저도 비슷한 상황이었는데 5천 개로도 괜찮더라고요. LoRA 써보셨어요?
LLM 파인튜닝할 때 데이터셋 크기가 이 정도면 충분한가요?
요즘 특정 분야 데이터로 모델을 파인튜닝해보려고 하는데, 학습 데이터가 약 5천 개 정도밖에 없어요. 여러 자료를 찾아보니 보통 최소 1만 개 이상은 있어야 한다고 하더라고요.
그런데 5천 개로도 의미 있는 성능 개선이 가능할까요? 아니면 처음부터 더 모을 때까지 기다려야 할까요? 혹시 적은 데이터로도 효과적인 파인튜닝 방법이 있으면 알려주세요.
그런데 5천 개로도 의미 있는 성능 개선이 가능할까요? 아니면 처음부터 더 모을 때까지 기다려야 할까요? 혹시 적은 데이터로도 효과적인 파인튜닝 방법이 있으면 알려주세요.
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5천 개면 LoRA나 QLoRA로 파인튜닝하면 충분할 수 있어요. 전체 파라미터 학습하는 것보다 훨씬 효율적이거든요. 다만 데이터 품질이 중요하니까 전처리는 꼼꼼히 하시는 게 좋습니다.
5천 개로도 충분히 가능해요. 저도 비슷한 규모로 해봤는데 LoRA 같은 경량 파인튜닝 쓰면 꽤 효과 봤습니다. 데이터 품질이 더 중요하더라고요.
5천 개도 충분할 수 있어요. LoRA 같은 파라미터 효율적인 방법 써보세요. 데이터 품질이 양보다 중요하더라고요.
5천 개도 충분할 수 있어요. LoRA 같은 방법 써보세요.
5천 개면 충분히 가능하긴 한데 모델 크기랑 학습률 조절이 중요해요. LoRA나 QLoRA 같은 파라미터 효율적 파인튜닝 방법 써보시면 오버피팅 위험도 줄일 수 있거든요. 저도 비슷한 데이터로 해봤는데 충분히 의미 있는 성능 개선이 있었어요. 데이터 증강이나 few-shot 프롬프팅도 함께 고려하면 더 좋을 것 같습니다.
5천 개면 충분히 가능하긴 한데, LoRA나 QLoRA 같은 파라미터 효율적인 방식으로 파인튜닝하시는 게 좋습니다. 저도 비슷한 규모 데이터로 시작했는데 오버피팅 주의하면서 validation 데이터 비중을 좀 크게 잡으니까 괜찮더라고요. 일단 5천 개로 한번 시도해보시고 성능 개선이 미흡하면 그때 더 모으셔도 괜찮을 것 같습니다.
5천 개도 충분히 가능해요. LoRA나 QLoRA 같은 기법 써보세요. 저도 비슷한 규모로 해봤는데 꽤 잘 됐거든요. 데이터 품질이 더 중요한 것 같아요.
5천 개도 충분할 수 있어요. LoRA나 QLoRA 같은 파라미터 효율 방식 써보세요. 적은 데이터셋에 훨씬 효과적이더라고요.
저도 비슷한 상황이었는데 5천 개면 LoRA로 파인튜닝하면 충분히 효과 봤어요. 데이터 품질이 중요하더라고요.
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