Llama 3와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하려면 도메인별 데이터 세트를 사용하여 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 조정해야 합니다. 이 프로세스는 모델의 기존 지식을 활용하여 처음부터 학습하는 것보다 효율적이고 비용 효율적입니다. 이 가이드에서는 메모리 사용과 계산 비용을 최소화하는 매개변수 효율적인 방법인 QLoRA(양자화된 LoRA)를 사용하여 Llama 3를 미세 조정하는 단계를 살펴보겠습니다.
Fine-Tuning 개요
미세 조정에는 몇 가지 핵심 단계가 포함됩니다.
사전 훈련된 모델 선택: 원하는 아키텍처에 맞는 기본 모델을 선택하세요.
관련 데이터 세트 수집: 귀하의 작업에 맞는 데이터 세트를 수집하고 사전 처리합니다.
미세 조정: 데이터 세트를 사용하여 모델을 조정하여 특정 작업에 대한 성능을 개선합니다.
평가: 정성적, 정량적 지표를 모두 사용하여 미세 조정된 모델을 평가합니다.
개념 및 기술
대규모 언어 모델 미세 조정
전체 미세 조정
전체 미세 조정 모델의 모든 매개변수를 업데이트하여 새로운 작업에 맞게 구체화합니다. 이 방법은 상당한 계산 리소스가 필요하며 매우 큰 모델에는 종종 비실용적입니다.
매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)
PEFT는 모델 매개변수의 하위 집합만 업데이트하여 메모리 요구 사항과 계산 비용을 줄입니다. 이 기술은 치명적인 망각을 방지하고 모델에 대한 일반적인 지식을 유지합니다.
LoRA는 몇 개의 저랭크 행렬만 미세 조정하는 반면, QLoRA는 이러한 행렬을 양자화하여 메모리 사용량을 더욱 줄입니다.
미세 조정 방법
전체 미세 조정: 여기에는 작업별 데이터 세트에서 모델의 모든 매개변수를 훈련하는 것이 포함됩니다. 이 방법은 매우 효과적일 수 있지만, 컴퓨팅 비용이 많이 들고 상당한 메모리가 필요합니다.
매개변수 효율적 미세 조정(PEFT): PEFT는 모델 매개변수의 하위 집합만 업데이트하여 메모리 효율성을 높입니다. Low-Rank Adaptation(LoRA) 및 Quantized LoRA(QLoRA)와 같은 기술이 이 범주에 속합니다.
LoRA란?
미세 조정 방법 비교: QLORA는 메모리 스파이크 관리를 위한 4비트 정밀 양자화 및 페이지 최적화기를 통해 LoRA를 향상시킵니다.
LoRA는 개선된 미세 조정 방법으로, 사전 훈련된 모델의 모든 가중치를 미세 조정하는 대신 더 큰 행렬을 근사하는 두 개의 더 작은 행렬을 미세 조정합니다. 이러한 행렬은 LoRA 어댑터를 구성합니다. 이 미세 조정된 어댑터는 사전 훈련된 모델에 로드되어 추론에 사용됩니다.
LoRA의 주요 장점:
메모리 효율성: LoRA는 전체 모델 대신 작은 행렬만 미세 조정하여 메모리 사용량을 줄입니다.
재사용 성: 원래 모델은 변경되지 않고 여러 LoRA 어댑터를 함께 사용할 수 있어 더 낮은 메모리 요구 사항으로 여러 작업을 처리할 수 있습니다.
양자화된 LoRA(QLoRA)란 무엇인가요?
QLoRA는 LoRA 어댑터의 가중치를 더 낮은 정밀도(예: 8비트 대신 4비트)로 양자화하여 LoRA를 한 단계 더 발전시킵니다. 이를 통해 비슷한 수준의 효과를 유지하면서 메모리 사용량과 저장 요구 사항을 더욱 줄일 수 있습니다.
QLoRA의 주요 장점:
더욱 향상된 메모리 효율성: QLoRA는 가중치를 양자화함으로써 모델의 메모리 및 저장 장치 요구 사항을 크게 줄입니다.
성능 유지: 정밀도가 낮아졌음에도 불구하고 QLoRA는 전체 정밀도 모델에 가까운 성능 수준을 유지합니다.
업무별 적응
미세 조정 중에 모델의 매개변수는 새로운 데이터세트에 따라 조정되어 특정 작업에 관련된 콘텐츠를 더 잘 이해하고 생성하는 데 도움이 됩니다. 이 프로세스는 사전 학습 중에 얻은 일반적인 언어 지식을 유지하면서 모델을 대상 도메인의 뉘앙스에 맞게 조정합니다.
실제에서의 미세 조정
전체 미세 조정 대 PEFT
전체 미세 조정: 전체 모델을 훈련하는 데에는 컴퓨팅 비용이 많이 들고 상당한 메모리가 필요합니다.
PEFT(LoRA 및 QLoRA): 매개변수의 하위 집합만 미세 조정하여 메모리 요구 사항을 줄이고 치명적인 망각을 방지하므로 더 효율적인 대안입니다.
구현 단계
환경 설정: 필요한 라이브러리를 설치하고 컴퓨팅 환경을 설정합니다.
데이터 세트 로드 및 사전 처리: 데이터 세트를 로드하여 모델에 적합한 형식으로 사전 처리합니다.
