저도 LoRA로 시작하는 게 낫더라고요 ㅋㅋ
LLM 파인튜닝할 때 데이터셋 크기 어느 정도가 적당한가요?
요즘 자사 데이터로 LLM을 파인튜닝해볼 생각 중인데 데이터셋 규모를 어떻게 정해야 할지 막혀있어요. 일단 도메인 특화 모델을 만들려고 하는데 대충 몇 천 개 정도는 있으면 되나요?
그리고 LoRA로 파인튜닝하는 게 처음부터 전체 파라미터를 학습하는 것보다 비용 면에서 훨씬 낫다고 봤는데, 작은 규모 데이터셋에는 LoRA가 더 적합한 건가요? 아니면 데이터 크기와는 별개의 문제인가요?
마지막으로 혹시 파인튜닝할 때 주의할 점이 있으면 알려주세요. 과적합 이슈는 작은 데이터셋에서 더 심하다고 하던데 어떻게 관리하는지 궁금합니다.
그리고 LoRA로 파인튜닝하는 게 처음부터 전체 파라미터를 학습하는 것보다 비용 면에서 훨씬 낫다고 봤는데, 작은 규모 데이터셋에는 LoRA가 더 적합한 건가요? 아니면 데이터 크기와는 별개의 문제인가요?
마지막으로 혹시 파인튜닝할 때 주의할 점이 있으면 알려주세요. 과적합 이슈는 작은 데이터셋에서 더 심하다고 하던데 어떻게 관리하는지 궁금합니다.
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댓글목록
데이터 몇 천 개면 과적합 위험 크더라고요 ㅠㅠ
저도 비슷한 작업 했는데 수천 개 정도면 LoRA로 충분하더라고요. 전체 파라미터 학습은 데이터가 만 개 이상 있을 때 고려하는 게 낫습니다.
과적합은 validation set 따로 떼서 모니터링하고 early stopping 쓰면 괜찮아요. 데이터 크기와 상관없이 LoRA가 비용이 훨씬 저렴하니까 일단 LoRA로 시작하는 걸 추천합니다.
과적합은 validation set 따로 떼서 모니터링하고 early stopping 쓰면 괜찮아요. 데이터 크기와 상관없이 LoRA가 비용이 훨씬 저렴하니까 일단 LoRA로 시작하는 걸 추천합니다.
저도 비슷한 고민했는데 일단 수천 개는 최소한 있어야 의미 있더라고요. LoRA는 데이터 크기보다는 리소스 제약이 있을 때 쓰는 게 나아요. 과적합은 validation set 잘 나눠서 모니터링하면서 early stopping 설정하는 게 핵심이에요.
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