LLM 파인튜닝 최적화 가이드 Part 2

이 게시물은 LLM 파인튜닝에서 Optimizer 선택, Learning Rate 조절, 학습률 스케줄링, 그리고 연산 정밀도에 따른 최적화 기법을 소개합니다.

Optimizer 최적화

• Adam 계열 옵티마이저(특히 AdamW)와 메모리 효율화를 위한 Adafactor, AdamW_8bit, Paged_adamw 등의 기법 설명
• 메모리 사용량과 학습 안정성 간 균형을 맞추는 선택 기준 제시

Learning Rate 및 스케줄링

• 학습률 탐색 방법과 모델별 차이점
• Cosine, Linear, Constant 방식을 포함한 학습률 스케줄러의 필요성과 적용법
• 학습 초기에 서서히 학습률을 높이는 Warmup 기법 설명

연산 정밀도

• FP32, FP16, BF16의 차이와 LLM 파인튜닝에서 BF16의 장점 강조
• 메모리 요구량과 학습 안정성 고려한 정밀도 선택 가이드

마지막으로, 데이터셋 품질의 중요성과 실제 적용 시 작은 GPU에서도 최적화 기법 활용 가능함을 언급합니다.