GPT 모델 파인튜닝

1. 미세 조정 소개

1.1. 모델 미세 조정의 정의와 장점

미세 조정은 딥 러닝에서의 개념으로, 사전 훈련된 모델을 기반으로 특정 작업이나 데이터셋에 적응하기 위해 계속해서 훈련하는 과정을 말합니다. 사전 훈련된 모델은 막대한 양의 데이터로 훈련되어 풍부한 특징 표현을 학습했습니다. 미세 조정을 통해 모델은 이러한 기반을 바탕으로 특정 작업에 대한 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

미세 조정의 장점은 주로 모델을 처음부터 훈련하는 것에 비해 다음과 같습니다:

1. 시간과 자원 절약: 사전 훈련된 모델은 모델을 처음부터 훈련하는데 필요한 시간과 계산 자원을 절약해줍니다. 특히 대규모 모델과 복잡한 작업에 대해 매우 중요합니다.
2. 데이터 효율성: 미세 조정은 일반적으로 좋은 결과를 얻기 위해서 상대적으로 적은 양의 주석이 달린 데이터가 필요합니다. 특히 데이터가 부족한 영역에서 유용합니다.
3. 전이 학습: 사전 훈련된 모델은 다양한 데이터로부터 학습하며, 미세 조정을 통해 이러한 지식을 특정 작업으로 전이시켜 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.
4. 성능 향상: 미세 조정을 통해 모델은 특정 작업 요구에 더 잘 적응할 수 있으며, 모델 품질을 향상시키고 오류율을 줄이는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, OpenAI의 API를 활용하면 사용자는 GPT 모델을 미세 조정하여 더 높은 품질의 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 긴 프롬프트로 인한 비용을 절약하고 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

1.2. 실제 응용 사례

미세 조정은 다양한 실제 시나리오에서 매우 효과적임이 입증되었습니다. 예를 들어:

• 스타일과 톤 설정: 미세 조정을 통해 챗봇의 응답을 특정한 스타일이나 톤(예: 격식, 유머, 특정 산업의 언어에 부합)에 맞게 조정할 수 있습니다.
• 신뢰성 향상: 의료 상담이나 법률 자문과 같이 민감한 응용 분야에서 미세 조정은 오해나 부정확한 응답을 줄여 전반적인 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
• 복잡한 프롬프트 다루기: 일부 작업은 복잡한 사용자 입력을 처리해야 하는데, 이때 미세 조정을 통해 모델이 이러한 복잡한 시나리오를 더 잘 이해하고 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.
• 특정 작업의 성능 향상: 특정 프롬프트로는 설명하기 어려운 작업(예: 텍스트 생성에서의 스타일 전환 또는 특정 주제에 대한 텍스트 생성)의 경우 미세 조정을 통해 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

이러한 사례들을 통해, 미세 조정을 통해 모델이 특정 응용 시나리오에 더 잘 적응하여 더 정확하고 개인화된 서비스를 제공할 수 있음을 알 수 있습니다.

2. 미세 조정 사용 시기

2.1. 작업 요구사항 분석

미세 조정은 기존의 일반적인 모델이 특정 요구 사항을 충족시키지 못할 때 채택되는 전략입니다. 미세 조정이 필요한 작업은 다음과 같은 특성을 보일 수 있습니다:

• 스타일, 톤, 포맷 또는 기타 질적 측면에서 특별한 요구사항
• 원하는 출력물의 신뢰성 향상이 필요한 경우
• 다양한 세부 사례를 다룰 때 특별한 접근 방식이 필요한 경우
• 명확하게 지정하기 어려운 기술 또는 작업

미세 조정의 필요성을 결정하는 단계는 일반적으로 다음과 같습니다:

1. "프롬프트 엔지니어링"을 시도하여 입력 프롬프트의 방식을 조정하여 결과를 최적화합니다.
2. 기존 모델의 효과를 분석하여 미세 조정의 필요성을 결정합니다.
3. 미세 조정을 결정한 경우, 추가 훈련을 위한 관련 데이터셋을 준비합니다.

