LLM 파인튜닝 최적화 가이드 Part 1

이 게시물은 LLM 파인튜닝 과정에서 학습 파라미터 설정과 최적화 요소에 대해 다양한 실험 결과를 바탕으로 설명합니다.

핵심 내용

• Batch, Step, Epoch의 개념과 차이 및 학습 지표로서의 활용법
• 배치 크기에 따른 학습 안정성, 시간, GPU 활용도 변화 분석
• 시퀀스 길이와 배치 크기의 상호관계 및 데이터셋 특성에 따른 적절한 시퀀스 길이 설정
• 메모리 제약 극복을 위한 Gradient Accumulation과 Gradient Checkpointing 기법 설명과 실험 결과

주요 실험 결과

• 큰 배치 크기는 학습을 안정화시키고 속도를 증가시키지만 메모리 요구량이 크다
• Gradient Accumulation은 메모리 한계 내에서 큰 배치 효과를 내면서도 학습 안정성을 높임
• Gradient Checkpointing은 메모리 사용량을 약 12GB 절감하나 학습 시간이 약 29% 증가하는 트레이드오프가 있음

결론

본 포스팅은 LLM 파인튜닝 최적화에서 각 파라미터가 학습 성능과 효율에 미치는 영향을 실험적으로 분석하며, 최적 설정을 찾기 위한 실험의 중요성을 강조합니다.