“Fine”이라는 단어는 “미세한” 또는 “세밀한”이라는 의미를 가지고 있습니다. “Tuning”은 조정 또는 조절을 의미합니다. 따라서 “Fine-tuning”은 “미세하게 조정” 또는 “세밀하게 조절”하는 것을 의미합니다.
사전 훈련된 모델을 Fine-tuning하는 과정에서는 초기에 학습된 모델의 가중치를 작업에 맞게 조정하거나 조절합니다. 이 과정은 초기 모델의 일반적인 특징을 유지하면서 작업에 필요한 세부사항을 조정하여 최적화하는 것을 의미합니다. 따라서 “Fine-tuning”은 초기 모델의 가중치를 미세하게 조정하여 작업에 최적화하는 것을 의미합니다.
즉, “Fine-tuning”은 단어적 의미로서 초기 모델의 가중치를 세밀하게 조정하는 과정을 의미합니다.
파인 튜닝은 일반적으로 다음과 같은 단계로 이루어집니다:
1. 사전 훈련된 모델 가져오기: 사전 훈련된 모델(예: BERT, GPT)을 가져옵니다. 이 모델은 일반적인 언어 이해 능력을 갖추고 있습니다.
2. 추가적인 레이어 추가: 특정 작업을 수행하기 위해 모델의 상위에 추가적인 레이어를 추가합니다. 이 레이어는 특정 작업에 필요한 특징을 학습하고 예측을 수행합니다.
3. 작업에 맞는 데이터셋으로 훈련: 파인 튜닝을 위해 작업에 맞는 데이터셋을 사용하여 모델을 추가로 훈련합니다. 작업에 따라 지도 학습이나 강화 학습 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
4. 모델 업데이트 및 성능 평가: 파인 튜닝된 모델을 업데이트하고 작업의 성능을 평가합니다. 필요에 따라 추가 훈련이나 하이퍼파라미터 조정 등을 반복할 수 있습니다.
파인 튜닝은 사전 훈련된 모델의 지식을 이용하여 작업에 맞는 모델을 구축하는 데에 유용하게 활용됩니다. 사전 훈련된 모델은 대용량 데이터와 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하지만, 파인 튜닝은 비교적 작은 규모의 작업 데이터와 적은 컴퓨팅 자원으로도 좋은 성능을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 다양한 작업에 적용 가능한 유연하고 효율적인 인공지능 모델을 개발할 수 있습니다.