[개발자를 위한 LLM] 전이 학습 (Transfer Leanring)

최근 AI 분야에서 각광을 받는 LLM에 대해서 포스팅을 해보려고 합니다. 

이론적인 지식뿐만 아니라 실무적인 코드도 다룰 예정입니다.

첫 시작은 사전 학습 (Transfer Learning)에 대해서 알아보는 것으로 하려고 합니다. 

 

전이학습 (Transfer Learning)이란?

전이학습은 다음과 같이 정의하며, 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

• 이미 학습된 모델을 다른 문제에 적용하는 기술
• 특정 Task를 학습한 모델을 다른 Task 수행에 재사용하는 기법
• 이미 학습된 모델의 지식을 활용하여 새로운 데이터에 대한 학습을 빠르게 진행할 수 있음
• 학습 데이터가 부족한 분야에서도 높은 성능을 발휘할 수 있음

 

사전학습(Pretraining)과 미세조정(Fine-tuning)

전이학습은 사전학습과 미세조정 단계로 나눌 수 있습니다.

 

사전학습(Pretraining)

• 대규모 데이터셋을 이용하여 모델을 학습시키는 단계
• 사전학습된 모델은 다양한 분야에서 활용될 수 있는 일반적인 지식 습득
• 사전학습된 모델은 이후에 진행될 파인튜닝 단계에서 활용

 

미세조정(Fine-tuning)

• 사전학습된 모델을 특정 분야에 맞게 조정하는 단계
• 사전학습된 모델의 일부 파라미터를 변경하거나 추가적인 학습을 진행하여 특정 분야에 대한 성능 향상을 도모
• 미세조정 단계에서는 학습 데이터의 양이 적거나, 학습 데이터의 분포가 다른 경우에도 높은 성능을 발휘할 수 있음

미세조정의 방법

• 사전학습 모델 전체 재학습
• 사전학습 모델의 일부만 재학습
• 학습과정 없이 분류기만 변경하여 사전학습 모델 사용

 

 

전이학습, 사전학습, 미세조정의 더 자세한 사항은 아래 글을 참고하세요.

 

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전이학습 Transfer Learning

전이 학습(Transfer Learning)은 머신러닝과 딥러닝에서 중요한 개념으로, 이미 다른 작업에 대해 학습된 모델을 새로운, 다른 문제에 적용하는 기술입니다.

이 접근 방식의 핵심은 이미 학습된 모델이 보유하고 있는 지식을 활용(Knowledge Transfer)하여, 새로운 작업에 대한 학습 시간을 단축 시키고, 필요한 데이터의 양을 줄이며, 전반적인 학습 효율성을 향상 시키는 데 있습니다.

 

전이학습의 주요 특징 및 장점

• 지식의 재사용: 전이 학습은 특정 작업(Task A)을 위해 학습된 모델의 지식을 다른 작업(Task B)에 적용함으로써, Task B에 대해 모델을 처음부터 학습시킬 때보다 더 빠르게 학습을 진행할 수 있게 합니다. 이는 이미 학습된 모델이 언어, 이미지, 음성 등에 대한 일반적인 패턴과 규칙을 이해하고 있기 때문에 가능합니다.
• 데이터 부족 문제의 해결: 많은 머신러닝 및 딥러닝 작업에서는 대량의 레이블이 지정된 학습 데이터를 확보하기 어렵습니다. 전이 학습을 통해, 이미 학습된 모델을 사용함으로써, 상대적으로 적은 양의 데이터만으로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 이는 특히 데이터가 부족한 분야에서 유용합니다.
• 학습 시간의 단축: 이미 학습된 모델을 활용함으로써, 새로운 작업에 대한 모델의 학습 시간을 상당히 단축할 수 있습니다. 사전 학습된 모델은 이미 복잡한 특징과 패턴을 인식할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문에, 추가 학습이 더 빠르고 효율적으로 이루어집니다.
• 성능 향상: 전이 학습은 새로운 작업에 대해 모델의 성능을 향상시키는 데에도 기여할 수 있습니다. 사전 학습된 모델이 이미 다양한 데이터와 패턴을 경험했기 때문에, 이를 바탕으로 더 정교하고 세밀한 예측이 가능해집니다.

 

전이학습 적용 사례

• 자연어 처리(NLP): 언어 모델(BERT, GPT 등)은 다양한 NLP 작업(문서 분류, 감정 분석, 질의응답 등)에 전이 학습을 통해 효과적으로 적용됩니다.
• 이미지 인식: 이미지 분류, 객체 탐지 등의 작업에서 사전 학습된 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델을 활용하여 새로운 이미지 데이터셋에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 음성 인식: 음성 데이터에 대해 학습된 모델을 다른 음성 인식 작업에 적용하여, 음성 명령 인식, 음성 번역 등의 분야에서 활용됩니다.

