하나의 기사로 대규모 언어 모델 미세 조정의 기술적 과제와 최적화 전략을 이해합니다.

안녕하세요 여러분, 제 이름은 루가입니다. 오늘 우리는 인공 지능 생태계, 특히 LLM Fine-Tuning의 기술을 계속해서 탐구할 것입니다. 이 기사에서는 LLM Fine-Tuning 기술을 계속해서 심층적으로 분석하여 모든 사람이 구현 메커니즘을 더 잘 이해하고 시장 개발 및 기타 분야에 더 잘 적용할 수 있도록 돕습니다.

LLM(Large Language Models)은 인공지능 기술의 새로운 물결을 선도하고 있습니다. 이 고급 AI는 단어와 구문 사이의 복잡한 패턴을 학습하기 위해 통계 모델을 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 인간의 인지 및 언어 능력을 시뮬레이션합니다. LLM의 강력한 기능은 운영 효율성 향상, 업무 부담 감소, 비용 지출 감소 및 궁극적으로 영감을 주기 위해 인공 지능이 주도하는 혁신적인 솔루션을 서둘러 채택하고 있는 많은 선도 기업과 기술 애호가들로부터 큰 관심을 불러일으켰습니다. 비즈니스 가치를 창출하는 더욱 혁신적인 아이디어.

그러나 LLM의 잠재력을 진정으로 실현하기 위한 핵심은 "맞춤화"에 있습니다. 즉, 기업이 특정 최적화 전략을 통해 일반적인 사전 훈련된 모델을 고유한 비즈니스 요구 사항 및 사용 사례 시나리오를 충족하는 독점 모델로 변환할 수 있는 방법입니다. 다양한 기업과 응용 프로그램 시나리오 간의 차이점을 고려할 때 적절한 LLM 통합 방법을 선택하는 것이 특히 중요합니다. 따라서 특정 사용 사례 요구 사항을 정확하게 평가하고 다양한 통합 옵션 간의 미묘한 차이와 장단점을 이해하면 기업이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

Fine-Tuning이란?

지식 대중화 시대에 AI와 LLM에 대한 정보와 의견을 얻는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 그러나 실용적이고 상황에 맞는 전문적인 답변을 찾는 것은 여전히 ​​어려운 일입니다. 일상 생활에서 우리는 종종 다음과 같은 일반적인 오해에 직면합니다. 일반적으로 Fine-Tuning(미세 조정) 모델이 LLM이 새로운 지식을 획득할 수 있는 유일한(또는 아마도 가장 좋은) 방법이라고 믿어집니다. 실제로 제품에 지능형 협업 도우미를 추가하든 LLM을 사용하여 클라우드에 저장된 대량의 구조화되지 않은 데이터를 분석하든 실제 데이터와 비즈니스 환경은 올바른 LLM 접근 방식을 선택하는 핵심 요소입니다.

많은 경우, 기존의 미세 조정 방법보다 운영이 덜 복잡하고, 자주 변경되는 데이터 세트에 더 강력하며, 더 안정적이고 정확한 결과를 생성하는 대체 전략을 채택하는 것이 더 효과적인 경우가 많습니다. 미세 조정은 특정 작업이나 영역에 더 잘 적응하기 위해 특정 데이터 세트에서 사전 훈련된 모델에 대한 추가 훈련을 수행하는 일반적인 LLM 사용자 정의 기술이지만 몇 가지 중요한 장단점과 제한 사항도 있습니다.

그럼 Fine-Tuning이란 무엇일까요?

LLM(Large Language Model) 미세 조정은 최근 NLP(자연어 처리) 분야에서 많은 관심을 받고 있는 기술 중 하나입니다. 이미 훈련된 모델에 대해 추가 훈련을 수행함으로써 모델이 특정 도메인이나 작업에 더 잘 적응할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 모델이 특정 도메인과 관련된 더 많은 지식을 학습할 수 있으므로 해당 도메인이나 작업에서 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. LLM 미세 조정의 장점은 사전 학습된 모델이 학습한 일반적인 지식을 활용한 다음 특정 작업에서 더 높은 정확도와 성능을 달성하기 위해 특정 도메인에서 이를 추가로 미세 조정한다는 것입니다. 이 방법은 다양한 NLP 작업에서 널리 사용되었으며 중요한 결과를 얻었습니다. LLM 미세 조정의 주요 개념은 사전 훈련된 모델의 매개 변수를 새로운 작업의 기초로 사용하고 모델을 미세 조정하는 것입니다. 소량의 특정 도메인이나 작업 데이터를 통해 새로운 작업이나 데이터 세트에 빠르게 적응하는 능력. 이 방법은 새로운 작업에 대한 모델의 성능을 향상시키면서 많은 훈련 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. LLM 미세 조정의 유연성과 효율성은 많은 자연어 처리 작업에서 선호되는 방법 중 하나입니다. 사전 훈련된 모델을 기반으로 미세 조정함으로써 모델은 새로운 작업에 대한 기능과 패턴을 더 빠르게 학습할 수 있어 전반적인 성능이 향상됩니다. This

