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LLM Fine-tuning할 때 LoRA vs Full parameter, 실제로 성능 차이 많이 나나요?

딥러닝장인 2026.05.23 05:16 조회 70 추천 11 댓글 1건
요즘 자사 도메인 데이터로 LLM을 튜닝해야 하는 상황인데, LoRA로 할지 풀 파라미터로 할지 고민 중이에요. 일반적으로 LoRA가 리소스 효율적이라고는 하는데, 실제 프로젝트에서 적용해본 분들의 의견이 궁금합니다.

지금 저희 팀은 A100 GPU 2장 정도로만 작업할 수 있는 상황이라 LoRA가 더 현실적이긴 한데, 성능 손실이 우려돼요. 특히 우리 도메인은 기존 LLM이 제대로 학습하지 못한 특수 용어나 표현이 많거든요. 그런 경우에도 LoRA면 충분할까요?

요즘 LoRA rank를 높이는 식으로 개선하는 방법도 많이 보이던데, 실제로 r=128 정도면 되나요 아니면 더 필요한가요. 그리고 alpha 값 설정도 조정해봐야 하는 건지 궁금하네요.

혹시 비슷한 도메인 스페셜라이제이션을 위해 LoRA로 작업하신 분 계신가요. 어느 정도 성능이 나왔는지, 혹은 결국 풀 파라미터로 갈아탄 이유가 있는지 공유해주실 수 있을까요. 구체적인 수치나 모델 정보까지 있으면 더 좋지만, 경험담만이라도 도움이 될 것 같습니다.

참고로 저희는 Llama 2 기반으로 생각 중이고, HuggingFace의 PEFT 라이브러리 쓸 예정입니다.
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댓글 1

댓글목록

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흐름타는개발자
저도 비슷한 상황에서 LoRA로 진행했는데, r=64~128 정도면 도메인 특수 용어 학습하기에 충분하더라고요. 다만 알파는 rank의 2배 정도로 설정하는 게 일반적이긴 한데, 실제로는 학습률이랑 에포크 튜닝이 더 중요했어요.
특수 용어가 많은 도메인이면 풀 파라미터보다는 LoRA를 작은 학습률로 더 오래 훈련하는 게 나을 수도 있습니다. 풀 파라미터는 메모리도 메모리지만 오버피팅 위험이 더 크거든요. A100 2장이면 배치 사이즈 조정해서 충분히 가능할 거 같은데, 일단 LoRA로 시작해보고 성능이 안 나오면 그때 생각해도 늦지