머신러닝의 미세 조정 소개

AI가 비즈니스에 더욱 유용해지고 특히 AI 에이전트가 더 복잡한 워크플로를 맡게 되면서 AI 미세 조정은 갈수록 중요시될 것입니다. 이러한 에이전트는 데이터에 대한 질문에 답하고 코드 작성, 캘린더 관리, 분석 인사이트 제시 등 사람을 대신해 활동을 수행할 수 있습니다. 그 과정에서 AI 모델들은 데이터 및 문서 저장소를 조사하고, 정보를 수집하고, 정확성을 다시 확인하고, 올바른 조치를 취하고, 이를 전달하기 위해 협력해야 합니다. 사용될 고급 AI 모델들은 언어의 일반적인 패턴에 능통할 것이지만, 특정 분야에 최적화되고 해당 분야의 전문 용어, 지식 기반 등을 포함해야 합니다. 미세 조정 프로세스는 AI 모델과 미래의 AI 에이전트가 뉘앙스와 세부 사항을 올바르게 파악하는 데 어떻게 도움이 될 수 있을까요? AI 모델 미세 조정의 다양한 측면을 살펴보겠습니다.

미세 조정이란 무엇인가요?

AI 모델 미세 조정은 데이터 과학자 및 머신러닝(ML) 엔지니어가 학습된 ML 모델을 조정하여 특정 작업에서 더 나은 성능을 발휘하는 데 사용하는 프로세스입니다. 예를 들어 Cohere의 Command 또는 Meta의 Llama 2와 같은 일반 용도의 대규모 언어 모델(LLM)을 사용해 의료 환경이나 고객 서비스 역할에 더 부합하는 대화를 나누도록 미세 조정할 수 있습니다.

"기반 모델"이라고도 하는 이러한 범용 모델은 거의 모든 개방형 인터넷의 데이터와 같은 대규모 일반 데이터 세트를 학습합니다. 이를 통해 다양한 기능과 패턴을 배우고 이해할 수 있습니다. 언어에 능숙한 모델도 있고, 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오 등 멀티모달 데이터를 인식하고 조작할 수 있는 모델도 있습니다.

미세 조정은 이러한 정교한 모델을 선택한 뒤 특정 작업 또는 비즈니스 도메인에서 가져온 작은 데이터 세트에 대한 훈련을 계속합니다. 이를 통해 모델은 분류법, 컨텍스트 및 해당 분야의 전문 지식에 대한 이해를 얻을 수 있습니다.

목표는 모델의 원래 훈련 과정에서 습득한 방대한 지식을 유지하면서 AI 모델이 작동할 영역의 미묘한 차이와 세부 사항을 더 잘 이해하도록 하는 것입니다. 예를 들어, 일반 목적의 AI 모델은 의료 영상 자료를 읽고 논의하도록 미세 조정될 수 있으며, 지역 방언에 더 능숙해진 LLM 기반 챗봇은 고객 서비스 역할을 개선하기 위해 미세 조정될 수 있습니다. 다양한 도메인에서 고가용성 AI 에이전트를 구축하기 위한 경쟁은 미세 조정된 모델이 좌우합니다. 미세 조정 방법 및 메커니즘에 대한 심층적인 이야기를 확인해 보세요.

주요 요점

• AI 미세 조정은 정서 분석, 언어 생성, 이미지 감지 및 기타 여러 워크로드와 같은 특정 작업에 대한 더 많은 컨텍스트와 지식을 제공하기 위해 범용 AI 모델을 훈련하는 프로세스입니다.
• 미세 조정은 AI 에이전트를 포함한 애플리케이션에 대한 LLM의 출력을 개선하는 여러 가지 방법 중 하나입니다.
• 미세 조정에는 AI 모델을 처음부터 훈련하는 것보다 훨씬 작은 훈련 데이터 세트만이 필요합니다.
• 미세 조정을 거친 AI 모델은 의료, 제조, 고객 서비스 등 특정 분야에 더욱 능숙하고 정확하게 대응할 수 있습니다.

