[GenAI] 파인튜닝(Fine-tuning)이란? 장점, 주의점

파인튜닝(Fine-tuning)은 머신러닝과 딥러닝에서 널리 사용되는 기법으로, 사전에 훈련된 모델(pre-trained model)을 특정 작업이나 새로운 데이터셋에 맞게 조정하는 과정을 말합니다. 이 방법은 전이 학습(Transfer Learning)의 한 형태로 볼 수 있으며, 모델이 이미 학습한 지식을 바탕으로 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 돕습니다.

파인튜닝의 기본적인 과정은 다음과 같습니다:

1. 사전 훈련된 모델 선택: 특정 작업에 적합한 구조와 파라미터를 가진 모델을 선택합니다. 예를 들어, 이미지 인식 작업에는 ResNet이나 VGG와 같은 모델이, 자연어 처리 작업에는 BERT나 GPT와 같은 모델이 자주 사용됩니다.
2. 모델 수정: 필요한 경우, 모델의 마지막 층을 새로운 작업에 맞게 조정하거나 새로운 층을 추가합니다. 예를 들어, 분류 작업의 경우 분류하고자 하는 클래스의 수에 맞게 출력 층을 조정할 수 있습니다.
3. 파라미터 초기화: 수정된 층의 파라미터는 임의로 초기화하고, 나머지 부분은 사전에 훈련된 파라미터를 유지합니다.
4. 재훈련: 새로운 데이터셋에 대해 모델을 재훈련합니다. 이때, 전체 모델을 재훈련하거나 수정된 층만을 대상으로 할 수 있습니다. 일반적으로는 낮은 학습률을 사용하여 사전에 훈련된 파라미터가 급격히 변하지 않도록 합니다.

파인튜닝의 장점은 명확합니다:

• 효율성: 이미 대규모 데이터셋으로 사전 훈련된 모델을 사용하기 때문에, 새로운 작업에 필요한 학습 시간과 데이터량이 상대적으로 적습니다.
• 성능 향상: 사전 훈련된 모델은 이미 많은 일반적인 특징을 학습했기 때문에, 새로운 작업에도 높은 성능을 낼 수 있습니다.

그러나 파인튜닝 시 몇 가지 주의할 점이 있습니다:

• 과적합(Overfitting): 새로운 데이터셋이 작을 경우, 모델이 학습 데이터에 과도하게 적응해 일반화 성능이 떨어질 수 있습니다.
• 학습률(Learning Rate): 너무 높은 학습률은 사전에 훈련된 파라미터를 손상시킬 수 있고, 너무 낮은 학습률은 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다.

적절한 파인튜닝을 통해, 사전에 훈련된 모델을 다양한 작업에 효과적으로 적용할 수 있으며, 이는 AI 분야의 발전에 중요한 역할을 하고 있습니다.