fine tuning이 뭐지?

<정리>
Fine-tuning:학습된 모델을 기반으로 추가적인 학습을 통해 내 데이터에 맞게 성능을 개선하는 과정

파인튜닝(Fine-tuning)은 이미 학습된 모델을 기반으로 추가적인 학습을 통해 성능을 더 개선하는 과정을 말합니다. 일반적으로 사전 학습된 모델(pre-trained model)을 특정 작업이나 데이터셋에 맞추어 세부적으로 조정할 때 사용됩니다. 파인튜닝은 새로운 데이터에 적응시키거나 특정 요구사항에 맞춰 모델 성능을 향상시키기 위한 중요한 기술입니다.

파인튜닝의 주요 개념

1. 사전 학습된 모델 사용:

   • 파인튜닝은 보통 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델을 기반으로 합니다. 예를 들어, Transformer는 자연어 처리에서 대규모 텍스트 데이터를 사용해 미리 학습될 수 있습니다.
   • 사전 학습된 모델은 많은 데이터를 통해 일반적인 패턴을 이미 학습한 상태이므로, 새로 시작하는 것보다 훨씬 더 빠르게 학습을 진행할 수 있습니다.

2. 새로운 데이터에 맞춤 학습:

   • 파인튜닝 과정에서는 사전 학습된 모델을 새로운 데이터셋이나 특정 작업에 맞춰 다시 학습합니다. 이때 기존의 가중치(weight)는 유지하되, 새 데이터에 맞춰 가중치를 조금씩 조정해 나갑니다.

3. 적은 데이터로 학습 가능:

   • 파인튜닝의 장점은 적은 양의 데이터로도 효과적인 모델을 만들 수 있다는 점입니다. 모델의 대부분이 이미 학습된 상태이므로, 특정 과제에 필요한 추가 학습은 비교적 적은 데이터로도 가능합니다.

4. 전이 학습(Transfer Learning)과의 연관성:

   • 파인튜닝은 전이 학습(Transfer Learning)의 한 방법으로 간주될 수 있습니다. 전이 학습은 한 작업에서 학습된 모델을 다른 작업에 적용하는 방식으로, 파인튜닝은 이 전이된 모델을 새로운 작업에 맞게 최적화하는 과정입니다.

파인튜닝 과정

1. 사전 학습된 모델 로드: 먼저, 사전 학습된 모델을 불러옵니다. 예를 들어, 자연어 처리에서 BERT 같은 대규모 모델을 사용할 수 있습니다.
2. 새 데이터셋 추가: 새로운 작업에 맞는 데이터셋을 준비하고, 모델을 그 데이터로 학습합니다.
3. 가중치 조정: 기존의 학습된 가중치를 기반으로, 새로운 데이터셋에 맞춰 미세하게 조정합니다.
4. 성능 향상: 파인튜닝이 완료되면, 새로운 작업에 대해 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

예시

• 이미지 분류: ImageNet에서 사전 학습된 CNN 모델을 가져와, 특정 동물 분류와 같은 더 작은 데이터셋에 대해 파인튜닝을 할 수 있습니다.
• 언어 모델: GPT나 BERT와 같은 대규모 자연어 처리 모델을 가져와, 특정 주제에 대한 텍스트 생성 또는 질문 답변 작업에 맞게 파인튜닝할 수 있습니다.

파인튜닝은 사전 학습된 모델의 일반적인 능력을 활용하면서, 특정 작업에 맞게 조정하여 성능을 극대화할 수 있는 강력한 기법입니다.