SFT(Supervised Fine Tuning)와 PEFT(Pre-training with Extracted Feature-based Transfer)의 개념과 특징, 차이점

Supervised Fine Tuning과 Pre-training with Extracted Feature-based Transfer은 머신러닝 모델을 세밀하게 조정하거나 사전 학습된 특징을 전이하는 데 사용됩니다. Supervised Fine Tuning은 특정 작업에 특화된 모델을 조정하는 반면, Pre-training with Extracted Feature-based Transfer는 사전 학습된 모델의 특징을 추출하여 다른 작업에 전이하는 데 중점을 둡니다.

 

 

SFT와 PEFT의 개념

SFT(Supervised Fine Tuning)와 PEFT(Pre-training with Extracted Feature-based Transfer)은 머신러닝 분야에서 모델의 성능을 향상시키고 다양한 작업에 모델을 적용하는 데 중요한 기술적인 요소입니다. 이 두 방법은 기존에 사전 학습된 모델을 다른 작업에 활용하기 위한 전략으로 사용됩니다.

 

Supervised Fine Tuning은 주어진 작업에 특화된 모델을 만들기 위해 기존의 모델을 세밀하게 조정하는 과정을 말합니다. 이는 해당 작업에 대해 더 나은 성능을 보이도록 모델을 튜닝하는 것을 의미합니다. 이를 통해 기존 모델을 새로운 작업에 재사용할 수 있으며, 데이터셋이 작거나 유사한 경우 매우 효과적일 수 있습니다.

 

반면에 Pre-training with Extracted Feature-based Transfer은 기존의 사전 학습된 모델에서 특징을 추출하여 다른 작업에 적용하는 방법을 의미합니다. 이는 기존 모델이 학습한 특징을 유지한 채 다른 작업에 이를 활용하는 전략으로, 기존 모델의 일부를 재사용함으로써 새로운 작업에 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.

 

이러한 방식들은 모두 모델의 재사용과 다양한 작업에 적용을 가능하게 하며, 각각의 고유한 특징과 장단점을 가지고 있습니다. 다음으로, 이 두 방법의 특징과 차이점을 자세히 알아보겠습니다.

 

 

SFT(Supervised Fine Tuning)의 특징

Supervised Fine Tuning은 원래의 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 세밀하게 조정하는 방법으로, 해당 작업에 최적화된 성능을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류를 위해 사전 학습된 컨볼루션 신경망을 사용하고자 한다면, 해당 신경망을 특정 이미지 데이터셋에 맞게 조정하여 세밀한 튜닝을 거칩니다.

 

Supervised Fine Tuning은 목표 작업의 데이터셋에 맞추어 모델을 조정함으로써, 작업에 특화된 특징을 더 잘 학습할 수 있도록 도와줍니다. 이 과정에서는 주로 소수의 새로운 데이터나 특화된 데이터셋으로 모델을 재학습하여 원하는 작업에 더욱 적합한 형태로 발전시킵니다.

 

Supervised Fine Tuning은 모델에 대한 지식이나 데이터가 충분한 경우에 매우 효과적일 수 있으며, 특히 목표 작업이 기존의 사전 학습된 모델과 유사한 경우 좋은 성과를 얻을 수 있습니다. 다만, 새로운 작업에 대해 더 적은 데이터가 있는 경우, 과적합을 방지하기 위해 신중한 적용이 필요합니다.

 

PEFT(Pre-training with Extracted Feature-based Transfer)의 특징

Pre-training with Extracted Feature-based Transfer는 기존의 사전 학습된 모델에서 특징을 추출하여 새로운 작업에 전이하는 방법으로, 전체 모델을 세밀하게 조정하는 것보다 더 경제적일 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리 작업을 수행하기 위해 BERT 모델을 사용한다면, 기존의 BERT 모델에서 특정 작업에 필요한 특징을 추출하여 새로운 모델을 구축할 수 있습니다.

 

Pre-training with Extracted Feature-based Transfer는 주로 기존 모델에 의해 추출된 특징을 다른 작업에 활용하는 데 중점을 둡니다. 이는 사전 학습된 모델이 학습한 풍부한 정보를 유지한 채, 추가적인 데이터셋에 맞게 후속 모델을 구축하는 장점을 가지고 있습니다.

 

이 방법은 새로운 작업에 더 적은 데이터가 있는 경우, 기존의 모델이 학습한 풍부한 특징을 적극적으로 활용할 수 있어 매우 유용합니다. 또한, 원본 모델의 지식을 최대한 살려 새로운 작업에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있지만, 기존 모델에서 불필요한 특징까지 고려해야 하는 경우가 있어 신중한 해석이 필요합니다.

 

SFT와 PEFT의 차이점

Supervised Fine Tuning과 Pre-training with Extracted Feature-based Transfer는 모두 기존의 모델을 새로운 작업에 적용하기 위한 방법으로, 각각의 방법은 고유한 특징과 장단점을 가지고 있습니다.

 

Supervised Fine Tuning은 특정 작업에 특화된 모델을 조정하는 데 중점을 두며, 해당 작업에 특화된 성능을 얻을 수 있습니다. 이는 작업에 특화된 특징을 더 잘 학습할 수 있도록 모델을 조정하는 장점을 가지고 있지만, 추가 데이터가 적은 경우 과적합의 문제가 발생할 수 있습니다.

 

Pre-training with Extracted Feature-based Transfer는 기존의 모델에서 특징을 추출하여 새로운 작업에 적용하는 데 중점을 두며, 기존 모델의 풍부한 지식을 활용할 수 있는 장점을 가지고 있습니다. 추가 데이터가 적은 경우에도 기존 모델의 지식을 적극적으로 활용할 수 있지만, 잡음이나 불필요한 특징을 고려해야 하는 문제가 있습니다.

따라서, 각각의 방법은 사용하고자 하는 데이터의 양과 품질, 그리고 목표로 하는 작업의 특성에 따라 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 데이터가 풍부한 경우에는 Supervised Fine Tuning이 효과적일 수 있고, 적은 데이터로도 강력한 성능을 내고 싶을 때는 Pre-training with Extracted Feature-based Transfer가 유용할 수 있습니다.

 

상황에 맞는 SFT와 PEFT의 사용법

Supervised Fine Tuning과 Pre-training with Extracted Feature-based Transfer는 각각의 고유한 특징을 가지고 있으며, 어떤 상황에서 어떤 방법을 사용해야 하는지를 결정하는 데 있어 몇 가지 고려해야 할 사항이 있습니다.

 

Supervised Fine Tuning은 특정 작업에 특화된 모델을 조정하여 효과적인 성능을 얻을 수 있는데, 데이터가 풍부하고 목표 작업이 기존의 모델과 유사한 경우에 좋은 선택일 수 있습니다. 반면에, 데이터가 제한적이거나 새로운 작업에 대한 풍부한 지식이 없는 경우, Pre-training with Extracted Feature-based Transfer가 유용할 수 있습니다.

 

Pre-training with Extracted Feature-based Transfer는 기존 모델의 풍부한 특징을 유지한 채, 새로운 작업에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있습니다. 추가적인 작업에 필요한 데이터가 적거나 자원이 제한된 상황에서 유용할 수 있지만, 원본 모델의 풍부한 지식을 전이할 수 있다는 측면에서는 유용한 방법입니다.