2.2. 미세 조정과 프롬프트 엔지니어링 비교

미세 조정과 프롬프트 엔지니어링은 모델 성능을 향상시키기 위한 두 가지 다른 전략입니다. 프롬프트 엔지니어링은 모델을 수정하지 않고 정교하게 설계된 프롬프트로 원하는 응답을 생성하도록 안내하는 것을 말합니다. 이는 빠른 피드백 주기를 갖고 있으며 훈련 데이터가 필요하지 않습니다.

그러나 특정한 경우에는 신중하게 설계된 프롬프트에도 불구하고 모델이 여전히 기대한 결과를 얻기 어려울 수 있습니다. 이러한 시나리오에서 모델의 성능을 향상시키기 위해 미세 조정은 필수적인 선택이 될 수 있습니다. 모델이 학습할 수 있는 많은 예제를 제공함으로써, 미세 조정은 프롬프트 엔지니어링만으로는 달성하기 어려운 다양한 작업에 대해 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

3. 미세 조정을 지원하는 모델

OpenAI는 gpt-3.5-turbo-1106 (권장), gpt-3.5-turbo-0613, babbage-002, davinci-002, 그리고 실험적으로 접근 가능한 gpt-4-0613를 포함한 미세 조정을 지원하는 다양한 모델을 제공합니다. 이러한 모델들은 특정 사용자 요구에 적응하기 위해 미세 조정을 통해 추가로 훈련될 수 있습니다.

미세 조정은 새로운 데이터셋 뿐만 아니라 이미 미세 조정된 모델에 대해 계속해서 미세 조정할 수도 있습니다. 이전 훈련 단계를 반복하지 않고 모델을 더 최적화하기 위해 더 많은 데이터를 획들하게 되는 경우에 특히 유용합니다.

대다수의 사용자들에게는 gpt-3.5-turbo가 만족스러운 결과를 보여주고 사용하기 쉬워 선호되는 선택지입니다. OpenAI는 지속적인 개선과 특정 사용자 요구를 고려하여 미세 조정을 지원하는 모델의 범위를 계속해서 업데이트하고 확장할 수 있습니다.

4. 훈련 데이터 준비

4.1. 데이터셋 형식

미세 조정을 위해 지정된 형식 요구 사항을 충족하는 데이터셋을 준비해야 합니다. 일반적으로 이 데이터셋은 일련의 입력과 그에 상응하는 기대 출력을 포함합니다. OpenAI의 미세 조정 API는 대화 모델과 간단한 질문-답변 쌍이라는 두 가지 주요 데이터 형식을 지원합니다.

대화 모델 데이터셋 형식은 주로 gpt-3.5-turbo 모델에 사용됩니다. 각 예제는 대화 형식으로 구성되어 있으며, 각 메시지에는 역할, 내용, 그리고 선택적으로 이름이 포함됩니다. 예시 데이터 구조는 다음과 같습니다:

{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "도움이 되는 어시스턴트입니다."},
    {"role": "user", "content": "오늘 날씨 어때?"},
    {"role": "assistant", "content": "오늘은 맑고 외출하기 좋은 날씨입니다."}
  ]
}

각 케이스는 JSON Lines (.jsonl) 형식의 파일로 포맷을 맞추어야 하며, 각 행은 한 훈련 샘플을 나타냅니다. 예를 들면:

{"messages": [{"role": "system", "content": "마브는 사실적이면서 비아냥거리는 챗봇입니다."}, {"role": "user", "content": "프랑스의 수도는 어디인가요?"}, {"role": "assistant", "content": "당연히 모두가 이미 알고 있는 것처럼 파리죠."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "마브는 사실적이면서 비아냥거리는 챗봇입니다."}, {"role": "user", "content": "'로미오와 줄리엣'을 쓴 사람은 누구인가요?"}, {"role": "assistant", "content": "'그냥 윌리엄 셰익스피어라는 사람이죠. 그 사람 얘기 들어본 적 있나요?'"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "마브는 사실적이면서 비아냥거리는 챗봇입니다."}, {"role": "user", "content": "달과 지구의 거리는 얼마나 되나요?"}, {"role": "assistant", "content": "약 384,400 킬로미터입니다. 그런데 그것이 얼마나 중요한지는 잘 모르겠지만요."}]}

