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LLM 파인튜닝 처음 해봤는데 생각보다 복잡하네요

흐름타는개발자 2026.06.18 02:16 조회 235 추천 9 댓글 3건
최근에 작은 데이터셋으로 오픈소스 모델 파인튜닝을 처음 시도해봤어요. 튜토리얼 따라가면서 허깅페이스 라이브러리 쓰는데 생각보다 변수가 많더라고요. 배치 사이즈, 학습률, 에포크 수... 뭐가 정답인지 모르겠어요.

결국 여러 번 시행착오를 거쳐서 나름 괜찮은 결과를 얻긴 했는데, 이게 진짜 잘 튜닝된 건지 아니면 그냥 운인지 확신이 안 서요. 검증 데이터셋으로 테스트해도 과적합 여부를 어떻게 판단해야 할지 명확하지 않네요.

혹시 비슷한 경험 하신 분 계신가요? 초보자 입장에서 파인튜닝할 때 꼭 체크해야 할 항목들이 뭔지 궁금합니다. 조언 부탁드려요.
추천 9
댓글 3

댓글목록

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조용한엔지니어
처음엔 다들 그렇더라고요 ㅋㅋ 저도 파라미터 조정하면서 몇 달 헤맸어요. 검증 손실이 떨어지다가 올라가는 구간에서 멈추는 게 핵심이더라고요. 배치 사이즈는 작을수록 좋은 건 아니고 GPU 메모리랑 수렴속도 사이에서 타협하면 돼요.
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따뜻한코더
저도 처음엔 그 정도였어요 ㅋㅋ 파라미터 튜닝 진짜 끝이 없더라고요
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조용한엔지니어
저도 처음엔 정확히 같은 상황이었어요 ㅋㅋ 그 많은 하이퍼파라미터 앞에서 멘붕하는 거 있잖아요. 제 경험상 과적합 판단은 검증 loss가 계속 올라가는데 훈련 loss만 내려가면 신호예요. 배치 사이즈부터 작게 시작해서 8→16→32 이런 식으로 늘려가면서 결과 비교하는 게 도움 됐습니다. 그리고 학습률은 보통 1e-5에서 5e-5 범위로 시작하면 무난하더라고요. 정답은 없지만 체계적으로 한 번에 하나씩만 바꿔보는 게 핵심입니다.