실제 비즈니스 시나리오에서 미세 조정의 주요 목적은 일반적으로 다음 사항을 포함합니다.

(1) 도메인 적응

LLM은 일반적으로 도메인 전체의 일반 데이터에 대해 훈련되지만 특정 In 필드에 적용되는 경우 금융, 의료, 법률 및 기타 시나리오와 같은 경우 성능이 크게 저하될 수 있습니다. 미세 조정을 통해 사전 학습된 모델을 대상 도메인에 맞게 조정하고 적용할 수 있으므로 특정 도메인의 언어 특성과 의미 관계를 더 잘 포착할 수 있으며 이를 통해 해당 도메인의 성능이 향상됩니다.

(2) 작업 맞춤화

동일한 분야라도 특정 작업마다 요구 사항이 다를 수 있습니다. 예를 들어 텍스트 분류, 질문 응답, 명명된 엔터티 인식 등과 같은 NLP 작업은 언어 이해 및 생성 기능에 대한 다양한 요구 사항을 제시합니다. 미세 조정을 통해 정확도, 재현율, F1 값 등과 같은 특정 작업에 대한 모델의 성능 지표는 다운스트림 작업의 특정 요구 사항에 따라 최적화될 수 있습니다.

(3) 성능 개선

특정 작업에서도 사전 학습된 모델은 정확도, 속도 등에서 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 미세 조정을 통해 이 작업에 대한 모델 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 높은 추론 속도가 필요한 실시간 애플리케이션 시나리오의 경우 모델을 압축하고 최적화할 수 있으며, 더 높은 정확도가 필요한 주요 작업의 경우 미세 조정을 통해 모델의 판단 능력을 더욱 향상시킬 수도 있습니다.

Fine-Tuning(미세 조정)이 직면한 이점과 어려움은 무엇인가요?

일반적으로 Fine-Tuning(미세 조정)의 주요 이점은 기존 사전 훈련된 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있다는 것입니다. 특정 애플리케이션 시나리오에서. 대상 분야 또는 작업에서 기본 모델의 지속적인 훈련 및 매개변수 조정을 통해 특정 시나리오의 의미론적 특성 및 패턴을 더 잘 포착할 수 있으며 이를 통해 해당 분야 또는 작업에서 모델의 주요 지표를 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 Llama 2 모델을 미세 조정하면 일부 기능의 성능이 Meta의 원래 언어 모델 구현보다 향상될 수 있습니다.

미세 조정이 LLM에 상당한 이점을 제공하지만 고려해야 할 몇 가지 단점도 있습니다. 그렇다면 미세 조정(fine-tuning)이 직면하는 딜레마는 무엇입니까?

도전과 한계:

• 재앙적인 망각: 미세 조정은 "재앙적인 망각"으로 이어질 수 있습니다. 즉, 모델은 배운 상식을 망각합니다. 사전 훈련 중. 이는 넛지 데이터가 너무 구체적이거나 주로 좁은 영역에 초점을 맞춘 경우 발생할 수 있습니다.
• 데이터 요구 사항: 미세 조정에는 처음부터 훈련하는 것보다 데이터가 덜 필요하지만 특정 작업에는 여전히 고품질의 관련 데이터가 필요합니다. 데이터가 충분하지 않거나 레이블이 잘못 지정되면 성능이 저하될 수 있습니다.
• 계산 리소스: 미세 조정 프로세스는 특히 복잡한 모델과 대규모 데이터 세트의 경우 계산 비용이 많이 듭니다. 소규모 조직이나 리소스가 제한된 조직의 경우 이는 장벽이 될 수 있습니다.
• 전문 지식 필요: 미세 조정에는 종종 기계 학습, NLP 및 특정 작업과 같은 분야에 대한 전문 지식이 필요합니다. 올바른 사전 훈련된 모델을 선택하고, 하이퍼파라미터를 구성하고, 결과를 평가하는 것은 필요한 지식이 없는 사람들에게는 복잡할 수 있습니다.