미세 조정의 이점 및 도전 과제

AI 미세 조정을 수행할 때 팀이 직면하는 주요 도전 과제는 사용 사례와 관련된 고품질의 라벨이 붙은 데이터를 확보하는 것입니다. 이러한 데이터를 확보하거나 생성하는 데는 많은 비용과 시간이 소요될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터에 라벨을 지정하려면 AI가 인식하도록 학습해야 하는 이미지의 영역을 표시하거나 주요 정보를 강조하기 위해 텍스트 섹션에 라벨을 지정하는 데 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 미세 조정은 모던 AI 개발에 있어 중요한 기술이며 강력한 이점을 제공합니다. 몇 가지 장단점을 살펴보겠습니다.

장점

• AI 모델을 처음부터 훈련하는 것보다 시간과 비용을 절약할 수 있음: 기초 모델을 미세 조정하면 학습 시간이 상당히 단축되고 계산 비용이 절감되는 등 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다. 기초 모델이 이미 광범위한 일반 교육을 받았으며 새로운 작업에 적응하는 데 필요한 시간과 리소스가 적기 때문입니다. 또한 미세 조정은 더 작은 작업별 데이터 세트에서도 효과적일 수 있으므로 데이터 수집 및 선행 처리와 관련된 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 교육 시간 단축 및 미세 조정의 계산 요구 사항으로 인해 에너지 소비가 감소하여 비용이 절감될 수 있습니다.
• 특정 작업을 위한 더 나은 성능 제공: 파운데이션 모델을 미세 조정하면 정확도가 향상되고 수렴이 빨라질 수 있습니다. 수렴은 ML 모델의 오류율이 일정해지는 지점으로, 동일한 데이터 세트로 더 많은 훈련을 진행해도 정확도가 더 이상 향상되지 않는 것을 의미합니다. 기반 모델은 더 적은 데이터와 더 적은 훈련 반복만으로 새로운 작업의 뉘앙스에 빠르게 적응할 수 있습니다. 이러한 일반 지식과 작업별 학습의 조합은 새로운 데이터가 발견될 때 모델이 잘 작동하는 데 도움이 됩니다.

단점

• 과적합: 새로운 데이터에 대한 학습 라운드가 너무 철저하고 모델에 일반적인 지식을 제공하는 레이어를 재정의하는 경우 AI 미세 조정에 겹쳐쓰기가 발생합니다. 기초 모델의 일반적인 지식과 언어 유연성은 새로운 데이터가 발견될 때 제대로 작동하도록 돕는 데 중요합니다. 과적합이 발생하면 모델이 새로운 예제를 처리할 수 있도록 일반화할 수 있는 기본 패턴을 학습하는 대신 학습 데이터만을 기억하기 시작합니다.
• 비용: 계산 리소스 및 AI 모델의 미세 조정에 필요한 전문 지식은 비용이 많이 들 수 있습니다. 이 프로세스는 고성능 GPU 또는 TPU(텐서 처리 유닛)를 사용하므로 클라우드 제공업체에서 구입하거나 임대하는 데 많은 비용이 들 수 있습니다. 또한 머신러닝 및 자연어 처리에 필요한 전문가를 고용하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다.
• 시간: 미세 조정은 몇 가지 이유로 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 먼저 수집, 정제, 주석 및 형식 지정을 포함할 수 있는 데이터를 준비해야 합니다. 미세 조정 프로세스가 진행 중이면 작업의 크기와 복잡성에 따라 미세 조정에 몇 시간, 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 시간이 많이 걸릴수록 컴퓨팅 시간에 대한 비용이 높아집니다.

미세 조정의 작동 방식

AI 미세 조정은 기존 모델을 시작점으로 작동합니다. 일반적으로 Meta의 Llama 2 또는 Cohere의 Command와 같은 기반 모델은 여러 클라우드 제공업체를 통해 사용할 수 있습니다. 많은 조직이 사전 학습된 머신러닝 모델을 호스팅하는 Hugging Face, TensorFlow Hub, PyTorch Hub와 같은 중앙 집중식 저장소에서 다른 모델을 데이터 과학 플랫폼으로 가져올 것입니다.

사전 학습 모델로 시작하기

텍스트 분류, 정서 분석, 질문 답변, 기사 작성, 코드 생성, 객체 감지, AI 또는 ML이 필요한 기타 작업 등 작업에 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.

AI 모델을 미세 조정하려면 제대로 포맷된 데이터 모음, 올바른 기반 모델, 딥 러닝을 위한 신경망과 훈련 요법을 강화하기 위한 GPU를 제공하는 인프라라는 세 가지 기본 요소가 필요합니다. 이러한 리소스는 종종 데이터 과학 플랫폼 또는 최근에는 생성형 AI 클라우드 서비스에 어셈블됩니다.