 

전이 학습은 모델의 범용성을 확장하고, 학습 효율성을 높이며, 데이터 부족 문제를 해결하는 강력한 방법론입니다.

최근에 화두인 GPT에서도 전이 학습을 적용하여 높은 성능을 보이고 있습니다. 이런 전이 학습을 통해 연구자와 개발자는 기존의 방대한 학습 데이터와 사전 학습된 모델을 활용하여, 새로운 도전과제에 보다 신속하고 효과적으로 대응할 수 있게 되었습니다. 또한, 전이 학습은 모델의 이해력과 예측 능력을 극대화하여, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있습니다.

 

 

전이학습의 과정 - 사전학습과 미세조정

전이 학습 과정은 크게 두 단계, 사전 학습(Pretraining)과 미세 조정(Fine-tuning)으로 구분됩니다.

이런 과정을 통해 딥러닝 모델이 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에서 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.

 

사전학습(Pretraning)과 업스트림 태스크(Upstream Task)

사전 학습 단계에서는 주로 대규모의 활용하여 모델을 학습시키는 과정 입니다. 이는 업스트림 태스크라고도 불리며, 이 단계에서는 보통 일반적인 언어적 지식을 습득한 모델을 생성합니다.

이 단계의 목적은 모델이 언어의 기본 구조와 패턴, 문맥적 관계 등 일반적인 언어적 지식을 습득하는 것입니다. 사전 학습을 통해 모델은 문장 내 단어의 의미를 추론하고, 문맥에 따른 단어의 적절한 사용법을 이해하게 됩니다.

이 과정에서 사용되는 데이터셋은 특정 작업에 대한 레이블이 지정되지 않은 상태이며, 주로 인터넷에서 수집한 텍스트 데이터나 위키백과와 같은 대규모 텍스트 코퍼스가 사용됩니다. 사전 학습된 모델은 이후 다양한 NLP 작업에 적용되어 높은 성능을 발휘하는 기반을 마련합니다.

 

미세 조정 (Fine-tuning)과 다운스트림 태스크(Downstream Task)

사전 학습된 모델이 일반적인 언어적 지식을 습득한 후, 미세 조정 단계에서는 이 모델을 특정 작업이나 분야에 맞게 조정하는 과정을 거칩니다. 이는 다운스트림 태스크라고도 불리며, 이런 미세 조정을 통해 특정 작업에 대한 레이블이 지정된 데이터셋을 활용하여, 모델의 파라미터를 추가로 조정하고 최적화합니다.

예를 들어, 문서 분류, 감정 분석, 질의응답 시스템 등 특정 작업에 필요한 세부적인 패턴이나 규칙을 모델이 학습하게 됩니다. 미세 조정 과정은 사전 학습에서 습득한 지식을 바탕으로, 상대적으로 적은 양의 데이터로도 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 데이터가 부족한 작업이나, 학습 데이터의 분포가 원래 모델의 학습 데이터와 상이한 경우에 특히 유용합니다.

 

위의 두 단계를 거치며, 모델은 범용적인 언어 이해 능력을 학습하고, 이를 특정 작업에 적용하여 성능을 극대화할 수 있습니다. 업스트림 태스크를 통해 얻은 일반적인 지식이 전이되어 다운스트림 태스크에서 특정 작업의 성능을 높이는 데 결정적인 역할을 수행 합니다. 이러한 과정을 통해 딥러닝 모델은 보다 정교하고 효과적으로 언어 데이터를 처리할 수 있게 됩니다.

 

미세조정의 방법

메세 조정을 수행하는 방법은 3가지로 나눌 수 있습니다.

첫째, 사전 학습된 모델 전체를 재학습 하는 경우 입니다. 이는 지식 전이된 사전 학습 모델의 전체를 재학습 하는 방법 입니다. 보통 학습하려는 데이터의 양이 많고, 데이터의 종류가 사전학습 했던 모델이 학습한 데이터와 많이 다른 경우에 사용합니다.

둘째, 사전 학습된 모델의 일부만 재학습 하는 경우 입니다. 이는 지식 전이된 사전 학습 모델의 일부 계층만 재학습 하는 방법 입니다. 이 방법은 데이터의 양과 종류에 따라서 재학습 하는 계층을 선정하여 재학습 합니다.

셋째, 사전 학습된 모델을 재학습하지 않고 그대로 사용하는 경우 입니다. 이는 데이터의 양이 적고, 사전학습된 모델이 학습한 데이터와 종류가 비슷한 경우 주로 사용하며, 출력부만 변경하는 미세 조정 방법 입니다.

 

 

이상 전이학습과 전이학습 방법인 사전학습과 미세조정에 대해서 알아보았습니다.