실험으로 알아보는 LLM 파인튜닝 최적화 가이드 Part 2.

이 글은 LLM 파인튜닝 최적화 가이드의 두 번째 편으로, 학습 알고리즘 최적화에 초점을 맞춥니다. 지난 편에서 GPU 메모리 효율화 기법을 다룬 데 이어, 이번 편에서는 Optimizer 선택 기준, Learning Rate가 모델 학습에 미치는 영향, Learning Rate 스케줄링의 필요성, 그리고 연산 정밀도(Precision)가 학습에 미치는 영향 등을 개발자의 시선으로 쉽게 풀어 설명합니다.

HuggingFace Transformers 라이브러리를 활용한 실험 코드가 제공되며, Gemma, Llama, Qwen 모델과 KoAlpaca 데이터셋을 이용한 파인튜닝 실험 환경이 명시되어 있습니다. 이를 통해 LLM 파인튜닝 과정에서 성능을 극대화하기 위한 실질적인 방법론을 제시합니다.