파인튜닝의 대안: PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)

🔄 파인튜닝의 대안: PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)

전체 모델 파라미터를 업데이트하지 않고, 일부만 학습시켜 효율적으로 모델을 튜닝하는 방식입니다.

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1️⃣ PEFT란?

• 기존 모델의 대부분 파라미터는 그대로 유지
• 아주 적은 수의 파라미터만 추가/수정하여 튜닝
• → 메모리 효율적, 빠른 학습 가능, 안정적

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2️⃣ 핵심 개념

구분설명

🎯 목적	적은 리소스로 효과적인 파인튜닝
💡 방식	기존 모델에 Adapter 모듈 삽입 or 특정 Layer만 업데이트
✅ 장점	- 원본 모델 보존 - 학습 파라미터 1% 미만 - 버전 관리 쉬움 - Multi-adapter 구성 가능

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3️⃣ 대표 기법: LoRA (Low-Rank Adaptation)

가장 널리 쓰이는 PEFT 알고리즘입니다.

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📘 LoRA 기본 아이디어

• 기존의 가중치 행렬 W 전체를 학습시키지 않음
• 대신 저차원 행렬 A, B를 삽입하여 W ≈ W + A·B로 근사
• 즉, r차원(low-rank) 표현만 학습 → 성능은 유지하면서 파라미터 수는 획기적으로 감소

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💡 주요 특징

항목설명

🔧 Pretrained Weight 보존	원래 모델 구조에 손대지 않음
📉 학습 파라미터 수	전체의 약 0.5%~1% 수준
🔁 A/B 테스트 및 버전 관리	쉽게 교체 가능 (Adapter 탈착 가능)
🧠 Catastrophic Forgetting	기존 지식 손실 위험 낮음
🧩 Multi-LoRA	다양한 어댑터를 동시에 활용 가능
🎨 활용 예시	이미지 생성 모델에서 화풍 학습, 텍스트 모델에서 도메인 별 사용자 튜닝 등

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4️⃣ 요약 정리

항목전통적 파인튜닝PEFT / LoRA

파라미터 수	전체 학습	일부만 학습 (1% 미만)
비용	높음	낮음
리스크	Catastrophic Forgetting 가능	낮음
버전관리	어려움	쉬움 (Adapter 방식)
활용	대규모 서버 필수	경량 디바이스에서도 가능

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📦 마무리 팁

• LoRA는 Hugging Face의 peft 라이브러리로 쉽게 구현 가능
• GPT 계열, LLaMA 계열, BERT 등 대부분 모델에 적용 가능
• 특히 기업 내부 사용자 데이터 기반 튜닝, 특정 스타일/문체 학습 등에 적합

✅ "전체 모델을 다시 학습할 필요는 없다!"
PEFT + LoRA로 빠르고 가벼운 파인튜닝, 시작해보세요.