대규모 언어 모델(LLM)의 파인튜닝 및 텍스트 분석: 최적의 기술과 사용 사례

1. 요약

• 이 리포트는 대규모 언어 모델(LLM)의 파인튜닝과 텍스트 분석에 관한 현재의 트렌드와 최적의 기술을 다룹니다. 주요 내용은 LoRA와 QLoRA를 통한 효율적인 미세 조정 방법, 다양한 텍스트 분석 기법, 그리고 LLM을 활용한 애플리케이션 개발 방법입니다. LoRA와 QLoRA는 각각 저순위 적응과 4비트 가중치 양자화를 통해 메모리 효율성을 높였습니다. 또한, ChatGPT를 활용하여 뉴스 기사 데이터를 예측하는 실험과 전통 텍스트 분석 기법과의 비교를 통해 LLM의 실제 적용 가능성을 언급했습니다. 최종적으로, LLM의 하이퍼파라미터 최적화, 최신 모델(GPT-J, 라마 등)의 소개와 이를 효과적으로 활용하는 방법도 포함하고 있습니다.

2. LoRA를 통한 효율적인 미세 조정

• 2-1. LoRA의 개념

• LoRA(Low Rank Adaptation)는 저순위 적응 방식으로, 사전 학습된 대규모 언어 모델의 모든 가중치를 미세 조정하는 대신, 큰 가중치 행렬을 두 개의 작은 행렬로 근사화하여 미세 조정합니다. 이렇게 미세 조정된 어댑터는 사전 학습된 모델에 로드되어 추론에 사용됩니다.

• 2-2. QLoRA의 발전

• QLoRA는 LoRA의 한 변형으로, 사전 학습된 모델을 8비트가 아닌 4비트 가중치로 양자화하여 GPU 메모리에 로드하는 방법입니다. 이 방식은 메모리 효율이 더 높지만 LoRA와 유사한 효과를 유지합니다. Dettmers 등의 연구에 따르면 QLoRA는 적은 자원으로도 높은 품질의 출력을 달성할 수 있습니다.

• 2-3. 최적의 하이퍼파라미터 선택

• LoRA와 QLoRA의 성능을 극대화하려면 적절한 하이퍼파라미터를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, r 값(낮은 순위 행렬의 순위)와 target_modules(타겟 모듈)의 선택이 미세 조정 품질에 큰 영향을 미칩니다. 실험에 따르면, attention block만 타겟팅하는 것보다 모든 선형 레이어를 타겟팅할 때 더 높은 품질의 결과를 얻을 수 있습니다.

• 2-4. HuggingFace PEFT 라이브러리 활용

• HuggingFace의 파라미터 효율적 미세 조정(PEFT) 라이브러리는 LoRA와 QLoRA를 구현하는 데 유용한 도구를 제공합니다. 이 라이브러리는 bitsandbytes와 함께 사용될 수 있으며, TRL 라이브러리와 통합하여 원활한 미세 조정 프로세스를 지원합니다. 또한, Supervised Fine Tuning을 위해 데이터를 적절한 형식으로 변환하고 모델을 훈련하는 과정을 간편하게 만들어 줍니다.

3. LLM과 텍스트 분석

• 3-1. ChatGPT와 LLM의 역할

• 2023년은 AI 기술에 있어 획기적인 해였으며, OpenAI의 ChatGPT가 그 중심에 있었습니다. 이 AI 모델은 일상과 업무 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. Meta의 LLaMa 2와 Google의 Gemini도 각각 7월 18일과 12월 6일에 공개되었습니다. 이러한 거대 언어 모델(LLM)들은 단순한 텍스트 분석을 넘어 데이터 처리와 해석 방법을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

• 3-2. 전통적 텍스트 분석 vs AI 기반 접근 방법

• 전통적인 텍스트 분석 기법으로는 코드 다이어그램, 워드 클라우드, 동시 출현 네트워크 등이 있습니다. 이러한 방법들은 텍스트 데이터를 시각화하거나 주제별로 군집화하는 데 사용됩니다. 반면, AI 기반 접근 방법인 ChatGPT는 다양한 형태와 스타일의 텍스트 데이터를 유연하게 처리하고, 복잡한 문맥과 뉘앙스를 파악하는 데 강점을 가집니다. LLM(대규모 언어 모델)을 통한 접근은 텍스트 분석의 정확성과 효율성을 크게 향상시킵니다.

