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지도학습 미세 조정(SFT, Supervised Fine-Tuning)는 기계 학습에서 중요한 개념 중 하나입니다. 이것은 사전 훈련된 모델을 새로운 작업이나 데이터셋에 맞게 조정하는 과정을 나타냅니다. SFT는 전이 학습(transfer learning)의 한 형태로 볼 수 있습니다. 여기서 모델은 일반적인 지식을 사전에 학습한 후 특정 작업에 맞게 조정됩니다. 이렇게 함으로써 새로운 작업에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다.
SFT의 주요 단계와 이점에 대해 자세히 설명하겠습니다.
- 사전 훈련된 모델 선택: SFT의 첫 번째 단계는 기존에 사전 훈련된 모델을 선택하는 것입니다. 이러한 모델은 대규모 데이터셋에서 훈련되어 일반적인 지식을 보유하고 있습니다. 예를 들어, BERT, GPT 등과 같은 사전 훈련된 언어 모델이 있습니다.
- 새로운 작업에 맞게 모델 조정: 선택한 사전 훈련된 모델을 새로운 작업에 맞게 조정합니다. 이 단계에서는 일반적으로 추가적인 계층을 모델에 추가하거나 기존의 일부 계층을 변경하여 원하는 작업에 더 적합하도록 합니다. 이러한 새로운 계층은 보통 특정 작업을 위한 추가적인 정보를 학습하게 됩니다.
- 작업별 데이터로 모델 학습: 모델을 새로운 작업에 대해 조정한 후, 해당 작업에 특화된 데이터를 사용하여 모델을 다시 훈련합니다. 이 단계에서는 보통 작은 학습률(learning rate)을 사용하여 모델의 파라미터를 미세하게 조정합니다.
SFT의 이점은 다음과 같습니다:
- 데이터 효율성: SFT를 사용하면 새로운 작업에 대한 데이터가 적게 필요합니다. 사전 훈련된 모델은 이미 대규모 데이터에서 학습되었으므로 이러한 지식을 새로운 작업으로 전달할 수 있습니다.
- 계산 효율성: 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 SFT는 전체 모델을 처음부터 학습하는 것보다 더 빠르게 학습될 수 있습니다. 따라서 계산 비용을 줄일 수 있습니다.
- 성능 향상: SFT는 종종 새로운 작업에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 사전 훈련된 모델이 이미 일반적인 지식을 보유하고 있기 때문에 가능합니다.
- 적은 데이터로도 더 강력한 모델: SFT를 통해 적은 양의 작업별 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 이는 사전 훈련된 모델이 일반화 능력을 향상시키기 때문입니다.
요약하면, SFT는 사전 훈련된 모델을 사용하여 새로운 작업에 맞게 모델을 조정하는 과정으로, 데이터 효율성, 계산 효율성 및 성능 향상을 제공합니다. 이는 기계 학습에서 중요한 전이 학습 기술 중 하나입니다.
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