textual Inversion)은 모델의 대부분의 파라미터를 고정한 채, 소수의 추가 파라미터나 임베딩만을 학습시킨다. 이는 계산 비용과 메모리 사용량을 크게 줄이면서도 효과적으로 새로운 개념을 모델에 주입할 수 있는 방법이다.

이미지 생성 모델 파인 튜닝의 구체적인 응용 사례는 다음과 같다.

이 과정에는 고품질의 일관된 데이터셋 준비, 학습률과 에포크 수 같은 하이퍼파라미터의 신중한 설정, 그리고 생성 품질을 평가하기 위한 정성적 및 정량적 지표가 수반된다. 성공적인 파인 튜닝은 모델이 원본의 일반화 능력을 유지하면서도 목표로 하는 특정 특징을 정확하게 생성하도록 만든다.

코드 생성 및 보조는 생성형 AI의 파인 튜닝이 활발히 적용되는 분야 중 하나이다. 이는 대규모 언어 모델을 특정 프로그래밍 언어나 개발 도메인에 맞게 조정하여, 소스 코드의 자동 생성, 완성, 설명, 디버깅 및 리팩토링을 지원하는 것을 목표로 한다. GitHub Copilot과 같은 상용 도구의 기반이 되는 기술이다.

파인 튜닝은 모델이 일반 자연어보다는 프로그래밍 구문, API 사용 패턴, 프레임워크별 관례를 더 정확하게 이해하고 생성하도록 만든다. 예를 들어, Python과 JavaScript를 모두 처리할 수 있는 범용 모델을, 방대한 React 컴포넌트 코드로 튜닝하면 프론트엔드 개발 문맥에서 더 정교한 코드 조각을 제안할 수 있다. 주요 응용은 다음과 같다.

이를 위한 파인 튜닝은 주로 지시 튜닝 방식을 사용하며, "다음 코드를 Java로 변환해라" 같은 명령과 그에 상응하는 정답 코드 쌍으로 구성된 데이터셋을 활용한다. 주요 도전 과제는 생성된 코드의 정확성과 보안 취약점 생성 가능성을 보장하는 것이다. 따라서 평가 시 단순 문법적 정확성뿐만 아니라, 컴파일 및 실행을 통한 기능적 정확성까지 검증하는 체계가 필요하다[4].

파인 튜닝 과정에서 가장 흔히 발생하는 문제 중 하나는 과적합이다. 이는 모델이 파인 튜닝에 사용된 제한된 양의 특정 데이터에 지나치게 맞춰져, 새로운 데이터나 실제 상황에서는 성능이 저하되는 현상을 의미한다. 특히 파인 튜닝 데이터셋의 규모가 작거나 다양성이 부족할 때 발생할 가능성이 높아진다.

과적합을 완화하기 위한 주요 전략은 다음과 같다.

효과적인 파인 튜닝을 위해서는 학습 데이터와 별도로 검증 데이터셋을 마련하고, 이를 통해 모델의 일반화 성능을 지속적으로 모니터링하는 것이 필수적이다. 또한, 전이 학습의 관점에서 사전 학습 모델이 이미 보유한 광범위한 일반 지식을 유지하면서도 새로운 태스크에 적응하도록 하는 균형이 중요하다.

파인 튜닝, 특히 전체 모델 튜닝은 상당한 컴퓨팅 자원을 요구한다. 대규모 사전 학습 모델의 모든 파라미터를 업데이트하려면 고성능 GPU 또는 TPU 클러스터가 필요하며, 이는 막대한 전력 소비와 비용을 동반한다. 학습 과정은 수 시간에서 수 일까지 걸릴 수 있으며, 메모리 사용량 또한 모델 크기에 비례하여 증가한다.

이러한 자원 요구량은 접근성을 제한하는 주요 장벽으로 작용한다. 개인 연구자나 중소 규모 조직은 필요한 하드웨어 인프라를 구축하거나 클라우드 컴퓨팅 비용을 부담하기 어려울 수 있다. 이는 AI 기술 발전과 민주화에 걸림돌이 될 수 있다.

자원 요구량을 비교하면 다음과 같다.

