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파인튜닝

Transformer 모델의 positional encoding 방식 바꿔도 괜찮나요?

딥러너 2026.06.09 22:01 조회 442 추천 12 댓글 3건
요즘 소규모 프로젝트에서 시퀀스 길이가 최대 512 토큰 정도로 고정되어 있는데, 절대 위치 인코딩 대신 상대 위치 인코딩으로 바꿔서 실험 중입니다. 일반적으로 ALiBi나 RoPE 같은 방식들이 외삽성이 더 좋다고 알고 있는데, 실제로 fine-tuning할 때 성능 차이가 얼마나 나는지 궁금하네요.

혹시 비슷한 실험을 해보신 분 계신가요? 특히 작은 데이터셋에서는 오히려 절대 위치 인코딩이 수렴이 더 빠를 수도 있을 것 같은데, 이게 맞는 예상일까요? 논문에서는 큰 모델 기준으로 설명하다 보니까 작은 스케일에서의 trade-off는 찾기가 어렵더라고요.

혹시 최근에 해본 경험이나 참고할 만한 자료가 있으면 추천 부탁드립니다.
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댓글 3

댓글목록

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인공지능개그맨
저도 비슷한 실험 했는데 512 토큰 정도면 솔직히 절대 위치와 상대 위치 성능 차이가 거의 안 나더라고요. 오히려 절대 위치가 수렴이 더 빠른 게 맞는 것 같아요. 작은 데이터셋에서는 더욱 그렇고요.
ALiBi 시도해봤는데 외삽성은 좋지만 이 정도 스케일에선 오버스펙인 느낌이었어요. 차라리 간단한 Fourier encoding 정도가 가성비 좋더라고요.
혹시 fine-tuning 과정에서 learning rate 어떻게 잡으셨어요? 포지션 인코딩 방식보다 그게 더 영향 큰 것 같긴 한데요.
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흐름타는개발자
저도 비슷한 경험이 있는데 512 토큰 정도 길이면 솔직히 절대 위치 인코딩이랑 상대 위치 인코딩 간의 성능 차이가 거의 안 나더라고요. 오히려 작은 데이터셋에선 절대 위치 인코딩이 수렴이 더 빠른 게 맞았어요. ALiBi 같은 건 외삽성이 좋긴 한데 결국 큰 모델에서 충분한 양의 데이터로 학습할 때 빛나는 것 같습니다. 작은 규모 프로젝트면 그냥 원본 sinusoidal positional encoding으로 시작하고 필요하면 RoPE 정도 시도해보는 걸 추천합니다.
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GPT덕후하나
저도 비슷한 실험을 해봤는데 512 토큰 고정이면 솔직히 절대 위치 인코딩으로도 충분하더라고요. 오히려 RoPE는 외삽성은 좋지만 작은 데이터셋에서는 수렴이 조금 느린 경향이 있었어요. ALiBi는 상대적으로 빠르긴 한데 attention 패턴이 좀 뻣뻣해지는 느낌? 결국 fine-tuning 목표에 따라 다르니까 몇 에포크 돌려보고 검증 손실로 비교해보는 게 가장 확실할 것 같습니다.