아마존 SageMaker에서 대규모 언어 모델을 최적화하는 고급 파인튜닝 전략

아마존 SageMaker AI에서의 고급 파인튜닝 기법: 대규모 언어 모델을 더 똑똑하게 만드는 방법

소개

대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 시대가 도래하며, 기업은 GPT, BERT 등과 같은 모델을 업무에 적합하게 활용하기 위한 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. Amazon SageMaker AI는 이러한 요구에 맞춰 유연한 학습 프레임워크와 고도화된 파인튜닝(fine-tuning) 방식, 책임 있는 AI 배포 전략을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 SageMaker AI 위에서 LLM의 성능을 극대화하는 방법과 활용 가이드, 다양한 파인튜닝 방식의 비교, 자동화된 학습 최적화 방안을 소개합니다.

본론: 파인튜닝의 핵심 기법과 현실 속 적용 시나리오

1. LLM 학습의 생애주기 및 주요 단계

언어 모델을 다루는 전통적인 과정은 크게 세 단계로 나뉩니다:

• 사전학습(Pre-training): 모델이 대규모 텍스트 데이터를 바탕으로 언어 이해 능력을 학습하는 기본 단계입니다. 이 단계는 대부분 대규모 연산 자원(GPU 클러스터, AWS Trainium 등)을 필요로 하며, 다양성과 형평성을 고려한 데이터셋 설계가 중요합니다.

• 지속 사전학습(Continued Pre-training): 도메인 특화 지식을 반영하기 위한 단계로, 기존 모델을 특정 산업(의료, 법률, 금융 등)에 맞는 데이터로 추가 학습시킵니다. 이 방식은 기업 내부의 전문 용어, 문서 양식 등을 모델에 효과적으로 반영할 수 있게 해줍니다.

• 파인튜닝(Fine-tuning): 실제 업무 적용을 위한 최종 보정 단계입니다. 이 과정에서는 모델이 특정 태스크에 적합하게 결과를 생성하거나 답변을 하도록 합니다.

2. 파인튜닝 방식 비교 및 활용법

다양한 파인튜닝 기법들은 목적과 리소스 조건에 따라 다르게 사용됩니다. 대표 기법들은 다음과 같습니다:

• 전체 파라미터 파인튜닝 (SFT, Supervised Fine-Tuning)

모델 내 모든 파라미터를 업데이트하여 높은 신뢰성과 일관성이 필요한 환경에 적합합니다. 특히 의료, 금융 등 규제가 심한 환경에서 효과적입니다. 다만 연산 자원이 많이 필요하므로 비용 측면에서 고려가 필요합니다.

• 파라미터 효율적 파인튜닝 (PEFT)

PEFT는 모델 전체가 아닌 일부 혹은 부가 요소만 학습하는 방식으로, 비용 효율성과 속도 측면에서 우수합니다. 대표적인 PEFT 유형은 다음과 같습니다:

• LoRA (Low-Rank Adaptation): 트랜스포머 레이어에 저차원 행렬을 삽입하여 적은 파라미터만 학습합니다. 도메인 적응, 멀티언어 적응 등에 적합합니다.
• QLoRA: 4-bit 정밀도의 모델 양자화 기술과 LoRA를 결합, 메모리 사용량을 최대 75% 절감하면서 기존 성능 유지가 가능합니다.
• Prompt Tuning: 입력에 프롬프트 벡터만 추가하여 모델을 튜닝하고, 모델 본체는 건드리지 않습니다. 일관된 형식을 요구하는 SaaS 서비스 사용자 정의에 적합합니다.
• P-Tuning: 각 프롬프트를 학습 가능한 표현력 높은 임베딩 벡터로 제조하여, 저자원 환경에서도 효과적인 파인튜닝이 가능합니다.
• Prefix Tuning: 프롬프트 대신 '접두사 벡터'를 트랜스포머 어텐션 키-값에 삽입하여 긴 컨텍스트 응답 등에 효과적입니다.

3. 정렬(Alignment) 기법

LLM이 인간 가치나 조직 정책에 맞게 동작하도록 만드는 중요한 단계입니다. 대표적인 기법은 다음과 같습니다:

• RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback): 사람의 피드백을 보상 모델로 변환하여 모델이 그러한 보상을 극대화하도록 학습합니다.

• Constitutional AI: 인간이 아닌 AI 기준에서, 사전 정의된 원칙들을 통해 모델이 자신의 출력을 평가하고 개선하게 만듭니다.

• DPO (Direct Preference Optimization): 보상 모델 없이, 사람이 선택한 응답 쌍을 기준으로 직접 분류 학습을 수행합니다. RLHF 대비 구현이 간단하고 학습 효율이 높습니다.

4. 모델 최적화 기술

AWS에서는 대규모 모델을 보다 저렴하고 빠르게 훈련 및 배포할 수 있는 여러 가지 최적화 기법을 지원합니다:

• 양자화(Quantization): 모델의 수치 정밀도를 낮춰 메모리 사용과 연산량을 줄이며, 특히 PEFT에서 QLoRA 방식으로 널리 활용됩니다.

• 지식 증류(Knowledge Distillation): 큰 모델이 가진 표현력을 작은 모델로 '증류'하여 경량화된 모델을 구축하면서도 성능을 유지하는 기술입니다.

• 혼합 정밀도 학습(Mixed Precision Training): FP32와 FP16의 수치 연산을 혼합하여 학습 시간을 크게 줄이면서 성능 하락을 최소화합니다.

• 그래디언트 누적(Gradient Accumulation): 메모리에 맞게 배치 크기를 쪼개고, 여러 스텝에 걸쳐 그래디언트를 누적하여 마치 큰 배치로 학습한 효과를 냅니다.

결론

Amazon SageMaker는 단순한 기계학습 플랫폼이 아닙니다. 데이터 과학자, 엔지니어, 비즈니스 담당자 모두가 대규모 언어 모델(LLM)을 현업에 활용할 수 있도록 지원하는 유연하고 확장 가능한 풀스택 AI 플랫폼입니다. 조직의 목표, 자원 제약, 데이터 유형을 고려하여 SFT부터 PEFT, QLoRA, Knowledge Distillation까지 다양한 방법들을 조합하고 비교하며 사용할 수 있다는 점이 강점입니다.

오늘 소개한 각각의 파인튜닝 방식은 목적에 맞게 조율하여, 더 가볍고, 저비용이고, 빠르게 응답하는 AI 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. AI 모델을 똑똑하게, 그리고 효율적으로 배포하고 싶다면, SageMaker와 함께 그 여정을 시작해보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/advanced-fine-tuning-methods-on-amazon-sagemaker-ai/