오픈 소스 프로젝트 및 클라우드 제공업체 개발 팀의 새로운 도구 및 인프라 서비스 덕분에 AI 미세 조정 프로세스가 시간이 지남에 따라 더 쉬워지는 경우가 많습니다. 이러한 도구와 서비스는 하이퍼파라미터 최적화, 모델 선택, 데이터 선행 처리와 같이 논의할 복잡한 작업을 포함하여 미세 조정을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 이로 인해 비전문가가 프로세스에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다.

실제로 업계 전문가들은 도구가 데이터 과학의 세부적인 미세 조정 작업을 추상화하는 데 매우 능숙해져서 이제 가장 어려운 부분은 최상의 데이터 세트를 수집하고 포맷하는 것이라고 지적합니다. 또한 의료 및 재무와 같은 다양한 도메인에 맞게 준비된 데이터 라이브러리와 컴퓨터 비전, 감정 분석 또는 이상 감지와 같은 기능이 있습니다. 실제로 이러한 라이브러리를 사용하여 해당 작업에 대해 이미 미세 조정된 사용 사례에 모델을 사용하는 추세가 증가하고 있습니다. 거기에서 조직은 더 작은 데이터 세트를 사용하여 더 미세 조정할 수 있으며, 검색 증강 생성 또는 RAG 아키텍처를 사용하여 AI 출력을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

기업들은 전통적인 미세 조정 방법을 강화 학습이라는 기술로 보완하는 방법을 찾았습니다. 이를 통해 AI 모델은 별도의 데이터 세트 레이블 지정 및 감독된 미세 조정 프로세스를 사용하는 대신 시험 및 오류 및 자체 개선을 통해 학습할 수 있습니다.

AI 모델을 미세 조정하는 4단계

1. 사전 학습 모델 사용: 첫 번째 단계는 작업에 적합한 기반 모델을 선택하는 것입니다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 텍스트 생성 및 기타 분야별로 널리 사용되는 모델이 있습니다.

2. 새 데이터 추가: 다음으로는 작업별 데이터 세트를 수집하고 준비합니다. 이는 모델이 처리할 도메인의 레이블이 있는 고객 리뷰 또는 샘플 질문과 답변으로 구성될 수 있습니다.

3. 조정: 3단계는 필요에 따라 모델을 조정하는 것입니다. 조정에는 모델의 이전 학습을 보존하기 위한 동결 레이어, 모델의 기존 지식을 보존하는 데 도움이 되는 학습 속도 조정, 텍스트 분류의 분류 계층 또는 예측의 회귀 계층과 같이 완전히 새로운 작업이 학습되는 레이어 추가 등이 포함될 수 있습니다.

4. 모델 훈련: 이 프로세스에는 모델을 통해 새 데이터를 공급하고 모델의 매개변수를 업데이트하는 과정이 포함됩니다. 목표는 초기 교육에서 일반적인 지식을 유지하면서 작업의 모델 성능을 개선하는 것입니다.

미세 조정 기법 및 방법

모델을 미세 조정할 때 선택할 수 있는 다양한 기법이 있습니다. 첫 번째 결정은 전체 미세 조정이 필요한지 아니면 선택적 미세 조정이 필요한지 여부입니다.

전체 미세 조정

전체 미세 조정은 교육 프로세스 중에 기반 모델의 모든 레이어와 매개 변수를 업데이트하는 프로세스입니다. 과적합 위험 없이 모델의 매개변수를 적절하게 업데이트할 수 있는 크고 다양한 데이터 세트가 있는 경우 이 옵션을 선택하는 것이 좋습니다.

선택적 미세 조정

선택적 미세 조정은 더 작은 데이터 세트를 사용하여 모형 또는 매개변수의 하위 세트만 업데이트합니다. 이 방법은 기반 모델에 대한 일반적인 지식을 유지하고 교육의 시간과 계산 비용을 낮추는 데 유용합니다. 다음은 선택적 미세 조정을 위한 기법의 예입니다.

