ㅁ 최신 기법

ㅇ 정의:
대규모 언어 모델(LLM)에 다양한 자연어 지시문(Instruction)과 그에 대한 적절한 응답을 학습시켜, 사용자의 요청 의도를 더 잘 이해하고 수행할 수 있도록 하는 미세 조정(fine-tuning) 기법.

ㅇ 특징:
– 기존의 단순 문장 완성형 학습과 달리, 명령어 기반 질의응답, 요약, 변환 등의 작업을 하나의 통합된 프레임워크로 학습.
– 다양한 태스크를 단일 모델로 처리 가능 (multi-task learning 효과).
– 학습 데이터로는 사람이 작성한 지시문-응답 쌍 또는 기존 데이터셋을 변환한 synthetic instruction 데이터 사용.
– Zero-shot, Few-shot 성능 향상.

ㅇ 적합한 경우:
– 챗봇, 가상 비서 등 사용자 지시를 이해하고 실행해야 하는 애플리케이션.
– 다양한 업무 도메인에서 범용적으로 활용할 대규모 언어 모델 구축 시.
– 새로운 태스크에 빠르게 적응시키고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– Instruction Tuning과 Prompt Engineering을 혼동하는 경우. Prompt Engineering은 모델 학습이 아니라 입력 설계 단계.
– Instruction Tuning은 모델 파라미터를 실제로 업데이트하는 학습 과정임.
– Supervised Fine-tuning(SFT)과의 관계: Instruction Tuning은 SFT의 한 형태이지만, 단순 태스크별 레이블 학습과 달리 지시문 기반.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “Instruction Tuning은 다양한 지시문-응답 쌍을 학습하여 모델의 범용 지시 수행 능력을 향상시키는 기법이다.”
– X: “Instruction Tuning은 모델에 새로운 프롬프트를 제공하는 과정으로, 파라미터 업데이트 없이 동작한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

Instruction Tuning은 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)와 함께 자주 사용되며, RLHF 이전 단계에서 모델을 지시문에 맞게 정렬(alignment)시키는 역할을 한다. 데이터 품질이 매우 중요하며, 지시문의 다양성과 응답의 정확성이 모델 성능에 큰 영향을 미친다. Multi-task learning과 달리 Instruction Tuning은 태스크를 명시적으로 구분하지 않고, 지시문 형태로 통합하여 학습한다는 점이 특징이다. 대표적인 공개 Instruction Tuning 데이터셋과 모델로는 Alpaca, FLAN, Dolly 등이 있다. 또한 Zero-shot, Few-shot 학습과의 차이를 명확히 이해하고, Instruction Tuning 이후 모델의 일반화 능력이 향상되는 이유를 설명할 수 있어야 한다.