ㅁ 대규모 모델 활용

ㅇ 정의:
– 대규모 모델 활용이란 사전 학습된 대규모 AI 모델을 특정 작업에 맞게 조정하거나 응용하여 사용하는 것을 의미.

ㅇ 특징:
– 대규모 데이터셋으로 사전 학습된 모델을 기반으로 하므로 초기 학습 비용과 시간이 절감됨.
– 다양한 도메인에 적응 가능하며, 추가 학습을 통해 성능 향상 가능.
– 모델 크기와 복잡성으로 인해 고성능 하드웨어가 요구될 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 데이터셋을 수집하기 어려운 경우.
– 특정 도메인에 맞는 추가적인 세부 조정이 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 대규모 모델 활용이 항상 최적의 결과를 보장한다고 생각하는 경우.
– 모델 크기와 성능이 반드시 비례한다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 대규모 모델은 사전 학습된 상태에서 특정 작업에 맞게 조정하여 사용할 수 있다.
– X: 대규모 모델은 추가 학습 없이도 모든 도메인에서 최적의 성능을 발휘한다.

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1. 파인튜닝

ㅇ 정의:
– 파인튜닝은 사전 학습된 모델을 특정한 작업이나 도메인에 적합하도록 추가로 학습시키는 과정.

ㅇ 특징:
– 기존 모델의 지식을 보존하면서 새로운 데이터에 적응 가능.
– 상대적으로 적은 데이터로도 효과적인 학습 가능.
– 과적합 방지를 위한 적절한 하이퍼파라미터 설정이 중요.

ㅇ 적합한 경우:
– 특정 도메인에 특화된 데이터셋이 있는 경우.
– 사전 학습된 모델의 일반적인 지식을 유지하면서 도메인 특화 작업을 수행하려는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 파인튜닝이 항상 성능을 향상시킨다고 생각하는 경우.
– 사전 학습된 모델의 구조를 변경하지 않고도 파인튜닝이 가능하다는 점을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 파인튜닝은 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 추가 학습시키는 과정이다.
– X: 파인튜닝은 사전 학습된 모델의 구조를 변경하여 새로운 작업에 맞게 학습시키는 것을 의미한다.

ㅁ 추가 학습 내용

대규모 모델 활용과 관련된 학습 내용 정리:

1. 전이 학습과 파인튜닝의 차이점
전이 학습은 사전 학습된 모델의 가중치를 초기화 값으로 사용하여 새로운 작업에 적응시키는 방식이다. 반면, 파인튜닝은 사전 학습된 모델의 가중치를 기반으로 추가 학습을 진행하여 특정 작업에 최적화하는 과정이다. 이 두 가지 방법은 유사하지만, 파인튜닝은 기존 가중치를 수정한다는 점에서 차이가 있다.

2. 파인튜닝의 구체적 사례
파인튜닝의 대표적인 사례로는 GPT 모델을 사용하여 특정 도메인의 질문-응답 시스템을 구축하는 것이 있다. 예를 들어, 의료 분야에서 환자의 질의에 맞는 답변을 제공하는 시스템을 개발할 때, 일반적인 GPT 모델을 의료 데이터로 추가 학습시켜 해당 분야에 적합한 성능을 발휘하도록 만들 수 있다.

3. 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성
파인튜닝 과정에서 학습률, 배치 크기 등의 하이퍼파라미터 설정은 결과에 큰 영향을 미친다. 적절한 학습률은 모델이 안정적으로 수렴하도록 돕고, 배치 크기는 학습 속도와 메모리 사용량에 영향을 준다. 따라서 하이퍼파라미터를 신중하게 조정하는 것이 중요하다.

4. 파인튜닝의 한계
파인튜닝은 항상 이상적인 솔루션이 아니다. 데이터가 부족한 경우 모델이 충분히 학습되지 않을 수 있으며, 과적합 문제가 발생할 가능성도 있다. 또한, 특정 도메인에 최적화된 모델은 다른 도메인에서 성능이 저하될 수 있다. 이러한 한계를 인지하고 적절한 대안을 고려해야 한다.