pre-training / fine-tuning / transfer learning / prompt-tuning

Pre-training

• 먼저 큰 데이터셋에서 모델을 사전 학습시키는 과정을 말합니다.
• 일반적으로 pre-training에는 대량의 데이터셋이 필요하며, 이를 통해 모델은 데이터의 패턴과 특징을 파악하고 일반적인 지식을 학습합니다.
• 이러한 사전 학습을 통해 모델은 새로운 작업에 대해 더 잘 일반화할 수 있습니다.

Fine-tuning

• 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 조정하는 과정을 말합니다.

• 이를 통해 모델은 특정 작업에 대한 추가 학습을 수행하고 해당 작업에 대한 최적의 성능을 얻을 수 있습니다.

• Fine-tuning은 일반적으로 pre-training에서 생성된 모델을 새로운 작업에 맞게 수정하는 방식으로 이루어집니다.

• 이를 위해 추가 데이터와 작업에 따른 적절한 손실 함수를 사용합니다.

• 예를 들어, 이미지 분류 작업을 위해 pre-training된 모델은 fine-tuning 단계에서 새로운 데이터셋에서 이미지와 레이블을 사용하여 적합한 가중치를 찾아내는 방식으로 학습됩니다.

• 미리 학습된(pre-trained) 모델을 새로운 태스크(task)에 맞게 fine-tuning하여 사용하는 방법입니다.

• Fine-tuning은 기존의 학습된 모델의 일부 레이어를 새로운 데이터에 맞게 학습시키는 것으로, 일반적으로 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 얻을 수 있습니다.

• 예를 들어, 이미지 분류 문제에서 ImageNet 데이터셋에서 학습된 모델의 일부 레이어를, 새로운 데이터셋에 맞게 재학습시키는 것이 대표적인 예입니다.

Transfer-learning

• 미리 학습된(pre-trained) 모델의 일부 또는 전체 레이어를 새로운 태스크(task)에 맞게 재사용하여 사용하는 방법입니다.
• Transfer learning은 한 도메인에서 학습된 모델을 다른 도메인에서도 사용할 수 있도록 하는 기술로, 학습 데이터가 부족한 경우에도 높은 성능을 얻을 수 있습니다.
• 예를 들어, 이미지 분류 문제에서 ImageNet 데이터셋에서 학습된 모델을, 자율주행 자동차에서 도로의 상황을 인식하는 데에 활용하는 것이 대표적인 예입니다.

Fine-tuning VS Transfer-learning

• Fine-tuning과 Transfer learning의 차이점은 학습된 모델의 사용 방법입니다.
• Fine-tuning은 학습된 모델의 일부 또는 전체 레이어를 새로운 데이터셋에 맞게 학습시키는 방법으로, 새로운 데이터셋에서 사용됩니다.
• 반면에 Transfer learning은 학습된 모델의 일부 또는 전체 레이어를 새로운 도메인에서 활용하는 방법으로, 기존 학습된 모델을 다른 도메인에서도 활용할 수 있습니다.

prompt-tuning

• Prompt tuning은 자연어 처리 모델을 빠르게 조정하고 수정하는 방법 중 하나

• Prompt tuning은 사전 훈련된 모델에서 특정 작업에 대해 매우 높은 성능을 달성하기 위해 prompt를 사용하여 모델을 미세 조정하는 것

• Prompt는 모델에 대한 작업 지시를 의미

  • 모델에게 수행할 작업을 정확하게 지시하고 입력 데이터와 출력 결과를 결합하는 방법을 지정

• Prompt tuning은 prompt를 사용하여 모델의 출력을 조정하고, 목표 작업에 맞게 미세 조정합니다. 이를 통해 모델은 해당 작업에 대해 더 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.

• Prompt tuning은 학습 데이터가 적은 상황에서 특히 유용합니다.

• 대규모 데이터셋이 없거나 대상 작업에 대한 데이터가 부족한 경우, prompt tuning을 사용하여 모델을 최적화할 수 있습니다.

• 또한, prompt tuning은 빠른 시간 내에 모델을 수정하고 특정 작업에 대한 성능을 향상시킬 수 있어서 실용적입니다.

• 최근에는 GPT-3와 같은 대규모 모델을 사용하여 prompt tuning의 효과를 크게 높였습니다.

• 이러한 모델은 다양한 작업에 대해 높은 일반화 성능을 발휘하고, prompt tuning을 사용하여 더욱 정교하게 조정될 수 있습니다.

• 예시 1

  • BERT 모델에서 prompt tuning을 수행하는 경우, 특정 작업을 수행하기 위해 해당 작업과 관련된 prompt 또는 토큰 시퀀스를 추가로 학습시키는 것입니다.
  • 예를 들어, 질문 답변 작업을 수행하는 경우, 질문과 답변의 토큰 시퀀스를 모델 입력으로 사용하여 해당 작업을 학습시키는 것입니다.
  • 이렇게 하면 모델이 해당 작업을 수행하는 데 필요한 정보를 더 잘 이해하고 이를 반영하여 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다.

• 예시 2

  • 또 다른 예로는 GPT-3 모델에서 prompt tuning을 수행하는 경우, 원하는 작업에 대한 질문 또는 명령문과 함께 모델에 입력을 제공하는 것입니다.
  • 예를 들어, "Translate the following sentence into French: 'I love you'"와 같은 질문 또는 명령문을 추가하여 번역 작업을 수행하도록 모델을 튜닝할 수 있습니다.
  • 이렇게 하면 모델이 특정 작업을 수행하는 데 필요한 지시 사항을 더 잘 이해하고 이를 반영하여 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다.