잠재적인 문제:

• 편향 증폭: 사전 훈련된 모델은 훈련 데이터에서 편향을 상속받을 수 있습니다. 넛지 데이터가 유사한 편향을 반영하는 경우 넛지는 의도치 않게 이러한 편향을 증폭시킬 수 있습니다. 이는 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다.
• 해석성 문제: 미세 조정된 모델은 사전 훈련된 모델보다 해석하기가 더 어렵습니다. 모델이 결과에 어떻게 도달하는지 이해하는 것은 어려울 수 있으며, 이는 모델 출력에 대한 디버깅과 신뢰를 방해할 수 있습니다.
• 보안 위험: 미세 조정된 모델은 악의적인 행위자가 입력 데이터를 조작하여 모델이 잘못된 출력을 생성하게 하는 적대적 공격에 취약할 수 있습니다.

Fine-Tuning은 다른 사용자 정의 방법과 어떻게 다릅니까?

일반적으로 Fine-Tuning은 모델 출력을 사용자 정의하거나 사용자 정의 데이터를 통합하는 유일한 방법은 아닙니다. 실제로 이는 우리의 특정 요구 사항과 사용 사례에 적합하지 않을 수 있으며 다음과 같이 탐색하고 고려해 볼 만한 다른 대안이 있습니다.

1. Prompt Engineering(Prompt Engineering)

Prompt Engineering은 다음과 같이 전송되는 방법입니다. 원하는 결과를 얻을 가능성을 높이기 위해 AI 모델의 힌트에 자세한 지침이나 상황별 데이터를 제공하는 프로세스입니다. 프롬프트 엔지니어링은 미세 조정보다 운영이 훨씬 덜 복잡하며 기본 모델을 변경하지 않고도 언제든지 프롬프트를 수정하고 재배포할 수 있습니다.

이 전략은 비교적 간단하지만 원하는 성능을 보장하려면 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 다양한 팁의 정확성을 정량적으로 평가해야 합니다. 이러한 방식으로 우리는 단서를 체계적으로 개선하여 원하는 출력을 생성하도록 모델을 안내하는 가장 효율적인 방법을 찾을 수 있습니다.

그러나 프롬프트엔지니어링에도 단점이 없는 것은 아닙니다. 첫째, 프롬프트는 일반적으로 수동으로 수정 및 배포되기 때문에 대규모 데이터 세트를 직접 통합할 수 없습니다. 이는 대규모 데이터를 처리할 때 프롬프트 엔지니어링의 효율성이 떨어지는 것처럼 보일 수 있음을 의미합니다.

또한 Prompt Engineering은 모델이 기본 훈련 데이터에 존재하지 않는 새로운 동작이나 기능을 생성하도록 허용할 수 없습니다. 이러한 제한은 모델에 완전히 새로운 기능이 필요한 경우 힌트 엔지니어링에만 의존하면 요구 사항을 충족하지 못할 수 있으며 모델을 처음부터 미세 조정하거나 훈련하는 등 다른 방법을 고려해야 할 수도 있음을 의미합니다.

2. RAG(검색 증강 생성)

RAG(검색 증강 생성)는 대규모 비정형 데이터 세트(예: 문서)를 LLM과 결합하는 효과적인 방법입니다. 힌트 메커니즘과 결합된 의미 검색 및 벡터 데이터베이스 기술을 활용하여 LLM이 풍부한 외부 정보에서 필요한 지식과 컨텍스트를 얻어 더욱 정확하고 통찰력 있는 출력을 생성할 수 있도록 합니다.

RAG 자체는 새로운 모델 기능을 생성하기 위한 메커니즘은 아니지만 LLM을 대규모 비정형 데이터 세트와 효율적으로 통합하기 위한 매우 강력한 도구입니다. RAG를 사용하면 LLM에 관련 배경 정보를 대량으로 쉽게 제공하여 지식과 이해를 향상시켜 발전 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

실제 시나리오에서 RAG의 효율성을 가로막는 가장 큰 장애물은 많은 모델의 컨텍스트 창이 제한되어 있다는 것입니다. 즉, 모델이 한 번에 처리할 수 있는 최대 텍스트 길이가 제한되어 있습니다. 광범위한 배경 지식이 필요한 일부 상황에서는 모델이 좋은 성능을 달성하는 데 충분한 정보를 얻지 못할 수도 있습니다.

