LoRA(Low-Rank Adaptation)와 같은 PEFT(Parameterized Efficient Fine-Tuning) 기술 적용

LoRA(Low-Rank Adaptation)와 같은 PEFT(Parameterized Efficient Fine-Tuning) 기술을 적용할 때, 파라미터 설정은 주로 모델의 특성과 작업 목적에 따라 다릅니다. 각각의 파라미터는 LoRA가 어떤 방식으로 모델에 적용될지를 조정하며, 적절하게 설정하면 모델의 성능과 효율성을 최적화할 수 있습니다.

아래는 각 파라미터의 의미와 적용 시 고려해야 할 사항입니다.

1. r (저랭크 행렬의 차원)

• 설명: r 값은 LoRA에서 학습할 저랭크 행렬의 크기를 결정합니다. 일반적으로 낮은 차원(r)으로 압축된 표현을 학습하면서 메모리와 계산 비용을 절감합니다.
• 적용 기준:
  • 작은 r 값은 메모리 사용량을 줄이지만, 학습 성능에 악영향을 미칠 수 있습니다.
  • 큰 r 값은 더 많은 학습 가능성을 제공하지만, 메모리 사용량이 늘어납니다.
• 권장: r 값을 8, 16, 32 등으로 실험해보면서 성능과 메모리 사용량의 균형을 찾으세요.

2. lora_alpha (LoRA 학습율 스케일링)

• 설명: lora_alpha는 학습하는 LoRA 파라미터의 업데이트 크기를 조절하는 역할을 합니다. 이것은 일종의 학습률 스케일링 파라미터입니다.
• 적용 기준:
  • 작은 lora_alpha는 학습 속도를 줄여 안정성을 높일 수 있지만, 학습이 느려질 수 있습니다.
  • 큰 lora_alpha는 더 빠른 학습을 가능하게 하지만, 불안정한 학습을 유발할 수 있습니다.
• 권장: 보통 16 또는 32로 시작하여 실험해보는 것이 좋습니다.

3. lora_dropout (드롭아웃)

• 설명: LoRA에서 드롭아웃은 일부 파라미터를 무작위로 제외하면서 과적합을 방지하는 데 도움을 줍니다.
• 적용 기준:
  • 데이터가 적을수록 드롭아웃이 필요할 가능성이 큽니다. 반면, 큰 데이터셋에서는 드롭아웃이 필요하지 않을 수 있습니다.
• 권장: 일반적으로 0.05나 0.1을 사용하며, 더 높은 값은 드문 경우에만 사용됩니다.

4. target_modules (LoRA 적용 모듈)

• 설명: LoRA가 적용될 모델의 특정 부분(모듈)을 지정합니다. 일반적으로 Transformer 모델의 쿼리(q_proj)와 값(v_proj) 모듈에 적용됩니다.
• 적용 기준:
  • 모델의 구조에 따라 어떤 모듈에 LoRA를 적용할지 결정해야 합니다. 대부분의 경우, Attention 모듈(쿼리, 값)이 가장 중요한 대상이 됩니다.
• 권장: 모델에 따라 다르지만, 쿼리(q_proj)와 값(v_proj)에 먼저 적용해보고 필요한 경우 확장할 수 있습니다.

5. merge_weights (가중치 병합)

• 설명: 학습 중 LoRA의 저랭크 행렬로부터 계산된 업데이트된 가중치를 원래 모델 가중치와 병합할지 여부를 결정합니다.
• 적용 기준:
  • merge_weights=True: 병합된 가중치를 학습에 사용할 수 있으며, 학습이 완료된 후 원래 가중치에 반영됩니다.
  • merge_weights=False: LoRA에서 학습된 가중치는 병합되지 않으며, 계속 독립적으로 유지됩니다.
• 권장: 학습 중에 merge_weights=False로 설정하는 것이 일반적이며, 필요에 따라 학습 후 병합할 수 있습니다.

6. use_scaled_init (스케일된 초기화)

• 설명: LoRA의 가중치 초기화를 스케일링할지 여부를 결정합니다. 학습의 안정성을 높이기 위해 스케일된 초기화가 사용될 수 있습니다.
• 적용 기준:
  • 초기화를 통해 학습의 안정성을 높일 수 있으므로, 대규모 모델에서는 이 옵션이 유용할 수 있습니다.
• 권장: True로 설정하여 학습 안정성을 확보할 수 있습니다.

적용 예시

이러한 파라미터들을 LoRA와 함께 적용하려면 다음과 같이 설정할 수 있습니다:

lora_config = LORA_CONFIG()
lora_config.r = 32  # 저랭크 행렬 차원
lora_config.lora_alpha = 32  # 학습률 스케일링
lora_config.lora_dropout = 0.05  # 드롭아웃 비율
lora_config.target_modules = ["q_proj", "v_proj"]  # LoRA를 적용할 모듈
lora_config.merge_weights = False  # 학습 중 가중치 병합 여부
lora_config.use_scaled_init = True  # 스케일된 초기화
lora_config.bias = "none"  # bias 적용 여부 (none, all, lora_only)

어떻게 파라미터를 설정해야 할지 알 수 있는 방법:

1. 문서 및 논문 참고: LoRA 논문이나 관련된 연구 논문에서 제시하는 권장 파라미터 설정을 참고하는 것이 좋습니다.
2. 모델 성능 모니터링: 다양한 설정으로 실험을 진행한 후, 모델의 성능(예: 검증 데이터에서의 성능)을 모니터링하며 가장 좋은 설정을 찾는 것이 중요합니다.
3. 실험 및 튜닝: 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 성능을 최적화하는 것이 일반적입니다. 여러 가지 설정을 시도하면서 최적의 성능을 찾습니다.

결론:

LoRA 파라미터는 모델 구조, 메모리 제한, 성능 요구사항에 따라 조정됩니다. 각 파라미터가 모델에 어떤 영향을 미치는지 이해하고, 실험을 통해 가장 적합한 값을 찾아가는 것이 중요합니다.