지도학습 미세 조정(SFT, Supervised Fine-Tuning)

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.

1. 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.
2. 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.
3. 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:

1. 데이터 효율성: SFT를 사용하면 새로운 작업에 대한 데이터가 적게 필요합니다. 사전 훈련된 모델은 이미 대규모 데이터에서 학습되었으므로 이러한 지식을 새로운 작업으로 전달할 수 있습니다.
2. 계산 효율성: 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 SFT는 전체 모델을 처음부터 학습하는 것보다 더 빠르게 학습될 수 있습니다. 따라서 계산 비용을 줄일 수 있습니다.
3. 성능 향상: SFT는 종종 새로운 작업에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 사전 훈련된 모델이 이미 일반적인 지식을 보유하고 있기 때문에 가능합니다.
4. 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.