간단한 질문-답변 쌍 데이터셋 형식은 babbage-002와 davinci-002와 같은 모델에 적합합니다. 형식은 간단하며 프롬프트와 완료의 쌍으로 이루어져 있습니다. 예시는 다음과 같습니다:

{
  "prompt": "오늘 날씨 어때?",
  "completion": "오늘은 맑고 외출하기 좋은 날씨입니다."
}

마찬가지로, 각 훈련 샘플은 한 줄을 차지하며 다음과 같습니다:

{"prompt": "<프롬프트 텍스트>", "completion": "<이상적인 생성된 텍스트>"}
{"prompt": "<프롬프트 텍스트>", "completion": "<이상적인 생성된 텍스트>"}
{"prompt": "<프롬프트 텍스트>", "completion": "<이상적인 생성된 텍스트>"}

미세 조정 데이터를 생성할 때는 각 지시사항 또는 프롬프트를 신중히 고려해야 하며 훈련 예제들 간의 일관성을 유지하고 가능한 모든 사용 시나리오를 포괄할 수 있도록 해야 합니다.

4.2. 훈련 및 테스트 데이터 분할

미세 조정 데이터셋을 생성한 후에는 데이터셋을 적절히 훈련 및 테스트 세트로 분할하는 것이 중요합니다. 일반적으로 데이터셋은 훈련에 대부분을 사용하고(일반적으로 70%에서 90%), 나머지 부분을 테스트에 사용하여(10%에서 30%) 모델의 성능을 신뢰성 있게 평가합니다.

데이터셋 분할은 수동으로 수행하거나 코드를 작성하여 분할할 수 있으며, 테스트 세트 데이터를 사용하여 모델을 평가하는 방법은 이어지는 섹션에서 설명될 것입니다.

5. 미세 조정된 모델 생성

5.1. 올바른 사전 훈련 모델 선택

사전 훈련 모델 선택은 세밀 조정 프로세스를 시작하기 전에 해당 작업의 성공을 보장하기 위해 중요합니다. 올바른 사전 훈련 모델을 선택하기 위한 몇 가지 제안을 살펴보겠습니다:

1. 작업 유형: 언어 이해, 생성, 특정 도메인 질문 응답 등 작업의 성격에 기반하여 해당 작업에 가장 적합한 모델을 선택합니다. 예를 들어, gpt-3.5-turbo 모델은 성능과 사용 편의성을 균형있게 갖추어 대부분의 시나리오에 적합합니다.

2. 데이터 양: 상대적으로 적은 훈련 데이터를 가지고 있다면, 데이터 파라미터 튜닝에 적은 양의 데이터가 필요한 babbage-002와 같은 작은 모델을 선택할 수 있습니다.

3. 성능 요구 사항: 보다 복잡하고 세분화된 작업 처리를 필요로 하는 시나리오의 경우, 더 강력한 davinci-002 모델을 선택하는 것을 고려해보세요.

4. 비용 고려: 서로 다른 모델은 서로 다른 계산 및 저장 요구 사항을 가지고 있습니다. 일반적으로 큰 모델일수록 더 높은 비용이 발생합니다. 예산과 성능 요구 사항에 따라 균형을 맞출 수 있어야 합니다.

5. 실험적 기능: gpt-4-0613 모델은 현재 실험 단계에 있습니다. 최신 기술을 시도해보고 실험적 인터페이스에 대한 허용도가 있을 경우, 접근을 신청해보세요.

5.2. 세밀 조정 프로세스

세밀 조정 프로세스는 데이터 준비, 파일 업로드, 훈련 작업 생성 및 진행 모니터링 등 여러 단계로 구성됩니다. 이곳에서는 상세한 내용을 살펴보겠습니다:

5.2.1. 데이터 준비

대상 작업에 따라 충분한 훈련 및 테스트 데이터를 준비하고, JSON Lines (.jsonl) 형식과 같은 요구 사항을 충족하는 데이터 형식을 보장하세요. 내용 세부 사항에 대해서는 이전 장을 참조해주세요.

