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LLaMA2 빠르고 쉽게 Fine-tuning하는 방법

LLaMA2 빠르고 쉽게 Fine-tuning하는 방법

I. LLaMA-2 Fine-tuning 소개

A. LLaMA-2 및 기능 개요

LLaMA-2는 Anthropic에서 개발한 AI용 대형 언어 모델(Large Language Model for AI, LLaMA)의 두 번째 버전입니다. 이 모델은 텍스트 생성, 질문 답변, 언어 번역 등 다양한 자연어 처리 작업에 사용할 수 있는 강력하고 다용도로 사용할 수 있는 언어 모델입니다.

LLaMA-2는 초기 모델인 LLaMA 모델 위에 구축되었으며, 이 모델은 2023년 초에 출시되어 다양한 벤치마크에서 높은 성능을 보여주어 주목을 받았습니다. 업데이트 된 LLaMA-2 모델은 향상된 훈련 데이터, 모델 아키텍처 및 최적화 기술을 통합하여 더욱 진보된 언어 이해 및 생성 능력을 제공합니다.

LLaMA-2의 주요 기능 중 하나는 특정 도메인 데이터셋으로 Fine-tuning할 수 있는 기능으로, 특화된 작업 및 시나리오에 대한 적응이 가능합니다. 본 튜토리얼에서는 이 Fine-tuning 과정에 초점을 맞추어 사용자가 사전 훈련된 LLaMA-2 모델의 강력한 기능을 활용하고 특정 요구에 맞게 맞춤 설정할 수 있도록 안내합니다.

B. 도메인별 작업에 대한 Fine-tuning의 중요성

사전 훈련된 LLaMA-2 모델은 높은 성능을 발휘하지만, 일반 목적의 언어 모델로 설계되었으며 다양한 데이터 코퍼스로 훈련되었습니다. 그러나 많은 실제 응용 프로그램에서는 특정 도메인, 작업 또는 데이터셋에 모델을 적응시키는 필요성이 있습니다.

LLaMA-2 모델을 도메인별 데이터로 Fine-tuning하는 것은 다음과 같은 이점을 가져올 수 있습니다.

  1. 성능 향상: 대상 작업 또는 도메인과 관련성이 더 높은 데이터로 모델을 훈련시켜 Fine-tuning된 모델은 일반 목적의 사전 훈련된 모델보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

  2. 특화 지식: Fine-tuning 과정을 통해 모델은 대상 도메인의 특화된 지식과 이해력을 습득하게 되므로 보다 정확하고 관련성 높은 출력을 생성할 수 있습니다.

  3. 맞춤 설정된 기능: Fine-tuning을 통해 모델의 동작과 기능을 작업 또는 응용 프로그램의 특정 요구 사항과 일치하도록 조정할 수 있으므로 최종 사용자의 요구에 더 적합한 모델이 됩니다.

  4. 효율성: 사전 훈련된 모델을 Fine-tuning하는 것은 일반적으로 처음부터 모델을 훈련시키는 것보다 효율적이고 빠릅니다. 왜냐하면 사전 훈련된 모델은 이미 대규모 훈련 데이터에서 유용한 표현과 패턴을 배워들였기 때문입니다.

다음 섹션에서는 특정 작업에 대해 LLaMA-2 모델을 Fine-tuning하는 과정을 안내하며, 성공적이고 효과적인 모델 적응을 위해 필요한 단계와 모범 사례를 다룰 것입니다.

II. 환경 설정

A. 시스템 요구 사항

Fine-tuning 과정을 시작하기 전에 시스템이 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항을 충족하는지 확인하는 것이 중요합니다.

1. 하드웨어

LLaMA-2 모델의 Fine-tuning은 계산량이 많은 작업이므로 강력한 GPU에 접근할 수 있도록 권장합니다. 특히 최소한 16GB의 비디오 메모리를 가진 고성능 GPU를 사용하는 것이 좋습니다. 하드웨어 요구 사항은 데이터셋의 크기와 작업의 복잡성에 따라 다를 수 있지만, 고급 GPU는 훈련 과정을 크게 가속화합니다.

