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제한된 데이터 환경에서 사전 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 미세 조정하기 위한 다양한 전이 학습 방법과 실용적인 가이드라인을 제시합니다.


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A Practical Guide to Fine-tuning Language Models with Limited Data

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제한된 데이터를 사용한 언어 모델 미세 조정에 대한 실용적인 가이드

### category
자연어처리

### topic
언어 모델 미세 조정

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제한된 데이터 환경에서 사전 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 미세 조정하기 위한 다양한 전이 학습 방법과 실용적인 가이드라인을 제시합니다.

### note
## 제한된 데이터로 언어 모델을 미세 조정하는 방법: 실용적 가이드

### 서론

사전 훈련된 대규모 언어 모델(PLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에 혁신을 일으켰지만, 방대한 데이터와 계산 리소스가 필요하다는 단점이 있습니다. 특히 의료, 법률, 금융과 같이 특수 분야나 영어 이외의 언어에서는 데이터 부족 문제가 더욱 심각합니다. 이 논문에서는 저자원 환경에서 모델 성능을 최적화하기 위한 다양한 전이 학습 방법을 제시합니다.

### 사전 훈련

사전 훈련은 LLM이 광범위한 다운스트림 작업을 처리할 수 있도록 기초적인 언어 이해 능력을 개발하는 데 필수적인 단계입니다. 

#### 모델 아키텍처 선택

* **디코더 모델:** 텍스트 생성 작업에 적합하며, 이전 토큰을 기반으로 다음 토큰을 예측하는 인과 언어 모델링(CLM) 목표를 사용합니다.
* **인코더 모델:** 분류 작업에 특화되어 있으며, 토큰의 일부를 마스킹하고 모델이 원래 토큰을 예측하도록 훈련하는 마스크 언어 모델링(MLM) 목표를 사용합니다.
* **인코더-디코더 모델:** 텍스트 변환 작업에 탁월하며, 마스크된 시퀀스-투-시퀀스(S2S) 사전 훈련을 통해 마스킹을 토큰 시퀀스로 확장합니다.

#### 지속적인 사전 훈련

* **교차 언어 정렬:** 여러 언어의 단일 언어 코퍼스를 사용하여 모델을 훈련하여 교차 언어 기능을 향상시키고 다국어 설정에서 더 나은 성능을 가능하게 합니다.
* **도메인 적응:** 사전 훈련된 모델을 특정 도메인에 적용하여 도메인별 작업을 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다. 특히 전문 분야의 언어와 어휘가 사전 훈련 언어와 상당히 다른 경우 유용합니다.

### 미세 조정

#### 과적합 방지

* **적절한 최적화 및 정규화 기술:** 데이터 세트가 작기 때문에 깊은 트랜스포머 모델을 효과적으로 미세 조정하려면 적절한 최적화 및 정규화 기술이 필수적입니다.
* **외부 지식 통합:** 제한된 데이터로 대상 작업으로 넘어가기 전에 더 크고 중간적인 작업에서 먼저 미세 조정하는 것이 효과적일 수 있습니다.

#### 매개변수 효율적인 훈련

* **마스킹 기반 방법:** 추가 매개변수를 추가하지 않고 모델 가중치의 하위 집합(특정 계층, 매개변수 유형 등)만 훈련하는 반면 나머지는 고정합니다.
* **어댑터:** 트랜스포머 계층 사이에 삽입되는 훈련 가능한 경량 피드포워드 모듈이며, 모델의 나머지 부분은 고정됩니다.
* **접두사 조정:** 작업별 컨텍스트 역할을 하도록 연속 임베딩을 최적화합니다. 특히, 각 트랜스포머 블록의 다중 헤드 어텐션 계층의 입력 키와 값에 학습된 토큰 벡터를 추가하여 가상 토큰 역할을 합니다.
* **재매개변수화 방법:** LLM의 매개변수가 저차원 매니폴드에 있다는 관찰에서 영감을 받아 가중치 행렬을 저랭크 행렬의 곱으로 분해하여 매개변수 수를 크게 줄입니다.
* **하이브리드 방법:** 여러 PEFT 방법을 결합하여 개별 강점을 활용합니다.

#### 임베딩 학습

* **고정 어휘 문제 해결:** 언어 모델은 고정된 세분성의 토큰화 단계에서 비롯된 미리 정의된 어휘로 제한됩니다. 이를 해결하기 위해 문자에서 단어 표현을 학습하는 얕은 트랜스포머를 훈련하여 맞춤법 오류 및 도메인 변화에 강력하게 만들 수 있습니다.
* **교차 언어 전이 향상:** 병렬 데이터 또는 시드 사전을 사용하여 여러 언어에 대한 임베딩을 공유 공간에 매핑하여 교차 언어 전이를 향상시킬 수 있습니다.