이러한 문제를 완화하기 위해 파라미터 효율적 튜닝 기법이 활발히 연구되고 적용된다. LoRA나 QLoRA와 같은 방법은 전체 모델을 재학습하는 대신, 소수의 추가 파라미터만 조정하여 자원 소모를 획기적으로 줄인다. 또한, 양자화 기술을 적용하여 모델 가중치의 정밀도를 낮추면 메모리 사용량과 연산 비용을 추가로 절감할 수 있다.

파인 튜닝 과정에서 모델이 학습 데이터에 내재된 사회적, 문화적, 인종적 편향을 흡수하고 증폭시킬 위험이 존재합니다. 사전 학습된 대규모 모델은 이미 방대한 인터넷 데이터에서 다양한 편향을 학습한 상태입니다. 특정 도메인의 제한된 데이터로 파인 튜닝을 수행할 때, 이 데이터셋이 편향을 포함하고 있다면 모델은 해당 편향을 더욱 강화하여 학습합니다. 예를 들어, 특정 직군에 대한 성별 고정관념이 반영된 데이터로 튜닝하면, 생성 결과에서도 그 편향이 체계적으로 재생산될 수 있습니다.

이러한 편향 증폭은 모델의 공정성과 윤리성을 해칠 뿐만 아니라, 실제 응용 시 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. 문제는 편향이 명시적이지 않고 데이터의 분포나 표현 방식에 내재되어 있어 사전에 발견하고 제거하기 어렵다는 점입니다. 모델이 특정 인구 집단을 과소대표하거나 부정적으로 묘사하는 언어 패턴을 학습할 수 있습니다.

편향을 완화하기 위한 접근법은 다양합니다. 편향 탐지 및 측정 지표를 개발하고, 파인 튜닝 전후로 모델 출력을 평가하는 것이 중요합니다. 또한, 데이터셋을 균형 있게 구성하거나, 데이터 증강 기법을 적용하며, 공정성 제약 조건을 손실 함수에 반영하는 방법 등이 연구되고 있습니다. 일부 기법은 모델이 편향된 표현을 생성하지 않도록 직접적으로 억제하는 지시 튜닝을 활용하기도 합니다.

궁극적으로 편향 문제는 단순한 기술적 결함이 아닌 사회적 문제의 반영이므로, 기술적 해결책과 함께 데이터 수집 정책, 다양한 이해관계자의 참여, 지속적인 모니터링을 포함한 종합적인 접근이 필요합니다.

LoRA는 사전 학습된 대규모 언어 모델의 전체 파라미터를 재학습하는 대신, 모델 내의 어텐션 메커니즘 계층에 저랭크 행렬을 추가하여 학습하는 기법이다. 이 추가된 행렬만을 업데이트함으로써, 전체 모델 파라미터의 1% 미만만을 조정해도 전체 모델을 튜닝한 것과 유사한 성능을 달성할 수 있다[6]. 이 접근법은 학습 가능한 파라미터 수를 극적으로 줄여 메모리 사용량과 학습 시간을 대폭 절감한다. 결과적으로 소규모 GPU를 가진 연구자나 개발자도 대규모 모델을 파인 튜닝할 수 있게 한다.

QLoRA는 LoRA의 아이디어를 발전시켜, 모델을 4비트 정밀도로 양자화한 상태에서도 효율적인 파인 튜닝을 가능하게 한다. 이 기법은 모델 가중치를 4비트로 압축하여 메모리에서 로드한 후, 역양자화를 통해 16비트 부동소수점 형식으로 복원하여 순전파와 역전파를 수행한다. 학습 중에는 오직 LoRA 어댑터의 가중치만 16비트로 유지되고 업데이트된다. 이 방법은 단일 GPU에서 650억 개 파라미터 규모의 모델을 파인 튜닝하는 것을 가능하게 하며, 정밀도 손실 없이 전체 16비트 파인 튜닝 성능에 근접하는 결과를 보여준다[7].

이러한 효율적 기법들은 서로 다른 요구 사항에 따라 선택되어 활용된다. 주요 기법들을 비교하면 다음과 같다.