또한 모델과 훈련 데이터를 수용할 충분한 시스템 메모리(RAM)가 필요합니다. 일반적인 가이드라인으로 최소한 32GB의 RAM을 목표로 하지만, 정확한 요구 사항은 특정 사용 사례에 따라 다를 수 있습니다.

2. 소프트웨어

Fine-tuning 과정은 Python을 사용하여 수행되므로 시스템에 Python 환경이 설정되어있어야 합니다. Python 3.7 이상을 사용하는 것을 권장합니다.

또한 다음 주요 라이브러리를 설치해야 합니다:

  • PyTorch: LLaMA-2 모델을 로드하고 조작하는 데 사용되는 인기있는 딥러닝 프레임워크입니다.
  • Hugging Face Transformers: LLaMA-2를 포함한 사전 훈련된 언어 모델과의 작업을 쉽게 할 수 있는 강력한 라이브러리입니다.
  • NumPy: 데이터 처리 및 전처리를 위해 Python에서 사용되는 기본 라이브러리입니다.
  • Pandas: 탭형 데이터 작업에 유용한 데이터 처리 및 분석 라이브러리입니다.
  • Tensorboard: Fine-tuning 과정에서 다양한 지표를 추적하고 시각화하는 데 사용되는 시각화 도구입니다.

B. 필요한 라이브러리 설치

pip를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치할 수 있습니다. 터미널이나 명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 실행하십시오:

pip install torch transformers numpy pandas tensorboard

또는 충돌을 피하기 위해 가상 환경을 생성하고 해당 환경에서 종속성을 설치할 수 있습니다.

# 가상 환경 생성
python -m venv finetuning-env
# 가상 환경 활성화
source finetuning-env/bin/activate
# 필요한 라이브러리 설치
pip install torch transformers numpy pandas tensorboard

필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 설정했다면 다음 단계로 넘어가 준비가 완료되었습니다. LLaMA-2 모델을 얻는 단계로 이동합니다.

III. LLaMA-2 모델 얻기

A. 사전 훈련된 LLaMA-2 모델 다운로드

LLaMA-2 모델은 현재 Anthropic에서 개발한 전용 모델이기 때문에 공개적으로 사용할 수 없습니다. 그러나 Anthropic은 Fine-tuning을 시작할 수 있는 출발점으로 사용할 수 있는 사전 훈련된 LLaMA 모델을 공개로 제공하고 있습니다.

사전 훈련된 LLaMA 모델을 얻으려면 Anthropic에서 제공하는 지침에 따라야 합니다. 일반적으로 액세스를 신청하고 사용 조건에 동의해야 합니다. 액세스 권한이 부여되면 Anthropic 웹 사이트 또는 저장소에서 모델 파일을 다운로드할 수 있습니다.

B. 모델 무결성 확인

LLaMA 모델 파일을 다운로드한 후, 파일이 올바르게 다운로드되었고 변조되지 않았는지 확인하는 것이 중요합니다.

이를 위해 Anthropic에서 제공하는 파일 해시를 확인하고 다운로드된 파일의 해시와 비교하는 방법 중 하나입니다. sha256sum 명령 (Linux 또는 macOS에서)이나 Get-FileHash 도구 (Windows PowerShell에서)를 사용하여 다운로드된 파일의 SHA-256 해시를 계산하고 이를 예상 값과 비교할 수 있습니다.

다음은 Linux 또는 macOS에서 파일 무결성을 확인하는 예입니다.

# 다운로드한 모델 파일의 SHA-256 해시 계산
sha256sum llama.7b.pth

# Anthropic에서 제공한 예상 해시와 계산된 해시 비교

해시가 일치하면 다운로드된 파일이 올바르게 다운로드되었으며 다운로드 과정에서 손상되지 않았음을 확신할 수 있습니다.

LLaMA-2 모델 파일을 소유하고 무결성을 검증한 후, Fine-tuning 과정을 시작할 준비가 되었습니다.

IV. 특정 작업을 위한 LLaMA-2 Fine-tuning

A. 작업 및 데이터셋 정의

Fine-tuning 과정에서 첫 번째 단계는 달성하려는 작업과 Fine-tuning에 사용할 데이터셋을 명확히 정의하는 것입니다.

