참고팁X
LLM 파인튜닝 핵심 기법 12가지 정리
LoRA, DPO, GRPO 등 LLM 튜닝 시 알아야 할 최신 기술 요약. 모델 학습 및 최적화 전략 수립에 참고 가능.
요약
AI 개발자 @_avichawla가 지난 2년간의 경험을 바탕으로 LLM 파인튜닝 핵심 기법 12가지를 정리했다. 우선 LoRA와 QLoRA는 적은 파라미터로 효율적인 학습을 지원하며, BitFit은 편향값만 학습해 비용을 최소화한다. Instruction tuning, Prefix tuning, Adapter tuning, P-tuning 등은 모델의 지시 이행 능력과 특정 태스크 적응력을 높이는 기법들이다. 정렬 기법으로는 기존 RLHF의 복잡성을 개선한 DPO와 최근 DeepSeek R1에 적용된 GRPO 및 RLVR이 주목받고 있다. 마지막으로 연합 학습(Federated fine-tuning)은 데이터를 외부로 유출하지 않고 분산 학습할 수 있는 환경을 제공한다. 추가로 단순 평가 모델의 한계를 극복하기 위해 학습 시 LLM이 직접 응답을 평가하고 순위를 매기는 RULER 방식 등이 활용되고 있다.
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원문 제목 @_avichawla: I have been fine-tuning LLMs for over 2 years now! Here are the top 12 techniques I'd learn if I were to fine-tune them: Bookmark
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