사전 훈련된 모델 로드: QLoRA를 사용하는 경우 양자화 구성으로 기본 모델을 로드합니다.
토큰화: 데이터 세트를 토큰화하여 학습에 대비합니다.
훈련: 준비된 데이터 세트를 사용하여 모델을 미세 조정합니다.
평가: 정성적, 정량적 측정 항목을 사용하여 특정 작업에 대한 모델의 성능을 평가합니다.
LLM 미세 조정을 위한 Steo 단계별 가이드
환경 설정하기
이 튜토리얼에서는 Jupyter 노트북을 사용합니다. 무료 GPU 사용을 제공하는 Kaggle이나 Google Colab과 같은 플랫폼은 이러한 실험을 실행하기에 이상적입니다.
Llama 3 또는 기타 최첨단 오픈소스 LLM과 같은 모델을 미세 조정할 때는 최적의 성능을 보장하기 위해 특정 고려 사항과 조정이 필요합니다. Llama 3, GPT-3, Mistral을 포함한 다양한 모델에 대해 이에 접근하는 방법에 대한 자세한 단계와 통찰력은 다음과 같습니다.
5.1 Llama 3 사용하기
모델 선택:
Hugging Face 모델 허브에서 올바른 모델 식별자를 가지고 있는지 확인하세요. 예를 들어, Llama 3 모델은 다음과 같이 식별될 수 있습니다. meta-llama/Meta-Llama-3-8B 껴안는 얼굴에 대하여.
Llama 3와 같은 모델의 경우 필요한 경우 Hugging Face 계정에 대한 액세스를 요청하고 로그인하세요. (껴안는 얼굴)
토큰화:
Llama 3에 적합한 토크나이저를 사용하고, 해당 모델과 호환되고 패딩, 특수 토큰과 같은 필수 기능을 지원하는지 확인하세요.
메모리 및 계산:
Llama 3와 같은 대형 모델을 미세 조정하려면 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 강력한 GPU 설정과 같은 환경이 메모리 및 처리 요구 사항을 처리할 수 있는지 확인하세요. 환경이 메모리 요구 사항을 처리할 수 있는지 확인하세요. 이는 QLoRA와 같은 기술을 사용하여 메모리 공간을 줄임으로써 완화할 수 있습니다. (허깅 페이스 포럼)
하이퍼파라미터는 모델의 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 고려해야 할 핵심 하이퍼파라미터는 다음과 같습니다.
학습률: 모델이 매개변수를 업데이트하는 속도를 제어합니다. 높은 학습률은 더 빠른 수렴으로 이어질 수 있지만 최적 솔루션을 초과할 수 있습니다. 낮은 학습률은 안정적인 수렴을 보장하지만 더 많은 에포크가 필요할 수 있습니다.
배치 크기: 모델이 매개변수를 업데이트하기 전에 처리된 샘플 수입니다. 배치 크기가 클수록 안정성이 향상되지만 더 많은 메모리가 필요합니다. 배치 크기가 작을수록 학습 프로세스에서 노이즈가 더 많아질 수 있습니다.
그래디언트 축적 단계: 이 매개변수는 매개변수 업데이트를 수행하기 전에 여러 단계에 걸쳐 그래디언트를 축적하여 더 큰 배치 크기를 시뮬레이션하는 데 도움이 됩니다.
에포크 수: 전체 데이터 세트가 모델을 통과하는 횟수입니다. 에포크가 많을수록 성능이 향상될 수 있지만 적절하게 관리하지 않으면 과적합으로 이어질 수 있습니다.
체중 감소: 큰 가중치에 대한 패널티를 부여하여 과잉적합을 방지하기 위한 정규화 기술입니다.
학습률 스케줄러: 성능과 수렴성을 개선하기 위해 훈련 중 학습률을 조정합니다.
특정 모델 및 작업 요구 사항에 따라 학습률, 배치 크기, 그래디언트 축적 단계와 같은 하이퍼파라미터를 조정하여 학습 구성을 사용자 정의합니다. 예를 들어, Llama 3 모델은 더 작은 모델과 비교하여 다른 학습률이 필요할 수 있습니다. (가중치 및 편향) (깃허브)
QLoRA를 사용하면 모델 가중치를 4비트로 양자화하여 메모리 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다. 배치 크기와 모델 크기를 처리할 수 있는 충분한 GPU 메모리가 있는지 확인하세요.
2. 과적합
과적합을 방지하기 위해 검증 지표를 모니터링합니다. 조기 중단 및 가중치 감소와 같은 기술을 사용합니다.
삼. 느린 훈련
배치 크기, 학습률을 조정하고 그래디언트 축적을 사용하여 학습 속도를 최적화합니다.
4. 데이터 품질
데이터 세트가 깨끗하고 사전 처리가 잘 되었는지 확인하세요. 데이터 품질이 좋지 않으면 모델 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
결론
LLM을 미세 조정하는 방법 ing QLoRA는 대규모 사전 훈련된 모델을 컴퓨팅 비용을 절감하여 특정 작업에 적응시키는 효율적인 방법입니다. 이 가이드를 따르면 PHI, Llama 3 또는 기타 오픈 소스 모델을 미세 조정하여 특정 작업에서 높은 성능을 달성할 수 있습니다.