참고팁X
LLM 파인튜닝 기법 5가지: LoRA부터 VeRA까지 개념 정리
파인튜닝 기법별 차이와 원리를 시각적으로 이해하기 쉽게 설명함. 학습 효율 최적화 전략 수립 시 참고할 만함.
요약
거대언어모델(LLM)의 파라미터 규모가 수십억 개에 달하면서 전통적인 파인튜닝 방식은 비효율적이므로, 최근에는 파라미터 효율적 파인튜닝(PEFT) 기법이 주로 활용된다. 가장 대표적인 LoRA는 가중치 행렬 대신 저차원 행렬(A, B)을 추가 학습하여 메모리 사용량을 수 MB 단위로 대폭 줄인다. LoRA-FA는 행렬 A를 동결하여 활성화 메모리 소모를 개선했고, VeRA는 A와 B를 모든 층에서 공유하고 스케일링 벡터만 학습하여 효율성을 극대화했다. Delta-LoRA는 학습 단계별 행렬 곱의 차이를 가중치에 반영하며, LoRA+는 행렬 B에 더 높은 학습률을 적용해 수렴 속도를 개선했다. 실무자는 이러한 PEFT 기법들의 특징을 이해하고 프로젝트의 컴퓨팅 자원 상황에 맞춰 선택적으로 적용해야 한다.
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원문 제목 @_avichawla: I have been fine-tuning LLMs for over 3 years now. Here are 5 LLM fine-tuning techniques, explained with visuals: Traditional fine
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