5.2.2. 데이터 업로드

아래와 같이 파일의 목적을 fine-tune으로 지정하여 OpenAI의 Files API를 통해 귀하의 훈련 데이터 파일을 업로드하세요:

   curl https://api.openai.com/v1/files \
     -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
     -F purpose="fine-tune" \
     -F file="@mydata.jsonl"

성공적인 업로드 후, 향후 모델 훈련 작업에 사용할 파일 ID를 받게 됩니다.

5.2.3. 훈련 작업 생성

OpenAI의 SDK 또는 CLI 도구를 사용하여 필요한 매개변수와 모델을 지정하여 세밀 조정 작업을 시작하세요. 예를 들어:

   from openai import OpenAI
   client = OpenAI()

   client.fine_tuning.jobs.create(
     training_file="file-abc123", 
     model="gpt-3.5-turbo"
   )

training_file 매개변수는 훈련 데이터 파일 ID를 지정하고, model 매개변수는 훈련에 사용할 모델을 지정합니다.

5.2.4. 훈련 작업 모니터링

아래는 Python을 사용하여 훈련 결과를 쿼리하는 방법을 설명한 것입니다:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.list(limit=10)

client.fine_tuning.jobs.retrieve("ftjob-abc123")

client.fine_tuning.jobs.cancel("ftjob-abc123")

client.fine_tuning.jobs.list_events(fine_tuning_job_id="ftjob-abc123", limit=10)

client.models.delete("ft:gpt-3.5-turbo:acemeco:suffix:abc123")

6. 세밀 조정 프로세스 중 매개변수 조정

6.1 하이퍼파라미터 이해 및 조정

하이퍼파라미터는 모델 훈련 전에 설정되는 매개변수로, 일반적으로 데이터에서 학습할 수 없습니다. 여기에는 몇 가지 중요한 하이퍼파라미터가 있습니다.

• 에포크 수 (n_epochs): 이는 모델이 전체 데이터 세트를 반복적으로 반복할 횟수를 결정합니다. 너무 많은 에포크는 과적합을 일으킬 수 있고, 너무 적으면 모델이 충분히 학습하지 못할 수 있습니다.

• 학습률 (learning_rate_multiplier): 학습률은 각 반복에서 모델이 가중치를 얼마나 업데이트할지를 결정합니다. 너무 높은 학습률은 학습 과정에서 불안정성을 일으킬 수 있고, 너무 낮은 학습률은 학습 과정을 늦출 수 있습니다.

• 배치 크기 (batch_size): 배치 크기는 각 모델 업데이트에서 고려되는 훈련 인스턴스의 수를 결정합니다. 더 큰 배치 크기는 훈련을 안정화하는 데 도움이 되지만 메모리 부담을 증가시킬 수 있습니다.

하이퍼파라미터를 조정하는 것은 일반적으로 최적의 매개변수 조합을 찾기 위해 반복적인 실험이 필요합니다.

하이퍼파라미터를 사용하여 미세 조정 작업을 시작하는 예시:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.create(
  training_file="file-abc123",
  model="gpt-3.5-turbo",
  hyperparameters={
    "n_epochs":2
  }
)

여기서 hyperparameters 매개변수를 사용하여 하이퍼파라미터를 설정합니다.

6.2 반복과 모델 개선 방법

초기 미세 조정 후에는 모델 성능을 더 최적화하기 위해 반복이 필요할 수 있습니다. 다음은 일부 반복 전략입니다:

• 데이터 추가: 모델이 특정 유형의 입력에서 성능이 낮다면 해당 입력의 예제를 더 추가해 보세요.

• 데이터 품질 검토: 훈련 데이터에 잘못된 또는 모호한 정보가 포함되어 있는지 확인해 보세요. 이러한 품질 문제는 모델 성능을 저하시킬 수 있습니다.

• 데이터 균형: 훈련 데이터가 범주와 스타일에서 다양성과 균형을 갖도록 보장하세요.