• 데이터 보강: 여기에는 변환을 적용하여 기존 데이터 세트에서 추가 학습 데이터를 생성하는 과정이 포함됩니다. 이미지의 경우 변환에는 회전, 배율 조정, 자르기 또는 노이즈 추가가 포함될 수 있습니다. 이렇게 하면 작업별 데이터 세트가 작을 때의 미세 조정 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 조기 중지: 이 기술은 검증 세트의 성능이 향상되지 않을 때 교육을 모니터링하고 중지하는 데 사용됩니다. 이것은 효율성에 도움이되며 과적합을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 어셈블 메소드: 이 메소드는 모델 출력의 차이를 줄이기 위해 여러 미세 조정된 모델을 결합합니다.
• 특정 계층 미세 조정: 이 기법은 깊은 신경망의 얕은 계층만 조정하고 더 깊은 계층을 잠그거나 고정함으로써 미세 조정의 효율성을 높입니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝: 여기에는 학습 속도 또는 일괄 처리 크기와 같은 미세 조정 프로세스의 기능을 조정하는 다양한 기술이 포함됩니다.
• 계층 고정: 이 기법의 경우 기본 및 범용 이해를 담당하는 기반 모델의 계층은 잠겨 있습니다. 이렇게 하면 모델이 새로운 데이터를 올바르게 처리할 수 있는 일반화 가능한 패턴을 학습하는 대신 훈련 데이터를 기본적으로 암기하는 과적합을 방지할 수 있습니다.
• 학습 비율 일정 관리: 학습 속도가 느리면 기초 모델의 매개변수를 보다 미묘하고 정확하게 조정할 수 있습니다. 이 프로세스는 시간이 지남에 따라 학습 속도 또는 단계 크기를 점차 줄여 모델이 최적의 솔루션에 접근하는 작은 단계를 거쳐 새로운 자료를 보다 효과적으로 학습할 수 있도록 지원합니다.
• 정규화 기법: 과적합을 방지하기 위해 특별히 사용됩니다.
• 이전 학습: 여기에는 특정 작업과 관련된 더 작은 데이터 세트에 대한 기초 모델을 추가로 교육하는 과정이 포함됩니다.

미세 조정 vs. 처음부터 훈련하기

일부 사용 사례에서는 AI 모델을 처음부터 설계하고 교육하는 것이 합리적입니다. 그러나 대부분의 경우 조직은 기초 모델을 미세 조정하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

AI 모델을 처음부터 교육하는 것이 몇 가지 인스턴스에서 더 나은 선택이 될 수 있습니다. 한 가지 예는 작업 중인 도메인이 매우 정확한 경우(예: 매우 구체적인 이미지 데이터가 있는 틈새 의료용 응용 프로그램)입니다. 처음부터 교육하려면 대규모 데이터 세트를 조립하고 AI 전용 인프라에 대한 긴 교육 라운드를 실행해야 합니다. 이는 비용이 많이 들 수 있으며 최대 수천 개의 GPU와 수백만 달러가 필요합니다. 또한 데이터 과학자와 ML 엔지니어의 전문 지식이 필요한 작업이기도 합니다.

반면, AI 모델의 미세 조정에는 더 작은 작업별 데이터 세트를 사용하여 기반 모델을 선택하고 특정 작업에 적용하는 작업이 포함됩니다. 이 모델은 언어와 일반 지식에 대한 탄탄한 기초를 바탕으로 시작하고 새로운 작업의 뉘앙스에만 적응하면 되기 때문에 이 프로세스가 더 빠르고 효율적인 경우가 많습니다. 이를 통해 데이터 수집 및 준비 작업이 줄어들고 처음부터 훈련에 비해 교육 과정이 줄어들고 필요에 따라 AI 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 아래에서 미세 조정의 이점에 대해 자세히 알아보십시오.

미세 조정의 일반적인 사용 사례

스타트업부터 다국적 기업까지 다양한 산업 분야의 기업들이 사전 학습된 모델을 미세 조정하고 있습니다. 실제로 AI를 사용하려는 모든 조직이 풀 스케일 모델 학습에 필요한 막대한 투자 없이도 특정 요구 사항에 맞는 시스템을 배포할 수 있도록 하기 때문에 AI는 표준 관행이 되고 있습니다. 다음은 몇 가지 사용 사례 예시입니다.

실제 사례

재무, 물류, 보건의료 및 기타 여러 분야에서 일하는 조직은 일상적인 운영에 미세 조정된 생성형 AI를 도입하고 있습니다. 이러한 실제 사례는 광범위한 라이브 사용 사례를 탐색하는 데 도움이 됩니다. 다음은 세 가지 구체적인 예입니다.