#### 대조 학습 및 적대적 학습

* **대조 학습(CL):** 의미적으로 가까운 쌍을 함께 당기고 관련 없는 샘플을 밀어냄으로써 효과적인 표현을 학습하는 것을 목표로 합니다. 일반적으로 병렬 데이터가 필요하며 문장 및 단어 수준의 세분성에서 발생할 수 있습니다.
* **적대적 학습:** 모순되는 목표를 가진 두 모델을 동시에 훈련하여 서로 더 나은 성능으로 이끌 수 있습니다. 적대적 훈련은 쌍을 이루지 않은 데이터 없이도 사전 훈련과 대상 도메인 또는 언어 간의 차이를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다.

#### 제한된 감독

* **준지도 학습(SSL):** 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 활용하여 모델 일반화 및 견고성을 향상시킵니다.
* **비지도 학습:** 레이블이 지정되지 않은 데이터만 사용하여 모델을 훈련하므로 레이블이 지정된 데이터가 부족하거나 없는 경우에 특히 유용합니다.
* **능동 학습(AL):** 제한된 훈련 데이터의 효과를 극대화하기 위해 가장 유익한 데이터 포인트를 선택하는 데 중점을 둡니다.

### 퓨샷 학습

* **컨텍스트 내 학습(ICL):** 광범위한 텍스트 데이터 세트에서 암시적으로 다양한 작업을 흡수할 수 있는 대규모 디코더 모델의 등장으로 컨텍스트 내 학습(ICL) 또는 프롬프팅이 이러한 모델의 일반화 기능을 활용하는 일반적인 접근 방식이 되었습니다.
* **패턴 활용 훈련(PET):** 분류 작업을 클로즈 형식으로 공식화하여 모델이 MLM 목표를 사용하여 대상을 예측할 수 있도록 하여 사전 훈련과 미세 조정을 조정합니다.
* **멀티태스크 학습:** 수십억 개의 매개변수를 가진 거대한 생성 모델의 제로샷 작업 일반화를 개선하기 위한 표준 레시피가 되었습니다. 이러한 모델은 방대하고 다양한 관련 다운스트림 작업 세트에 대해 지침을 받아 조정되므로 제한된 데이터 또는 계산 리소스로 인해 특정 사용 사례에 맞게 미세 조정할 수 없는 경우에도 비교할 수 있는 매우 강력한 기준선이 됩니다.
* **메타 학습:** 인간 발달 이론에서 영감을 받은 메타 학습은 효율적인 다운스트림 적응을 용이하게 할 수 있는 과거 경험에서 사전을 학습하는 것을 강조합니다.

### 데이터 효율적인 NLP 기술

#### 모델 선택

* **대규모 생성 모델:** 적절한 작업 공식을 사용하여 모든 NLP 작업에 적용할 수 있습니다. 그러나 NLU 작업의 경우 수백만 개의 매개변수만 있는 양방향 인코더 모델이 수십억 개의 매개변수를 가진 디코더 모델보다 성능이 뛰어나거나 뛰어날 수 있습니다.
* **저자원 언어 또는 특수 도메인:** 다양한 다국어 또는 도메인별 데이터에 대해 사전 훈련된 70B 이상의 매개변수를 가진 더 큰 모델은 강력한 제로샷 또는 퓨샷 컨텍스트 내 학습 기능을 제공할 수 있습니다.
* **제한된 데이터로 미세 조정:** 8-11B 매개변수를 가진 생성 모델은 훨씬 더 효율적이면서도 실질적으로 더 큰 모델의 성능과 일치할 수 있습니다.
* **저자원 분류 작업:** 더 큰 인코더 모델이 더 작은 모델보다 지속적으로 성능이 뛰어납니다.

#### 제한된 데이터 처리

* **매우 적은 리소스 시나리오:** 모든 NLP 작업에 대한 가장 빠른 옵션은 컨텍스트 내 학습(§ 5.1)이며, 그라디언트 기반 훈련이 필요하지 않으며 종종 경쟁력 있는 기준선입니다.
* **퓨샷 분류 작업:** 어댑터가 있는 PET(§ 5.2)는 사전 훈련된 지식을 활용하는 데 매우 효과적입니다.
* **1K 미만의 주석이 달린 예:** 추가 주석 또는 중간 미세 조정 단계를 위해 고자원 언어 또는 일반 도메인의 유사한 작업 데이터 세트를 사용하면 대상 작업에 대한 일반화를 크게 개선할 수 있습니다.
* **1K 이상의 주석이 달린 예:** 지속적인 사전 훈련(§ 3.1)은 사용 가능한 레이블이 지정되지 않은 데이터의 양에 따라 확장되어 점점 더 효과적입니다.
* **사전 훈련 데이터의 양:** 데이터의 품질 또한 중요한 요소입니다.
* **제한된 데이터:** 적절한 정규화를 통해 치명적인 망각을 완화하는 것이 중요합니다(§ 4).
* **PEFT 방법(§ 4.1):** 일반화 기능을 유지하면서 제한된 데이터로 사전 훈련된 대규모 모델을 새로운 작업에 적용하는 데 특히 효과적입니다.
* **보완 옵션:** CL은 다운스트림 작업 및 여러 언어에 걸쳐 표현 품질을 개선하고, 능동 학습은 데이터 유틸리티를 극대화하고, 준지도 학습은 성능과 견고성을 더욱 향상시킵니다.