• 하이퍼파라미터 조정: 앞서 언급한대로, 에포크 수, 학습률 및 배치 크기를 조정하는 것이 모델 성능에 상당한 영향을 줄 수 있습니다.

이러한 방법을 통해 미세 조정된 모델을 점진적으로 최적화하여 최상의 성능을 달성할 수 있습니다.

7. 미세 조정된 모델의 평가 및 사용

7.1 미세 조정된 모델의 평가

모델의 미세 조정이 완료되면, 미세 조정된 모델의 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 다음은 일반적인 평가 방법입니다:

1. 샘플 비교: 준비된 테스트 샘플을 사용하여 기본 모델과 미세 조정된 모델을 별도로 호출한 후 출력 결과를 비교하여 미세 조정된 모델의 효과를 평가합니다.

2. 통계적 지표: 미세 조정 과정 중에 손실과 정확도와 같은 지표를 추적합니다. 손실은 훈련 중에 감소해야 하고, 정확도는 증가해야 합니다.

3. A/B 테스팅: 실험을 설계하고 트래픽을 분할하여 기본 모델과 미세 조정된 모델을 동시에 실행하여 실제 환경에서 성능 차이를 관찰합니다.

4. 사용자 피드백: 모델 사용에 대한 사용자 피드백을 수집합니다. 특히 자연어 처리 작업의 경우 사용자 만족도가 모델 성능의 중요한 척도입니다.

7.2 미세 조정된 모델의 사용 방법

미세 조정된 모델을 사용하는 것은 매우 간단합니다. API 호출의 매개변수로 미세 조정된 모델의 이름을 전달하기만 하면 됩니다. 미세 조정된 모델을 사용하는 예시 코드는 다음과 같습니다:

파이썬 예시

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='Your API Key')

response = client.chat.completions.create(
  model="Model Name",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Hello!"}
  ]
)
print(response.choices[0].message)

여기서 "Model Name"을 미세 조정된 모델의 구체적인 이름으로 대체하면 됩니다. 예를 들어, "ft:model name:your organization:your fine-tuning name:id"와 같은 형식입니다.

장 7: 세밀 조정을 위한 최적의 방법

세밀 조정 과정에서 모델의 성능을 더 개선하기 위해 몇 가지 최적의 방법을 따를 수 있습니다:

1. 데이터 품질: 부정확하거나 단일 데이터에 의한 모델 성능 저하를 피하기 위해 고품질이고 다양한 훈련 데이터를 보장합니다.

2. 데이터 분포: 실제 상황에서 모델의 성능을 보장하기 위해 모든 가능한 입력 시나리오를 포함하는 훈련 데이터여야 합니다.

3. 점진적 반복: 한 번에 많은 양의 데이터를 추가하는 대신 훈련 데이터를 점진적으로 늘리고 모델 성능의 변화를 관찰합니다.

4. 하이퍼파라미터 튜닝: 학습률, 배치 크기, 반복 횟수 등 하이퍼파라미터를 모델의 성능에 따라 조절합니다.

5. 계속적인 개선: 모델의 성능을 지속적으로 향상시키기 위해 세밀 조정은 일회성 과정이 아닙니다. 데이터셋과 모델을 업데이트하기 위한 정기적인 반복이 필요합니다.

일반적인 문제점과 해결책:

• Q: 기대한 결과를 얻지 못했을 때 어떻게 해야 하나요?

  • A: 신중히 훈련 데이터의 품질과 다양성을 개선하고 평가 결과에 따라 훈련 전략을 조정합니다.

• Q: 특정 시나리오에서 모델의 성능이 저하된 경우 어떻게 해야 하나요?

  • A: 해당 시나리오의 훈련 샘플을 증가시켜 해당 상황에서 모델의 처리 능력을 향상시킵니다.

• Q: 세밀 조정 과정에서 비용을 어떻게 관리해야 하나요?

  • A: 토큰 수를 사전에 추정하고 다양한 모델의 비용을 평가합니다.

이러한 제안과 도구를 통합하여 모델의 세밀 조정의 효과를 극대화하고 기대와 요구에 부합하도록 세밀 조정 과정을 보장할 수 있습니다.