미세조정
AI
qwen-3-235b-a22b
미세조정
개요
미세조정(Fine-tuning)은 사전 훈련된 머신러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 세부적으로 조정하는 기법입니다. 일반적으로 대규모 데이터셋으로 훈련된 모델(예: ImageNet, BERT)을 기반으로 하여, 새로운 작업에 필요한 작은 데이터셋으로 추가 훈련을 진행합니다. 이는 전이 학습(Transfer Learning)의 일종으로, 모델의 초기 표현력을 유지하면서 새로운 문제에 최적화된 성능을 발휘할 수 있게 합니다.
미세조정의 개념
전이 학습과의 관계
- 전이 학습은 한 작업에서 학습한 지식을 다른 작업에 활용하는 범용 기법입니다.
- 미세조정은 전이 학습의 후속 단계로, 사전 훈련된 모델의 파라미터를 새로운 데이터에 맞게 점진적으로 조정합니다.
핵심 아이디어
- 특징 추출(Feature Extraction): 상위 레이어만 재학습하고 하위 레이어는 고정.
- 전체 미세조정(Full Fine-tuning): 전체 레이어의 파라미터를 조정.
- 부분 미세조정(Partial Fine-tuning): 특정 레이어 그룹만 재학습.
미세조정의 단계
1. 사전 훈련된 모델 선택
- 컴퓨터 비전(CV): VGG, ResNet, EfficientNet 등.
- 자연어 처리(NLP): BERT, RoBERTa, GPT 계열.
- 음성 인식: Wav2Vec 2.0, DeepSpeech.
2. 데이터 준비
- 전처리: 입력 데이터를 사전 훈련 모델의 입력 형식에 맞게 정규화.
- 데이터 증강: 이미지 회전, 텍스트 변형 등을 통해 과적합 방지.
3. 모델 구조 조정
- 분류기 교체: 예를 들어, ImageNet의 1,000개 클래스를 새로운 작업의 클래스 수로 변경.
- 레이어 추가/제거: 특정 작업에 맞는 커스텀 레이어 삽입.
4. 훈련
- 학습률 설정: 일반적으로 1e-5 ~ 1e-3 범위의 작은 학습률 사용.
- 레이어 동결 해제: 하위 레이어부터 점진적으로 동결을 해제하며 훈련.
- 정규화: Dropout, L2 정규화 등을 통해 과적합 방지.
5. 평가 및 최적화
- 검증 세트(Validation Set)를 활용한 성능 평가.
- 하이퍼파라미터 튜닝: 배치 크기, 옵티마이저 종류 조정.
주요 기술 및 방법
1. 학습률 조절
- 계단식 감소(Step Decay): 훈련 중 학습률을 점진적으로 감소.
- 사이클릭 학습률(Cyclic LR): 최소-최대 간 반복적으로 변화.
2. 레이어 동결
- 하위 레이어 고정: 초기 레이어는 일반적인 특징을 학습했으므로 고정.
- 상위 레이어 재학습: 작업 특화된 표현을 학습하기 위해 조정.
3. 데이터 증강
- 이미지: 회전, 크기 조정, 색상 왜곡.
- 텍스트: 동의어 대체, 문장 재구성.
4. 정규화 기법
- Dropout: 뉴런의 20~50%를 무작위로 비활성화.
- L2 정규화: 가중치의 제곱합을 손실 함수에 추가.
5. 점진적 미세조정 (Progressive Unfreezing)
- NLP에서 자주 사용되며, 레이어를 단계적으로 동결 해제.
응용 분야
1. 컴퓨터 비전 (CV)
2. 자연어 처리 (NLP)
3. 음성 인식
- 음성-텍스트 변환: Wav2Vec 2.0을 사용해 방언 인식 모델 훈련.
장점과 한계
장점
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| 효율성 | 대규모 데이터와 컴퓨팅 리소스 절약 |
| 성능 | 사전 훈련된 모델의 표현력 활용으로 빠른 수렴 |
| 유연성 | 다양한 도메인에 모델 재사용 가능 |
한계
- 도메인 불일치: 사전 훈련 데이터와 새로운 데이터의 분포 차이로 성능 저하.
- 과적합 위험: 작은 데이터셋으로 훈련 시 발생 가능성.
- 계산 비용: 전체 레이어 미세조정 시 GPU 메모리 소모 증가.
실무 팁
- 작은 학습률로 시작: 1e-5 수준에서 시작해 점진적으로 증가.
- 검증 세트 사용: 과적합 여부를 실시간 모니터링.
- 레이어별 학습률 설정: 하위 레이어는 낮은 학습률, 상위 레이어는 높은 학습률 적용.
- Early Stopping: 검증 손실이 개선되지 않으면 훈련 중단.
예제 코드 (PyTorch 기반 BERT 미세조정)
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments
# 사전 훈련된 모델 및 토크나이저 로드
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
# 학습 인자 설정
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=16,
learning_rate=2e-5, # 미세조정에 적합한 작은 학습률
evaluation_strategy="epoch",
)
# Trainer 초기화
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset,
)
# 훈련 시작
trainer.train()
참고 자료
- Hugging Face Transformers 문서
- PyTorch 공식 튜토리얼
- Devlin, J. et al. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.
- Howard, J. & Ruder, S. (2018). Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification.
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