• 3-3. 다양한 텍스트 분석 기법

• 1. Latent Dirichlet Allocation (LDA): LDA는 토픽 모델링 분야에서 대중적인 알고리즘으로, 문서를 여러 주제의 조합으로 보고 각 주제가 특정 단어들로 구성된 확률 분포로 표현된다고 가정합니다. 이를 통해 문서에 대한 주제 분포를 추정하고 주제별 키워드를 추출할 수 있습니다. 2. Non-negative Matrix Factorization (NMF): 고차원 데이터를 더 낮은 차원의 두 행렬로 분해하는 기법으로, 이를 통해 문서 내 주제의 중요도를 결정하는 가중치를 도출합니다. 3. K-means 클러스터링: 텍스트 데이터를 벡터 공간 모델로 변환하여 K개의 클러스터로 분류하는 방법입니다. 클러스터 내의 데이터 포인트들은 유사한 특성을 가지며, 이를 통해 주요 키워드를 추출할 수 있습니다. 4. Word Embedding 기반 접근: Word2Vec 및 GloVe와 같은 워드 임베딩 모델을 사용하여 단어들을 밀집 벡터 형태로 표현합니다. 이를 통해 단어 간 유사도나 의미적 관계를 수치적으로 표현하고, 주제별 키워드를 추출할 수 있습니다. 5. Hierarchical Clustering: 데이터 포인트들을 트리 형태의 구조로 묶어서 그룹화하는 방법입니다. 이를 통해 다양한 수준에서 텍스트 데이터를 그룹화하고 각 그룹의 대표적인 키워드를 추출할 수 있습니다.

• 3-4. ChatGPT를 활용한 문서 주제 예측

• ChatGPT를 사용하여 뉴스 기사 데이터를 분류한 결과, 주요 주제별로 높은 정확도의 예측을 나타냈습니다. 예를 들어, Politics 카테고리는 25번 중 21번 올바르게 예측되었으며, Entertainment 카테고리는 25번 중 18번 올바르게 예측되었습니다. ChatGPT는 복잡한 코딩 과정 없이도 직관적인 결과를 제공하며, 주제어 추출의 번거로움을 줄일 수 있는 장점이 있습니다. 하지만, 모델의 한계와 무분별한 사용을 경계하며 책임감 있는 사용이 필요합니다.

4. 개발자를 위한 LLM 활용 방법

• 4-1. 트랜스포머 및 GPT 개요

• 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 어텐션 메커니즘을 통해 각 레이어 간 정보를 유실하지 않고 전달할 수 있습니다. 어텐션은 쿼리, 키, 밸류로 구성되며, 이를 통해 각 위치의 중요도를 결정하는 데 도움을 줍니다. GPT는 트랜스포머의 디코더 부분만을 사용하여 만든 언어 모델이며, 현재 GPT-2, GPT-3, GPT-3.5-turbo, GPT-4 모델이 있습니다. GPT-3는 175B의 파라미터를 가지고 있으며, GPT-4는 멀티모달 쿼리를 지원합니다.

• 4-2. 최신 모델 소개 (GPT-J, 라마 등)

• 최근의 최신 모델로는 GPT-J와 라마(Llama) 기반의 모델들이 있습니다. GPT-J는 6.7B의 파라미터를 가지고 있으며, 적절히 파인튜닝하면 일부 작업에서 175B GPT-3보다 성능이 좋습니다. 라마 모델은 3B부터 65B 크기까지 다양하게 공개되어 있으며, Alpaca와 Vicuna 같은 파생 모델들은 라마 기반으로 높은 성능을 보여줍니다. 라마 모델은 CC-BY-NC 라이센스를 사용하지만 GPT-J를 기반으로 한 GPT4ALL-J, Dolly, MPT, Falcon 등 모델들 또한 주목받고 있습니다.

• 4-3. PEFT 기법 (LoRA, IA3)

• Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT) 기법은 백본 모델의 파라미터를 건드리지 않고 상대적으로 작은 추가 파라미터만 학습하는 방식입니다. LoRA (Low-rank Adaptation)는 파라미터 랭크를 낮추어 적은 파라미터로 빠르게 학습할 수 있는 방식으로, 최근 많이 사용되고 있습니다. IA3 (Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Inner Activations)는 어텐션의 키와 밸류 매트릭스, FF 레이어를 스케일링하는 어댑터를 추가하는 방식입니다.

