Gemma 3 미세 조정: 실제 고려 사항 및 적용

Fine-Tuning의 매력: RAG의 한계를 넘어서

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 유용하지만, 특수 코드베이스나 내부 문서의 미묘한 차이와 복잡성을 완전히 포착하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 더 큰 코퍼스에서 관련 정보를 검색하는 방식은 문맥별 패턴과 관계를 이해하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 반면, Fine-tuning은 모델이 대상 도메인에 대한 더 깊은 이해를 갖도록 하여 더 정확하고 관련성 있는 출력을 생성할 수 있습니다.

Fine-tuning을 위해 코드를 변환하는 과정은 일반적으로 일련의 입력-출력 쌍 또는 구조화된 데이터 표현으로 변환하는 것을 포함합니다. 이 변환에 필요한 노력은 코드베이스의 복잡성과 구성에 따라 달라질 수 있습니다. 그러나 Hugging Face 라이브러리 및 예제 스크립트를 포함한 여러 도구와 기술을 통해 이 프로세스를 크게 간소화할 수 있습니다.

Fine-Tuning 환경 탐색: 과제 및 고려 사항

Fine-tuning은 엄청난 가능성을 가지고 있지만, 내재된 과제와 절충점을 인지하는 것이 중요합니다.

• 모델 버전 종속성: Fine-tuning은 특정 버전의 기본 모델에 종속됩니다. 최신 모델로 업그레이드하려면 Fine-tuning 프로세스를 반복해야 할 수 있으며, 추가 시간과 리소스 비용이 발생할 수 있습니다.
• 지속적인 Fine-Tuning: 기본 코드베이스가 발전함에 따라 Fine-tuned 모델이 구식이 될 수 있습니다. 지속적인 Fine-tuning은 이상적이지만, 운영상의 복잡성을 야기합니다.
• Fine-Tuning의 연금술: 이 분야의 발전에도 불구하고, Fine-tuning은 여전히 ​​예술적인 요소를 가지고 있습니다. 최적의 결과를 얻으려면 실험과 신중한 매개변수 조정이 필요한 경우가 많습니다.
• 수명 주기 관리: 데이터 업데이트, 모델 버전 관리, 서빙 인프라를 포함한 Fine-tuned 모델 관리의 실제적인 측면은 특히 대규모 조직에서 상당한 문제를 야기합니다.

실제 Fine-Tuning: 실제 사용 사례

이러한 과제에도 불구하고 Fine-tuning은 다양한 영역에서 성공적인 응용 프로그램을 찾았습니다.

• 내부 지식 관리: 대규모 조직은 Fine-tuning을 활용하여 내부 지식 기반을 강화하고 있습니다. 독점 코드, 문서 및 워크플로우에 대한 모델을 학습시킴으로써 조직의 특정 컨텍스트를 이해하는 지능형 어시스턴트를 만들 수 있습니다.
• 예측 프로세스 안내: 복잡한 워크플로우에서 Fine-tuned 모델은 프로세스의 다음 단계를 예측하여 사용자가 복잡한 작업을 수행하도록 안내할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 현재 활동을 기반으로 사용자 인터페이스 (DOM) 내에서 관련 섹션을 강조 표시하는 소프트웨어를 개발할 수 있습니다. 이러한 경우의 Fine-tuning은 일반적으로 풍부한 JSON 및 DOM 데이터를 포함합니다.
• 코드 완성 및 생성: Fine-tuning, 특히 ‘fill in the middle’과 같은 기술은 통합 개발 환경 (IDE) 내에서 코드 완성 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 프로세스는 일반적으로 파일에서 코드 섹션을 추출하고 AI에게 누락된 부분을 예측하도록 하는 작업을 포함합니다.
• 금융, 법률 및 의료 애플리케이션: 데이터 프라이버시 및 정확성 요구 사항이 엄격한 산업에서는 Fine-tuning을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 여기에는 다음과 같은 애플리케이션이 포함됩니다.
  • 거래 및 실시간 데이터 분석
  • 헤드라인 구문 분석 및 신호 생성
  • 의료 진단 및 문서 처리
• 모델 증류 (Model Distillation): Fine-tuning은 더 크고 강력한 모델의 지식을 더 작고 효율적인 모델로 증류하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 리소스가 제한된 장치에 모델을 배포하는 데 특히 유용합니다.
• 인간 피드백 기반 강화 학습 (RLHF) 및 직접 선호도 최적화 (DPO): 광범위한 사용자 피드백 데이터가 있는 조직은 DPO와 같은 Fine-tuning 기술을 활용하여 모델을 사용자 선호도에 맞출 수 있습니다.
• 비전 언어 모델 (VLM): Fine-tuning은 VLM의 기능을 향상시키는 데 매우 유용하며, 특히 다음과 같은 작업에서 유용합니다.
  • 구조화된 문서 (양식, 보고서)에서 데이터 추출
  • 이미지 이해 및 분석 개선
  • VLM에서 정확하고 구조화된 출력 촉진

비전 언어 모델에 대한 참고 사항:

데스크톱 애플리케이션에서 작은 양자화된 비전 모델 (2B-7B 매개변수)을 사용하는 것은 특히 흥미로운 발전입니다. 가벼운 LORA Fine-tune으로 원시 이미지 이해 기능이 크게 달라지지는 않지만, 구조화되고 상세하며 문맥에 맞는 출력을 이끌어내는 능력이 크게 향상됩니다. 이 Fine-tuning을 통해 더 작은 모델이 다운스트림 애플리케이션의 기대에 부합하는 출력을 안정적으로 생성할 수 있습니다.

Fine-Tuning 전략 및 기술

Fine-tuning 프로세스를 최적화하기 위해 여러 전략과 기술을 사용할 수 있습니다.