1. 작업 확인

선택할 작업 유형은 특정 사용 사례와 요구 사항에 따라 다를 수 있습니다. LLaMA-2를 통한 Fine-tuning을 통해 처리할 수 있는 일반적인 작업은 다음과 같습니다:

  • 텍스트 생성: 이야기, 기사, 제품 설명 등과 같은 논리적으로 일관성 있는 텍스트를 생성합니다.
  • 질문 답변: 질문을 이해하고 정확하고 유익한 답변을 제공하기 위해 모델을 훈련합니다.
  • 언어 번역: 텍스트를 다른 언어로 번역하기 위해 모델을 Fine-tuning합니다.
  • 감성 분석: 입력 텍스트의 감성(긍정, 부정, 중립)를 분류하도록 모델을 조정합니다.
  • 요약: 긴 텍스트에 대해 간결하고 유익한 요약을 생성하도록 모델을 훈련합니다.

2. 데이터셋 준비

작업을 확인한 후, Fine-tuning에 사용할 데이터셋을 준비해야 합니다. 이 단계에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다:

a. 데이터 수집: 공개적으로 사용 가능한 소스에서 관련성 있는 데이터셋을 수집하거나 고유한 데이터셋을 생성합니다. b. 데이터 전처리: 데이터를 정리하고 전처리하여 모델이 쉽게 사용할 수 있는 형식으로 만듭니다. 이에는 토큰화, 텍스트 정규화, 특수 문자 처리 등의 작업이 포함될 수 있습니다. c. 훈련-검증-테스트 분리: 데이터셋을 훈련, 검증 및 테스트 세트로 나눕니다. 훈련 세트는 모델 Fine-tuning에 사용되며, 검증 세트는 훈련 중 모델의 성능을 모니터링하는 데 사용되고, 테스트 세트는 최종 평가에 사용됩니다.

작업을 명확하게 정의하고 고품질의 데이터셋을 준비함으로써 성공적인 Fine-tuning 과정을 위한 준비를 마칠 수 있습니다.

B. Fine-tuning 파이프라인 준비

작업과 데이터셋이 준비되면 Fine-tuning 파이프라인을 설정할 수 있습니다. 이 단계에는 다음과 같은 작업이 포함됩니다:

1. 토크나이저 설정

첫 번째 단계는 토크나이저를 설정하는 것으로, 입력 텍스트를 모델에서 처리할 수 있는 토큰 시퀀스로 변환하는 작업을 담당합니다. Hugging Face Transformers 라이브러리는 LLaMA-2를 포함한 다양한 모델에 대한 사전 훈련된 토크나이저를 제공합니다.

from transformers import LlamaTokenizer
 
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('path/to/llama-2-model')

2. 데이터셋 로드 및 전처리

다음으로, 데이터셋을 로드하고 모델이 기대하는 형식에 맞게 데이터를 전처리해야 합니다. 이는 텍스트를 토큰 ID로 변환하고 시퀀스를 고정된 길이로 패딩하고 Fine-tuning 작업에 필요한 입력-출력 쌍을 생성하는 등의 작업을 포함할 수 있습니다.

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
 
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, tokenizer):
        self.data = data
        self.tokenizer = tokenizer
 
    def __len__(self):
        return len(self.data)
 