• 4-4. 정보검색과 프롬프트 엔지니어링

• LLM에서의 정보검색과 프롬프트 엔지니어링은 중요합니다. RAG (Retrieval Augmented Generation)는 외부 저장소를 이용해 LLM이 open-book query 모델로 동작하도록 하는 방식입니다. 프롬프트 엔지니어링은 LLM 모델이 원하는 결과를 잘 내도록 인풋 파라미터만 조정하는 방식입니다. LangChain, Griptape, Auto-GPT 등 라이브러리들은 ReAct 기법을 사용한 프롬프트 엔지니어링 기반으로 동작합니다.

• 4-5. 기술 및 라이센스 정보

• 대부분의 최신 모델들은 The Pile 데이터를 기반으로 다양한 데이터를 추가하여 학습됩니다. 라마 모델은 CC-BY-NC 라이센스를 사용하여 상업적으로 사용할 수 없지만, Falcon, MPT, Dolly 같은 모델들은 아파치 2.0 라이센스를 따라 상업적으로 자유롭게 사용할 수 있습니다. 모델 크기와 관련해서는 일반적으로 7B 크기의 모델들이 float16을 사용할 때 약 14GB의 GPU 메모리를 사용합니다.

5. 결론

• 이 리포트는 LoRA 및 QLoRA를 통한 최적의 파인튜닝 기술과 ChatGPT, GPT-J, 라마 등의 최신 LLM을 효율적으로 활용하는 방법을 다양한 사례를 통해 제시하였습니다. LoRA와 QLoRA는 하이퍼파라미터 최적화를 통해 적은 자원으로도 높은 성능을 구현할 수 있었고, 텍스트 분석에서는 ChatGPT가 전통적인 방법보다 높은 정확도를 보여주었습니다. 주요 한계는 다양한 텍스트 데이터에서의 성능 변동성과 상업적인 라이센스 사용 제약이 있을 수 있습니다. 추가 연구로는 더 많은 데이터셋을 활용한 검증과 PEFT 기법의 최적화를 제안합니다. 미래에는 LLM의 발전과 함께 더욱 정교하고 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있을 것으로 기대됩니다. 실질적으로, 이러한 기술들은 AI 기반 텍스트 분석, 자연어 처리 시스템 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.

6. 용어집

• 6-1. LoRA [기술]

• Low Rank Adaptation(LoRA)은 대규모 언어 모델의 파인튜닝을 위한 기술로, 효율적인 하이퍼파라미터 선택을 통해 최적의 성능을 빠르게 얻을 수 있습니다. HuggingFace의 PEFT 라이브러리를 활용하여 쉽게 구현할 수 있으며, 텍스트 관련 작업에 널리 사용됩니다.

• 6-2. QLoRA [기술]

• QLoRA는 Low Rank Adaptation(LoRA)의 더 발전된 형태로, 파인튜닝 과정에서 더욱 효율적인 메모리 사용과 성능을 제공합니다. 다양한 텍스트 분석 및 생성 작업에 높은 효율성을 보입니다.

• 6-3. ChatGPT [기술]

• OpenAI에서 개발한 ChatGPT는 대규모 언어 모델(LLM)로, 자연어 처리와 텍스트 생성 등 다양한 애플리케이션에 활용됩니다. 텍스트 분석 및 키워드 추출에서 탁월한 성능을 보이며, ChatGPT 기반의 문서 주제 예측도 성공적으로 수행됩니다.

• 6-4. GPT-J [기술]

• GPT-J는 대규모 언어 모델로, 고성능 자연어 처리 작업에 사용됩니다. 최신 AI 기술을 활용하여 높은 정확도의 텍스트 생성 및 분석을 가능하게 합니다.

• 6-5. 라마(Llama) [기술]

• 라마(Llama)는 대규모 언어 모델로, 특히 자연어 처리가 중요한 다양한 작업에서 사용됩니다. 뛰어난 성능과 확장성을 특징으로 합니다.

7. 출처 문서

• LoRA를 통한 효율적인 미세 조정: 대규모 언어 모델을 위한 최적의 파라미터 선택 가이드https://www.databricks.com/kr/blog/efficient-fine-tuning-lora-guide-llms
• LLM과 Text Analytics: 새로운 가능성을 탐색하다https://community.heartcount.io/ko/llm-text-anlaytics/
• 개발자로서 LLM 사용을 위해 알아두면 좋은 내용들https://haandol.github.io/2023/05/02/llm-for-ordinary-developers.html