LoRA 파인튜닝과 PEFT 정리: LLM 미세조정 GPU 메모리 계산과 모델 병합 전략
AI 엔지니어링 7장 발표 정리. 풀 파인튜닝의 VRAM 계산부터 어댑터와 LoRA의 저랭크 분해, 태스크 벡터 기반 모델 병합, 학습률과 배치 크기 등 학습 하이퍼파라미터까지 실무 관점으로 짚었다.
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AI TOPIC
PEFT 최신 뉴스와 핵심 해설
PEFT 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 5편을 최신순으로 모았습니다.
LLM 파인튜닝이란: 사전학습 vs 파인튜닝, PEFT·LoRA와 파괴적 망각 피하는 법
대형 언어모델을 특정 작업에 맞추는 파인튜닝의 원리를 사전학습, 파인튜닝 루프, 전체 파인튜닝과 PEFT, 파괴적 망각, 그리고 파인튜닝이 답이 아닐 때까지 쉽게 설명합니다.
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LoRA·PEFT로 LLM 미세조정하기: 원본 가중치는 얼려두고 작은 어댑터만 학습하는 법
거대 언어모델 미세조정의 걸림돌인 연산량과 거대한 체크포인트 문제를 PEFT와 LoRA가 어떻게 푸는지 설명한다. 원본 가중치를 동결하고 작은 어댑터만 학습하는 원리와 실제 코드 흐름을 예제와 함께 정리했다.
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LoRA 파인튜닝 쉽게 이해하기: 어댑터 원리와 0.78% 파라미터의 비밀
거대 언어모델을 저비용으로 미세조정하는 LoRA의 원리를 어댑터(A·B) 구조, 행렬 계산, 실제 파라미터 절감률, 하이퍼파라미터 설정 팁까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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파인튜닝 완전정복: 전이학습부터 LoRA·PEFT, RAG와의 차이까지
사전학습된 LLM을 특정 도메인·과제에 맞게 다듬는 파인튜닝을 정리했다. 전이학습 개념, 전체 미세조정과 PEFT, 어댑터·프리픽스·LoRA, RLHF, 그리고 RAG와의 차이를 짚는다.
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