    def __getitem__(self, idx):
        # 데이터 전처리 및 입력-출력 쌍 반환
```input_ids = self.tokenizer.encode(self.data[idx][0], return_tensors='pt')
output_ids = self.tokenizer.encode(self.data[idx][1], return_tensors='pt')
return input_ids, output_ids
 
# 데이터셋과 데이터로더를 생성합니다
dataset = MyDataset(train_data, tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)

3. 모델 초기화 및 설정

LLaMA-2 모델을 초기화하고 미세 조정 작업에 맞게 설정해야 합니다. 이 과정에는 사전 훈련된 모델 가중치를 로드하고 필요한 모델 구성 요소를 설정하는 작업이 포함됩니다.

from transformers import LlamaForCausalLM
 
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('path/to/llama-2-model')
model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id

토크나이저, 데이터셋 및 모델이 설정되었으므로 이제 미세 조정 프로세스를 구현할 준비가 되었습니다.

C. 미세 조정 프로세스 구현

미세 조정 프로세스는 작업별 데이터셋에 대해 LLaMA-2 모델을 훈련하여 대상 작업의 성능을 향상시키는 작업을 포함합니다.

1. 훈련 루프 정의

훈련 루프는 훈련 데이터를 기반으로 모델의 파라미터를 업데이트하는 미세 조정 프로세스의 핵심입니다. 다음은 기본 예입니다.

import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
 
# 옵티마이저와 손실 함수 설정
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
loss_fn = F.cross_entropy
 
# 훈련 루프
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, outputs in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        logits = model(inputs, labels=outputs).logits
        loss = loss_fn(logits.view(-1, logits.size(-1)), outputs.view(-1))
        loss.backward()
        optimizer.step()
 
    # 검증 세트에서 모델 평가
    # 원하는 경우 조기 중지를 구현할 수 있습니다

이 예제에서는 AdamW 옵티마이저와 교차 엔트로피 손실 함수를 사용하여 모델을 훈련합니다. 특정 작업에 가장 적합한 최적화 알고리즘, 손실 함수 및 하이퍼파라미터를 실험하여 최적의 구성을 찾을 수 있습니다.

2. 미세 조정 모니터링 및 평가

미세 조정 과정에서 모델의 성능을 모니터링하고 평가하여 진행 상황을 확인하는 것이 중요합니다. 이를 위해 모델을 정기적으로 검증 세트에서 평가하고 다음과 같은 여러 메트릭을 추적할 수 있습니다.

  • 퍼플렉서티: 모델이 다음 토큰을 예측하는 데 얼마나 효과적인지를 나타내는 측정값입니다.
  • BLEU 점수: 기계 번역이나 텍스트 생성의 품질을 평가하는 데 사용되는 메트릭입니다.
  • F1 점수:

합성곱 신경망 (CNN)

합성곱 신경망 (CNN)은 이미지와 같은 격자 형태의 데이터를 처리하는 데 특화된 종류의 신경망입니다. CNN은 여러 층으로 구성되어 각각이 특정 작업 (예 : 특징 추출 또는 분류)을 수행합니다.

CNN의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

  1. 합성곱층: 이러한 층은 학습 가능한 필터 세트를 입력 이미지에 적용하여 가장자리, 형태 및 질감과 같은 특징을 추출합니다.
  2. 풀링층: 이러한 층은 특징 맵의 공간적 차원을 줄여줌으로써 과적합을 제어하고 모델이 작은 이동과 왜곡에 대해 보다 견고해지도록 돕습니다.
  3. 완전 연결층: 이러한 층은 합성곱 및 풀링 층의 출력을 가져와 최종 분류 또는 회귀 작업을 수행합니다.

다음은 이미지 분류를 위한 간단한 CNN 아키텍처 예입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

이 모델은 28x28 그레이스케일 이미지를 입력으로 사용하며, 세 개의 합성곱층과 최대 풀링을 거친 후 두 개의 완전 연결층을 사용하여 이미지를 10개의 클래스로 분류합니다.

순환 신경망 (RNN)

순환 신경망 (RNN)은 텍스트, 음성 또는 시계열 데이터와 같은 순차적인 데이터를 처리하는 유형의 신경망입니다. 단방향 신경망과 달리 독립적으로 데이터를 처리하는 대신 RNN은 이전 입력의 "메모리"를 유지하여 데이터의 시간적 의존성을 포착할 수 있습니다.

RNN의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

  1. 순환 층: 이러한 층은 입력 시퀀스를 한 번에 하나의 요소씩 처리하며, 다음 타임 스텝으로 전달되는 숨겨진 상태를 유지합니다.
  2. 완전 연결층: 이러한 층은 순환 층의 출력을 가져와 최종 분류 또는 회귀 작업을 수행합니다.

다음은 간단한 텍스트 분류를 위한 RNN 예입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# 토큰화된 텍스트 데이터셋이 있다고 가정합니다
num_words = 10000
max_length = 100
 
model = Sequential()