### 결론

이 설문 조사에서는 데이터가 부족한 시나리오에서 LM을 적용하는 데 따르는 과제를 다룹니다. 특히, 먼저 부족한 데이터로 효과적이고 효율적인 후속 사전 훈련 및 다운스트림 미세 조정을 위해 고려해야 할 중요한 측면을 다루는 방법에 대한 체계적인 개요를 제공하고 장점과 제한 사항을 강조합니다. NLP 작업을 5개 그룹으로 분류하고 적합한 사전 훈련된 모델, 적응 및 미세 조정 방법, 데이터 가용성의 여러 차원에 걸쳐 보조 옵션을 요약합니다.

### note
This research paper explores the challenges of fine-tuning large language models (LLMs) with limited data, a common issue in specialized domains and low-resource languages. 

**Bibliographic Information:** Szép, M., Rueckert, D., von Eisenhart-Rothe, R., & Hinterwimmer, F. (2024). A Practical Guide to Fine-tuning Language Models with Limited Data. arXiv preprint arXiv:2411.09539v1.

**Research Objective:** This paper aims to provide a comprehensive overview of transfer learning methods for optimizing LLM performance in data-scarce scenarios.

**Methodology:** The authors conducted a systematic review of over 2500 papers from various sources, focusing on transfer learning approaches for fine-tuning LLMs with limited data.

**Key Findings:** 

* Continued pre-training, including cross-lingual alignment and domain adaptation, can effectively bridge the gap between pre-training data and target domains/languages.
* Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods, such as adapters, prefix-tuning, and LoRA, offer efficient ways to adapt large models with limited data.
* Embedding learning techniques can enhance cross-lingual transfer and address vocabulary discrepancies between pre-training and target data.
* Contrastive and adversarial learning methods can improve model alignment and adaptation by leveraging differences and similarities across languages and domains.
* Limited supervision techniques, including semi-supervised, unsupervised, and active learning, can leverage unlabeled data to boost model generalization and robustness.
* Few-shot learning methods, such as in-context learning, pattern-exploiting training, multi-task learning, and meta-learning, enable models to generalize from limited examples.

**Main Conclusions:** 

* Selecting appropriate pre-trained models, adaptation methods, and fine-tuning techniques is crucial for optimal performance in data-scarce scenarios.
* Combining PEFT methods with appropriate regularization techniques and complementary training options can significantly improve performance.

**Significance:** This research provides valuable insights and practical guidelines for researchers and practitioners working with LLMs in low-resource settings.

**Limitations and Future Research:** 

* Further research is needed on preventing catastrophic forgetting during model adaptation across varying degrees of data scarcity.
* Benchmarking a wider range of methods across diverse tasks, specialized domains, and resource-poor languages is crucial.
* Investigating the combination of different methods to leverage their complementary strengths is encouraged. 

The paper emphasizes the need for additional public datasets and standardized evaluation frameworks for low-resource NLP tasks. It also highlights the importance of data quality and the need for careful selection and pre-processing of training data. 


언어 모델 미세 조정

제한된-데이터를-사용한-언어-모델-미세-조정에-대한-실용적인-가이드

note


사전 훈련은 LLM이 광범위한 다운스트림 작업을 처리할 수 있도록 기초적인 언어 이해 능력을 개발하는 데 필수적인 단계입니다.
모델 아키텍처 선택

디코더 모델: 텍스트 생성 작업에 적합하며, 이전 토큰을 기반으로 다음 토큰을 예측하는 인과 언어 모델링(CLM) 목표를 사용합니다.
인코더 모델: 분류 작업에 특화되어 있으며, 토큰의 일부를 마스킹하고 모델이 원래 토큰을 예측하도록 훈련하는 마스크 언어 모델링(MLM) 목표를 사용합니다.
인코더-디코더 모델: 텍스트 변환 작업에 탁월하며, 마스크된 시퀀스-투-시퀀스(S2S) 사전 훈련을 통해 마스킹을 토큰 시퀀스로 확장합니다.
지속적인 사전 훈련

교차 언어 정렬: 여러 언어의 단일 언어 코퍼스를 사용하여 모델을 훈련하여 교차 언어 기능을 향상시키고 다국어 설정에서 더 나은 성능을 가능하게 합니다.
도메인 적응: 사전 훈련된 모델을 특정 도메인에 적용하여 도메인별 작업을 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다. 특히 전문 분야의 언어와 어휘가 사전 훈련 언어와 상당히 다른 경우 유용합니다.


사전 훈련


사전 훈련된 대규모 언어 모델(PLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에 혁신을 일으켰지만, 방대한 데이터와 계산 리소스가 필요하다는 단점이 있습니다. 특히 의료, 법률, 금융과 같이 특수 분야나 영어 이외의 언어에서는 데이터 부족 문제가 더욱 심각합니다. 이 논문에서는 저자원 환경에서 모델 성능을 최적화하기 위한 다양한 전이 학습 방법을 제시합니다.


서론


제한된 데이터를 사용한 언어 모델 미세 조정에 대한 실용적인 가이드


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