LLM 파인튜닝과 파라미터 수

파인튜닝(Fine-tuning) 과정에서 모델의 파라미터 수가 증가하는지에 대해 생각해 봅니다. 일반적으로 파인튜닝은 기존의 사전 학습된 모델을 기반으로 특정 작업이나 도메인에 맞게 조정하는 과정입니다. 이 과정에서 기존 모델의 파라미터는 그대로 유지되며, 추가적인 파라미터가 생성되지 않습니다.

파인튜닝의 기본 원리

1. 기존 파라미터 유지: 파인튜닝은 사전 학습된 모델의 가중치(파라미터)를 초기화한 후, 새로운 데이터셋에 맞춰 이 가중치들을 조정하는 방식으로 진행됩니다. 즉, 기존 모델의 파라미터 수는 변하지 않습니다.
2. 추가 파라미터의 사용: 일부 파인튜닝 기법, 예를 들어 Low-Rank Adaptation(LoRA)와 같은 방법은 기존 모델의 파라미터를 동결(freeze)하고, 새로운 파라미터를 추가하여 모델을 조정합니다. 이 경우, 기존 모델의 파라미터 수는 그대로 유지되지만, 추가적인 파라미터가 생성되어 전체적인 모델의 크기가 증가할 수 있습니다.
3. 효율적인 파인튜닝: 파라미터 효율적인 파인튜닝(PEFT) 기법은 기존 모델의 대부분의 파라미터를 동결하고, 소수의 파라미터만을 조정하여 성능을 향상시키는 방법입니다. 이 방식은 모델의 크기를 크게 증가시키지 않으면서도 효과적인 성능 향상을 가능하게 합니다.

결론

따라서, 파인튜닝된 모델이 기존 LLM에 비해 파라미터 수가 증가하는 구조는 아닙니다. 기존 모델의 파라미터는 그대로 유지되며, 특정 기법을 사용할 경우에만 추가적인 파라미터가 생성될 수 있습니다. 이러한 방식은 모델의 효율성을 높이고, 필요한 계산 자원을 줄이는 데 기여합니다.