9
AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
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