• 고객 지원: 어느 산업 안전 솔루션 기업은 즉시 고객 지원 운영을 개선할 수 있는 AI 기반 도구를 구현했습니다. 팀은 미세 조정된 Cohere Command R+ LLM을 사용하여 고객 문의를 처리하고 정확한 응답을 생성합니다.
• 의료: 대학 연구자들은 AI를 사용하여 새로운 암 치료법을 설계하기 위해 환자 데이터를 더 자세히 살펴보고 있습니다. 이들은 클라우드 인프라를 사용하여 대규모 LLM을 호스팅, 실행 및 미세 조정하고 있습니다.
• 서비스 산업: 브라질의 어느 응용 AI 기업은 인지 저하로 고통받는 환자를 돕는 입증된 심리적 치료법인 반복 요법을 지원하기 위해 LLM을 미세 조정하고 있습니다.

미세 조정의 다음 단계

AI 에이전트가 미세 조정된 모델에 의존할수록 AI 미세 조정은 빠르게 진화하고 있습니다. 미래에는 더 많은 자동화, 새로운 기술, 다양한 모델 선택이 가능해져 기업이 필요에 따라 AI 모델을 적용할 수 있게 될 것입니다.

관련 혁신에는 하이퍼파라미터 최적화, 모델 선택, 데이터 사전 처리 등 미세 조정을 자동화하는 개선된 ML 서비스가 포함됩니다. 컨텍스트 인식 데이터 증강 기술은 모델이 더 많은 관련 기능을 더 빠르게 학습하는 데 도움이 될 것이며 동적 학습을 통해 모델이 학습 속도를 즉시 조정할 수 있습니다. 그리고 다양한 양식에 걸쳐 지식을 전달하고 여러 유형의 데이터를 이해해야 하는 작업을 수행하도록 미세 조정할 수 있는 더욱 다양하고 강력한 모델을 지속적으로 출시하는 ML 및 기초 모델 빌더를 기대하세요. 이러한 새로운 혁신 기술이 도래할 때 활용할 수 있는 다재다능한 데이터 인프라를 구축하는 것이 가장 중요합니다.

생성형 AI 솔루션으로 AI 모델 강화하기

Oracle Cloud Infrastructure(OCI)를 통해 머신러닝 및 기초 모델을 미세 조정하는 데 필요한 도구에 액세스할 수 있다는 사실을 알고 계신가요? Oracle은 물리적 인프라, 데이터 처리 인프라, 데이터 과학 플랫폼, 생성형 AI 서비스를 완전 관리형 서비스로 제공합니다. 예를 들어 OCI의 생성형 AI 서비스는 다용도 LLM과의 간단하고 원활한 통합을 사용하기 쉬운 서비스로 제공합니다. 작문 지원, 요약, 분석, 채팅 등 광범위한 사용 사례에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있습니다.

한편 데이터 과학자와 ML 엔지니어는 Oracle의 데이터 과학 플랫폼을 통해 Python 및 오픈 소스 도구를 사용하여 ML 모델을 구축, 교육 및 배포하는 데 협력할 수 있습니다. JupyterLab 기반 환경은 NVIDIA GPU 및 분산 교육을 통해 모델 학습을 실험, 개발 및 확장하는 데 필요한 모든 리소스를 제공합니다. 자동화된 파이프라인, 모델 배포, 모델 모니터링과 같은 ML 운영 기능을 통해 모델을 제작하고 정상 작동하도록 유지할 수 있습니다.

미세 조정 FAQ

미세 조정은 다른 유형의 모델 교육과 어떻게 다릅니까?

AI 모델의 미세 조정은 AI 모델을 처음부터 학습시키는 것과는 다른 방법입니다. 정교한 기반 모델에 교육 라운드를 추가하는 프로세스로서, 특정 작업에서 더 많은 컨텍스트 관련 출력을 제공합니다. 미세 조정은 종종 더 적은 데이터가 필요하며 모델을 처음부터 구축하고 교육하는 것보다 시간이 덜 걸리고 비용이 많이 듭니다.

모든 유형의 모델에서 미세 조정을 사용할 수 있습니까?

AI 미세 조정은 이미지 인식, 텍스트 분류, 언어 생성, 오디오 출력 또는 기타 출력 등 광범위한 사용 사례에서 기반 모델과 함께 사용할 수 있습니다.