천 개 정도면 전체 파인튜닝보다는 LoRA부터 시작하는 게 낫습니다. 비용도 훨씬 싸고요. 저도 비슷한 규모로 했는데 huggingface의 peft 라이브러리 쓰면 생각보다 간단하더라고요. 프롬프트 엔지니어링은 먼저 해봐서 얼마나 부족한지 확인한 다음에 LoRA 필요성을 판단하는 게 좋아요.
LLM 파인튜닝 처음 해보려는데 어디서부터 시작해야 할까요?
요즘 일에서 특정 도메인에 맞춘 AI 모델이 필요해서 파인튜닝을 해봐야겠다고 생각했는데, 정보가 너무 많아서 어디서부터 손을 대야 할지 모르겠어요. 혼자 구글링하다 보니까 자료마다 말하는 게 다르더라고요.
일단 제 상황은 이렇습니다. GPT 같은 대형 모델을 우리 회사 데이터로 미세조정하고 싶은데, 규모가 그리 크지 않아요. 학습 데이터가 천 개 정도? 그 정도 수준입니다. 클라우드에 돈을 막 쓸 수는 없으니 비용 효율적으로 하고 싶은데, 처음이라 어떤 방식이 맞는지 판단이 안 돼요.
파인튜닝 vs LoRA vs 프롬프트 엔지니어링 같은 방법들이 있다는 걸 알았는데, 제 경우엔 어떤 걸 먼저 시도해봐야 할까요? 그리고 실제로 작업할 때 어떤 라이브러리나 도구를 쓰는 게 좋을까요? Hugging Face, OpenAI API 이런 거들이 있는 것 같은데 장단점이 뭔지도 궁금하네요.
혹시 입문자 수준의 튜토리얼이나 블로그 같은 거 아시는 분 계신가요? 너무 기술적이지 않으면서도 실제로 도움이 되는 자료 말이에요. 비슷한 경험을 하신 분들의 조언도 정말 듣고 싶습니다.
일단 제 상황은 이렇습니다. GPT 같은 대형 모델을 우리 회사 데이터로 미세조정하고 싶은데, 규모가 그리 크지 않아요. 학습 데이터가 천 개 정도? 그 정도 수준입니다. 클라우드에 돈을 막 쓸 수는 없으니 비용 효율적으로 하고 싶은데, 처음이라 어떤 방식이 맞는지 판단이 안 돼요.
파인튜닝 vs LoRA vs 프롬프트 엔지니어링 같은 방법들이 있다는 걸 알았는데, 제 경우엔 어떤 걸 먼저 시도해봐야 할까요? 그리고 실제로 작업할 때 어떤 라이브러리나 도구를 쓰는 게 좋을까요? Hugging Face, OpenAI API 이런 거들이 있는 것 같은데 장단점이 뭔지도 궁금하네요.
혹시 입문자 수준의 튜토리얼이나 블로그 같은 거 아시는 분 계신가요? 너무 기술적이지 않으면서도 실제로 도움이 되는 자료 말이에요. 비슷한 경험을 하신 분들의 조언도 정말 듣고 싶습니다.
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