• Low-Rank Adaptation (LoRA): LoRA는 모델 매개변수의 작은 부분만 업데이트하는 데 중점을 둔 메모리 효율적인 Fine-tuning 기술입니다. 이를 통해 리소스가 제한된 하드웨어에서도 더 큰 모델을 Fine-tuning할 수 있습니다.
• 양자화 (Quantization): 모델 매개변수의 정밀도를 줄이면 (예: 4비트로) 메모리 사용 공간과 계산 요구 사항을 크게 줄여 Fine-tuning을 더 쉽게 수행할 수 있습니다.
• 채팅 템플릿 선택: 적절한 채팅 템플릿을 선택하는 것은 Fine-tuned 모델이 대화 환경에서 효과적으로 상호 작용하도록 하는 데 중요합니다. 많은 사용자가 이 단계를 간과하여 성능이 저하됩니다.
• 일반화된 순위 보존 최적화 (GRPO): GRPO는 추론 Fine-tuning을 위한 강력한 기술이며, 특히 레이블이 지정된 ‘사고 사슬 (chain-of-thought)’ 데이터를 사용할 수 없는 경우에 유용합니다. 입력과 출력, 그리고 사용자 정의 보상 함수만 사용하여 Fine-tuning할 수 있습니다.
• 모델 병합 (Model Merging): TIES (mergekit에 도입됨)와 같은 기술을 사용하면 기본 모델, Fine-tuned 모델 (단계 모델) 및 채팅 모델의 가중치를 병합할 수 있습니다. 이를 통해 세 가지 모델의 장점을 모두 유지하는 최종 모델을 만들 수 있습니다.
• 반복적인 Fine-tuning: 검색 애플리케이션의 경우, 코드 또는 문서 청크를 LLM에 반복적으로 제공하면 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 접근 방식은 LLM이 매우 큰 컨텍스트에서 어려움을 겪는 ‘건초 더미 (haystack)’ 문제를 완화할 수 있습니다.

하드웨어 및 인프라 고려 사항

Fine-tuning을 위한 하드웨어 요구 사항은 모델 크기와 선택한 기술에 따라 다릅니다.

• 단일 GPU: 더 작은 모델과 실험의 경우, 단일 소비자 등급 GPU (예: 4090, 5090)로 충분할 수 있습니다. 그러나 훈련에는 여전히 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.
• 클라우드 기반 GPU: RunPod, Vast.ai 및 Google Colab과 같은 온라인 서비스는 고성능 GPU (예: H100)에 대한 액세스를 임대 방식으로 제공합니다. 이는 더 큰 모델이나 더 긴 훈련 실행에 가장 비용 효율적인 옵션인 경우가 많습니다.
• 다중 GPU 및 다중 노드 확장: 가능하지만, 여러 노드 또는 GPU로 확장하는 것은 일반적으로 더 크고 더 많은 GPU를 가진 단일 머신 내에서 확장하는 것보다 더 복잡합니다.
• Apple Silicon (Mac): 충분한 통합 메모리 (예: 128GB)가 있는 Mac은 LORA 어댑터를 훈련하는 데 사용할 수 있지만, NVIDIA GPU보다 속도가 느립니다.

추론 및 배포

모델이 Fine-tuning되면 추론을 위해 배포하는 데 자체적인 고려 사항이 있습니다.

• 자체 호스팅 (Self-Hosting): 자체 호스팅은 더 큰 제어 및 사용자 정의를 허용하지만 인프라 관리가 필요합니다. vLLM (추론용) 및 터널링 솔루션 (예: SSH 기반)과 같은 도구를 사용하면 이 프로세스를 단순화할 수 있습니다.
• 서버리스 LoRA 제공자: Together AI와 같은 서비스는 LoRA 어댑터의 서버리스 배포를 제공하여 인프라 관리 필요성을 없애고 기본 모델 가격 외에 추가 비용이 발생하지 않는 경우가 많습니다.
• 양자화된 모델: Fine-tuned 모델의 4비트 양자화 버전을 배포하면 추론 비용과 리소스 요구 사항을 크게 줄일 수 있습니다.
• OpenAI 및 Google Cloud: 이러한 플랫폼은 Fine-tuning 및 추론 서비스도 제공하여 확장 가능하고 관리되는 솔루션을 제공합니다.

비용 요소

Fine-tuning 비용은 선택한 접근 방식에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

• GPU 임대: A100 GPU를 몇 시간 동안 임대하는 데는 수십 달러가 소요될 수 있습니다. 이는 Fine-tuning을 위한 일회성 비용입니다.
• 추론 비용: 결과 모델로 추론을 실행하면 지속적인 비용이 발생할 수 있으며, 프로덕션 애플리케이션의 경우 월별 수백 또는 수천 달러에 이를 수 있습니다.
• 무료/저비용 옵션: Google Colab은 무료 GPU 시간 (제한 있음)을 제공하고 Kaggle은 주당 30시간의 무료 시간을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 실험 및 소규모 Fine-tuning에 적합할 수 있습니다.

Fine-Tuning의 미래

Fine-tuning 분야는 빠르게 발전하고 있습니다. 모델이 더욱 유능하고 효율적이 되고 도구와 기술이 계속 개선됨에 따라 Fine-tuning은 더욱 접근하기 쉽고 영향력이 커질 것입니다. 도구 호출 및 구조화된 출력 생성과 같은 작업에 대한 더 나은 지원 개발은 실제 애플리케이션을 위한 Fine-tuning의 실용성을 더욱 향상시킬 것입니다. 더 작은 모델, QLoRA 및 GRPO를 사용한 더 접근하기 쉬운 Fine-tuning 추세는 개인과 소규모 팀이 실험하고 혁신할 수 있는 가능성을 열어줍니다.