메모리허브

___________________________ / \ / Google Colab \ | ___________________ | | | | | | | FREE T4 GPU! 🎉 | | | | | | | | UNSLOTH LLM | | | | Fine-tuning | | | | 2x FASTER! | | | |___________________| | | | | ..

AI 모델을 학습시키다 보면 이상한 경험을 하신 적 있으신가요? 분명 학습 데이터에 없는 내용인데 모델이 그럴듯하게 지어내서 답하는 경우 말이죠. 마치 시험 문제를 모르는 학생이 아는 척하며 답을 지어내는 것처럼요! 😅이런 현상을 우리는 Hallucination(환각)이라고 부릅니다. 최근 연구에 따르면 공개된 LLM들의 hallucination 발생률은 약 3~16%에 달한다고 합니다. 특히 작은 모델을 fine-tuning할 때 이 문제가 더 심각해질 수 있어요.등장 배경과거의 접근 방식 vs 현재의 도전 과제과거 (Pre-LLM 시대)규칙 기반 시스템: 정해진 패턴만 출력단순 분류 모델: Yes/No 같은 제한된 답변만 생성Hallucination? 애초에 창의적인 답변 자체가 불가능했죠!현재 (..

언어 모델(LLM)을 더 효과적으로 활용하고 싶으신가요? 파인튜닝은 기존 모델을 여러분의 필요에 맞게 조정하는 핵심 기술입니다. 하지만 어떤 방법을 선택해야 할까요?여러분이 맞춤옷을 만드는 과정으로 생각해보세요.전체 파인튜닝은 옷 전체를 처음부터 다시 만드는 것LoRA는 기존 옷에 작은 패치를 붙이는 것QLoRA는 가볍고 저렴한 소재로 패치를 만들어 붙이는 것왜 필요한가?파인튜닝 방법이 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:컴퓨팅 자원 제한: 대형 언어 모델은 수십억 개의 매개변수를 가지고 있어 일반 소비자 하드웨어로 훈련하기 어렵습니다.시간 효율성: 전체 모델을 훈련하는 것은 시간이 많이 소요됩니다.저장 공간: 파인튜닝된 모델 저장에 필요한 공간이 크게 차이납니다.연구 접근성: 고가의 GPU가 없는 연구자..

LLM 파인튜닝이 어려워서 포기하고 싶었던 적이 있나요? 복잡한 코드와 환경 설정 때문에 머리가 아팠다면, 이제 걱정하지 마세요! LlamaFactory가 여러분의 구원자가 되어드립니다 😎등장 배경과거에는 LLM 파인튜닝이 정말 복잡했어요. Hugging Face Transformers 라이브러리가 나와서 많이 편해졌지만, 여전히 많은 문제가 있었습니다:기존의 문제점들:환경 설정의 지옥: GPU 환경 구성, 라이브러리 호환성 체크, CUDA 버전 맞추기 등 설치만으로도 몇 시간이 걸렸어요복잡한 코드 작성: 각 파인튜닝 단계마다 다른 스크립트를 작성해야 했고, 데이터 전처리부터 학습까지 모든 걸 직접 코딩해야 했습니다메모리 관리의 어려움: 대용량 모델을 작은 GPU에서 돌리는 것은 거의 불가능했어요Lla..

안녕하세요! 오늘은 AI 모델의 성능을 끌어올리는 강력한 기술인 '파인튜닝'에 대해 알아보려고 합니다. 특히 누구나 쉽게 사용할 수 있는 오픈소스 도구들을 중심으로 살펴볼게요.파인튜닝을 일상적인 비유로 설명하자면, 기성복을 맞춤 수선하는 것과 같습니다. 완전히 새 옷을 만드는 대신(처음부터.모델 훈련), 잘 만들어진 옷(사전 훈련된 모델)을 내 체형에 맞게 조금 수정(파인튜닝)하는 거죠!전체 옷을 새로 만들 필요 없이 소매 길이나 허리 부분만 수정맞춤 수선은 새 옷을 만드는 것보다 시간과 비용이 적게 들어요기본 디자인은 유지하면서 나에게 딱 맞는 옷으로 변신!왜 필요한가?파인튜닝이 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:일반 모델의 한계 극복: 범용 모델은 특정 분야에서 깊이 있는 답변을 제공하기 어려움자원 ..