model.add(Embedding(num_words, 128, input_length=max_length))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

이 모델은 100개의 단어 인덱스 시퀀스를 입력으로 사용하며, 이를 밀집 벡터로 변환하기 위해 임베딩 층을 사용하고, 그 후 LSTM 층을 사용하여 시퀀스를 처리합니다. 최종 완전 연결층은 이진 분류 작업에 사용될 수 있는 단일 출력을 생성합니다.

장기 단기 기억 (LSTMs)

장기 단기 기억 (LSTMs)은 기존 RNN에서 발생하는 그레디언트 소실 문제를 해결하기 위해 설계된 특수한 유형인 RNN입니다. LSTMs는 다음 타임 스텝으로 선택적으로 업데이트되고 전달될 수 있는 "셀 상태"(cell state)라는 새로운 개념을 도입합니다. 이를 통해 LSTMs는 데이터의 장기적 의존성을 더 잘 포착할 수 있습니다.

다음은 시계열 예측을 위한 LSTM 예입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
 
# 시계열 데이터셋이 있다고 가정합니다
n_features = 5
n_steps = 10
 
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(Dense(1))

이 모델은 5개의 특징을 가진 10개의 타임 스텝으로 이루어진 시퀀스를 입력으로 사용하며, 50개의 유닛을 가진 LSTM 층을 사용하여 시퀀스를 처리합니다. 최종 완전 연결층은 시계열 예측 작업에 사용될 수 있는 단일 출력을 생성합니다.

생성 적대 신경망 (GANs)

생성 적대 신경망 (GANs)은 생성자(generator)와 판별자(discriminator)라는 두 개의 신경망으로 구성된 딥러닝 모델이다. 생성자 네트워크는 훈련 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 것을 목표로 학습되고, 판별자 네트워크는 실제와 생성된 데이터를 구분하는 것을 학습한다.

GAN의 주요 구성 요소는 다음과 같다.

  1. 생성자 네트워크: 이 네트워크는 임의의 노이즈 벡터를 입력으로 받아, 훈련 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성한다.
  2. 판별자 네트워크: 이 네트워크는 실제 데이터 또는 생성된 데이터를 입력으로 받아, 데이터가 실제인지 생성된 것인지를 확률로 출력한다.

두 네트워크는 생성자가 판별자를 속이려고 하고, 판별자는 진짜와 생성된 것을 올바르게 식별하려고 하는 방식으로 적대적인 훈련을 진행한다.

다음은 손으로 쓴 숫자를 생성하는 간단한 GAN 예입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, LeakyReLU, BatchNormalization
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# 생성자 네트워크
generator = Sequential()
generator.add(Dense(7*7*256, input_shape=(100,), activation=LeakyReLU()))
generator.add(Reshape((7, 7, 256)))
generator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation=LeakyReLU()))
generator.add(BatchNormalization())
generator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', activation=LeakyReLU()))
generator.add(BatchNormalization())
generator.add(Conv2D(1, (5, 5), padding='same', activation='tanh'))
 
# 판별자 네트워크
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation=LeakyReLU()))
discriminator.add(BatchNormalization())
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation=LeakyReLU()))
discriminator.add(BatchNormalization())
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# 생성자와 판별자를 GAN 모델로 결합
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))

이 모델은 합성곱 생성자와 합성곱 판별자를 사용하여 손으로 쓴 숫자를 생성합니다. 생성자는 100차원 노이즈 벡터를 입력으로 받고, 28x28 픽셀의 그레이스케일 이미지를 생성합니다. 판별자는 실제 이미지 또는 생성된 이미지를 입력으로 받고 이미지가 실제인지를 나타내는 확률을 출력합니다.

결론

이 튜토리얼에서는 합성곱 신경망 (CNN), 순환 신경망 (RNN), 장기 단기 기억 (LSTM) 및 생성 적대 신경망 (GAN)과 같은 몇 가지 주요 딥러닝 아키텍처에 대해 다루었습니다. TensorFlow/Keras 라이브러리를 사용하여 이러한 모델을 구현하는 방법을 설명하기 위해 예시와 코드 스니펫을 제공했습니다.

이러한 딥러닝 모델은 컴퓨터 비전 및 자연어 처리부터 시계열 분석 및 생성 모델링에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 딥러닝 분야가 계속 발전함에 따라 최신 기술과 모범 사례에 대해 최신 정보를 알아두는 것이 중요합니다.이 튜토리얼이 여러분에게 딥러닝에 대한 튼튼한 기초를 제공하고 강력한 기술을 더욱 탐구하도록 영감을 주었으면 좋겠습니다. 즐거운 학습하세요!

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