LoRA 기술로 LLM 효율적 파인튜닝하기
- LoRA(Low-Rank Adaptation)는 LLM(Large Language Models)을 더 효율적으로 파인튜닝하는 기술임.
- 전체 신경망 파라미터를 조정하는 대신, LoRA는 소수의 저랭크 행렬만 업데이트함.
코드 예제 따라하기
- 기사에 나온 모든 코드는 동반된 Studio에서 찾을 수 있음.
- "Run"을 클릭하여 코드 환경의 전체 복사본을 얻고 코드 파일을 실행할 준비가 됨.
LoRA 이해하기
- 사전 훈련된 LLM은 다양한 작업에서 범용성으로 인해 기반 모델로 불림.
- 특정 데이터셋이나 작업에 맞게 사전 훈련된 LLM을 조정하는 것은 파인튜닝을 통해 이루어짐.
- LoRA는 훈련 중 레이어의 가중치 변경을 저랭크 형식으로 근사화하여 더 효율적인 대안을 제공함.
LoRA 스크래치부터 코딩하기
- LoRA 레이어를 PyTorch에서 다음과 같이 구현할 수 있음.
class LoRALayer(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_dim, out_dim, rank, alpha):
super().__init__()
self.A = torch.nn.Parameter(...)
self.B = torch.nn.Parameter(...)
self.alpha = alpha
def forward(self, x):
return self.alpha * (x @ self.A @ self.B)
- LoRA는 신경망의 선형(피드포워드) 레이어에 주로 적용됨.
LoRA로 파인튜닝하기 -- 실습 예제
- LoRA는 GPT나 이미지 생성 모델뿐만 아니라 다양한 유형의 신경망에 적용 가능함.
- 작은 BERT 모델을 텍스트 분류 작업에 적용하는 실습 예제를 제공함.
전통적 파인튜닝과 비교
- LoRA 기본 설정으로 89.44%의 테스트 정확도를 달성함.
- 전통적 파인튜닝과 비교했을 때, LoRA는 더 적은 파라미터로 더 나은 성능을 보임.
LoRA 설정 최적화
- LoRA의 하이퍼파라미터 설정을 조정하여 성능을 개선할 수 있음.
- 다양한 하이퍼파라미터 조합을 실험하여 최적의 설정을 찾을 수 있음.
결론
- LoRA를 스크래치부터 코딩하며 배웠고, DistilBERT 모델을 분류 작업에 파인튜닝하여 LoRA가 모델의 마지막 레이어만 파인튜닝하는 것보다 더 나은 성능을 보임을 확인함.
GN⁺의 의견
- LoRA는 대규모 언어 모델을 효율적으로 파인튜닝하는 데 있어 중요한 기술로, 모델의 크기가 커짐에 따라 계산 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 가짐.
- 실제 예제를 통해 LoRA의 적용 방법을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있음.
- LoRA의 하이퍼파라미터를 조정하여 성능을 최적화하는 과정은 머신러닝 모델의 튜닝에 있어 일반적인 접근 방식을 보여줌.