LoRA로 LLM 파인튜닝하기: 효율적인 모델 학습 가이드

대규모 언어 모델을 파인튜닝할 때 가장 큰 문제는 비용과 메모리입니다. LoRA는 전체 모델을 업데이트하지 않고 작은 어댑터만 학습해 자원 사용량을 크게 줄여주는 방법입니다. 이 글에서는 LoRA의 핵심 개념과 실제 학습 절차를 개발자 관점에서 정리합니다.

1. LoRA란 무엇인가

LoRA(Low-Rank Adaptation)는 모델의 가중치를 직접 바꾸는 대신, 저차원 행렬을 추가해 모델을 적응시키는 기법입니다. 핵심은 학습해야 할 파라미터 수를 줄여도 성능을 유지할 수 있다는 점입니다.

W' = W + ