Continuous Pretraining이란?

🔄 Continuous Pretraining이란?

사전 훈련된 언어 모델을 특정 도메인에 맞게 계속 학습시키는 과정입니다.

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🧠 Continuous Pretraining 개요

기존의 언어 모델(BERT, GPT 등)은 대규모 범용 코퍼스를 기반으로 학습되어 제공됩니다.
하지만 우리가 해결하고자 하는 문제나 데이터가 특정 도메인에 치우쳐 있다면?
→ 모델이 그 도메인에 익숙해지도록 사전 훈련을 계속 이어주는 작업이 필요합니다.
이를 Continuous Pretraining 또는 **Domain-Adaptive Pretraining(DAPT)**이라고 합니다.

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⚙️ Continuous Pretraining 실습 단계

1️⃣ 모델 선택 및 환경 설정

• 원하는 사전 훈련 모델을 선택합니다.
  (예: bert-base, gpt2, flan-t5 등 HuggingFace 모델)
• 프레임워크 설정: PyTorch, TensorFlow 등
• 도메인 특화 텍스트 데이터 준비
  (예: 의료 보고서, 논문, 기업 문서 등)

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2️⃣ 데이터 전처리

• 토크나이저를 이용해 텍스트 → 토큰 변환
• 배치 구성 및 셔플링 → 다양한 문맥 학습 유도
• Line-by-line, Whole text 등 학습 단위 설정

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3️⃣ 학습 설정 및 파라미터 튜닝

• 하이퍼파라미터 설정
  (예: 학습률, 배치 크기, 에폭 수 등)
• 평가 지표 정의
  (Loss, perplexity 등으로 학습 모니터링)
• 과적합 방지를 위한 적절한 학습률 조절 필요

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4️⃣ Continuous Pretraining 수행

• 정의된 학습 데이터와 설정으로 학습 시작
• 일정 에폭 동안 도메인 지식 학습
• 검증 데이터를 통한 성능 모니터링 및 튜닝

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5️⃣ 모델 저장 및 활용

• 가장 성능이 좋았던 체크포인트 저장
• 이후 다양한 다운스트림 작업에 활용 가능
  (예: 텍스트 분류, QA, 요약, 문서 검색 등)

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⚠️ 유의사항

• ✅ 데이터 윤리 준수: 공개된 데이터만 사용
• ✅ 편향 방지: 다양한 출처의 데이터 사용 권장
• ✅ 비용 고려: GPU 리소스, 시간 등 사전 점검 필요
• ✅ 적절한 stopping point 설정: 과적합 방지

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💡 언제 활용하면 좋을까?

사용 상황효과

도메인 특화 태스크 (의료, 금융 등)	해당 분야 언어 표현 이해도 향상
회사 내 사내 문서 기반 QA 시스템	회사 문서에 최적화된 이해력 확보
일반 모델의 성능이 부족할 때	사전 훈련으로 베이스 성능 자체 향상

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📝 마무리 팁

• Hugging Face Trainer나 accelerate를 활용하면
  Continuous Pretraining도 간편하게 구현 가능합니다.
• 꼭 fine-tuning 전에 pretraining을 한 번 더!
  → Fine-tuning 성능이 눈에 띄게 향상될 수 있어요.

✨ 범용 모델로는 부족할 때, Continuous Pretraining으로 나만의 특화 모델을 만들어보세요.