그러나 기술의 급속한 발전으로 인해 모델의 컨텍스트 창이 빠르게 확장되고 있습니다. 일부 오픈 소스 모델도 최대 32,000개 토큰의 긴 텍스트 입력을 처리할 수 있었습니다. 이는 RAG가 앞으로 더 폭넓은 응용 가능성을 갖고 더 복잡한 작업에 대한 강력한 지원을 제공할 수 있음을 의미합니다.

다음으로, 데이터 프라이버시 측면에서 이 세 가지 기술의 구체적인 성능을 이해하고 비교해 보겠습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

(1) Fine-Tuning(미세 조정)

Fine-Tuning( 미세 조정) )은 모델을 훈련할 때 사용된 정보가 모델의 매개변수로 인코딩된다는 것입니다. 이는 모델의 출력이 사용자에게만 공개되더라도 기본 훈련 데이터가 여전히 유출될 수 있음을 의미합니다. 연구에 따르면 악의적인 공격자는 주입 공격을 통해 모델에서 원시 교육 데이터를 추출할 수도 있습니다. 따라서 모델을 훈련하는 데 사용되는 모든 데이터는 향후 사용자가 액세스할 수 있다고 가정해야 합니다.

(2) Prompt Engineering

에 비해 Prompt Engineering의 데이터 보안 공간은 훨씬 작습니다. 프롬프트는 각 사용자에 대해 격리되고 사용자 정의될 수 있으므로 다른 사용자가 보는 프롬프트에 포함된 데이터가 다를 수 있습니다. 하지만 프롬프트에 포함된 모든 데이터가 민감하지 않거나 프롬프트에 액세스할 수 있는 모든 사용자에게 허용되는지 확인해야 합니다.

(3) RAG(검색 증강 생성)

RAG의 보안은 기본 검색 시스템의 데이터 액세스 제어에 따라 달라집니다. 무단 액세스를 방지하려면 기본 벡터 데이터베이스와 프롬프트 템플릿이 적절한 개인 정보 보호 및 데이터 제어 기능으로 구성되어 있는지 확인해야 합니다. 이러한 방식으로만 RAG가 데이터 개인정보 보호를 진정으로 보장할 수 있습니다.

전반적으로 Prompt Engineering과 RAG는 데이터 개인 정보 보호와 관련하여 미세 조정에 비해 분명한 이점을 가지고 있습니다. 그러나 어떤 방법을 채택하든 우리는 사용자의 민감한 정보가 완전히 보호되도록 데이터 액세스 및 개인 정보 보호를 매우 신중하게 관리해야 합니다.

따라서 최종적으로 Fine-Tuning, Prompt Engineering 또는 RAG를 선택하든 채택된 접근 방식은 조직의 전략적 목표, 사용 가능한 리소스, 전문 기술 및 예상 투자 수익과 일치해야 합니다. 이는 순수한 기술 역량뿐만 아니라 이러한 접근 방식이 비즈니스 전략, 타임라인, 현재 워크플로 및 시장 요구 사항에 어떻게 부합하는지에 관한 것입니다.

미세 조정 옵션의 복잡성을 이해하는 것이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요합니다. 미세 조정과 관련된 기술적 세부 사항과 데이터 준비는 상대적으로 복잡하며 모델과 데이터에 대한 심층적인 이해가 필요합니다. 따라서 광범위한 미세 조정 경험을 갖춘 파트너와 긴밀히 협력하는 것이 중요합니다. 이러한 파트너는 신뢰할 수 있는 기술 역량을 보유해야 할 뿐만 아니라 당사의 비즈니스 프로세스와 목표를 완전히 이해하고 당사에 가장 적합한 맞춤형 기술 솔루션을 선택할 수 있어야 합니다.

마찬가지로 Prompt Engineering이나 RAG를 사용하기로 선택한 경우 이러한 방법이 비즈니스 요구 사항, 리소스 조건 및 예상 효과와 일치하는지 신중하게 평가해야 합니다. 궁극적으로 성공은 선택한 맞춤형 기술이 우리 조직을 위한 진정한 가치를 창출할 수 있도록 보장함으로써만 달성될 수 있습니다.

참고자료:

• [1] https://medium.com/@yunesh.kc/rag-vs-fine-tuning-in-large-언어-models-a-comparison-c765b9e21328
• [2] https://medium.com/@yunesh.kc/rag-vs-fine-tuning-in-large-언어-models-a-comparison-c765b9e21328

[2] https //kili-technology.com/large-언어-models-llms/the-ultimate-guide-to-fine-tuning-llms-2023

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위 내용은 하나의 기사로 대규모 언어 모델 미세 조정의 기술적 과제와 최적화 전략을 이해합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!