이들 기법의 등장으로 파인 튜닝의 진입 장벽이 낮아졌다. 연구자와 실무자는 이제 제한된 컴퓨팅 자원으로도 다양한 도메인과 태스크에 맞춰 대규모 생성형 AI 모델을 개인화하고 특화시킬 수 있게 되었다. 이는 생성형 AI의 민주화와 광범위한 실용화를 촉진하는 핵심 동력 중 하나로 평가받는다.

멀티모달 모델 튜닝은 텍스트, 이미지, 오디오 등 두 가지 이상의 서로 다른 형태(모달리티)의 데이터를 처리할 수 있는 멀티모달 AI 모델을 특정 작업에 맞게 조정하는 과정이다. CLIP, Flamingo, GPT-4V와 같은 대규모 사전 학습 멀티모달 모델은 다양한 모달리티 간의 관계를 포괄적으로 이해하지만, 특정 응용 분야(예: 의료 이미지 해석, 로봇 제어, 멀티모달 검색)에서는 추가적인 맞춤화가 필요하다. 파인 튜닝을 통해 모델이 특정 도메인의 멀티모달 데이터 분포와 과제 요구사항에 더 정확하게 적응하도록 한다.

튜닝 접근법은 주로 모달리티 통합 방식과 목표에 따라 달라진다. 한 가지 방법은 모든 모달리티의 인코더와 통합 모듈을 함께 튜닝하는 전체 모델 튜닝이다. 이는 높은 성능 향상을 기대할 수 있지만, 상당한 컴퓨팅 자원과 데이터가 필요하다. 다른 효율적인 접근법으로는, 새로 도입된 어댑터 레이어나 LoRA와 같은 방법을 각 모달리티별 인코더나 통합 네트워크에만 적용하여 소수의 파라미터만 업데이트하는 파라미터 효율적 튜닝(PEFT)이 있다. 또한, 특정 작업(예: "이 이미지를 설명해줘" + 이미지 → 텍스트 설명)에 맞는 지시-응답 쌍 데이터로 모델을 가르치는 지시 튜닝도 멀티모달 환경에서 널리 사용된다.

주요 응용 분야와 고려사항은 다음과 같이 정리할 수 있다.

멀티모달 튜닝의 주요 도전 과제는 모달리티 간 불균형된 데이터와 복잡한 정렬 문제이다. 예를 들어, 의료 데이터셋에서는 고해상도 이미지는 풍부하지만 해당하는 전문적인 텍스트 설명은 부족할 수 있다. 또한, 모델이 이미지의 특정 영역과 텍스트 설명의 특정 단어를 정확하게 연결하도록 학습시키는 것은 여전히 어려운 과제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대조 학습(Contrastive Learning)을 활용한 손실 함수나 교차 모달리티 어텐션 메커니즘을 개선하는 연구가 활발히 진행되고 있다.

자동화된 파인 튜닝은 하이퍼파라미터 최적화, 신경망 구조 탐색(NAS), 학습 파이프라인 구성 등을 자동화하는 AutoML 기술을 파인 튜닝 작업에 적용하는 접근법이다. 이는 복잡한 튜닝 과정을 간소화하고, 전문 지식이 상대적으로 부족한 사용자도 고성능 모델을 얻을 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 핵심은 검색 공간 정의, 탐색 전략, 성능 평가의 자동화 루프를 구축하는 것이다.

주요 자동화 대상은 학습률, 배치 크기, 에포크 수 등의 하이퍼파라미터와, LoRA의 랭크(rank)나 어댑터(adapter)의 삽입 위치 같은 파라미터 효율적 기법의 구성이다. 더 나아가 전이 학습을 위한 최적의 사전 학습 모델을 자동으로 선택하거나, 데이터 증강 방법을 탐색하는 시스템도 연구된다. 이러한 과정은 베이지안 최적화, 유전 알고리즘, 강화 학습 등의 알고리즘을 통해 수행된다.

자동화된 파인 튜닝의 장점은 시간과 인력 비용을 절감하고 일관된 결과를 제공한다는 점이다. 그러나 탐색 과정 자체에 상당한 계산 비용이 필요할 수 있으며, 정의된 검색 공간의 범위에 결과가 제한된다는 한계도 있다. 최근에는 클라우드 기반의 관리형 서비스로 제공되거나, 오픈소스 도구(예: AutoGluon, Ray Tune)를 통해 접근성이 높아지고 있다.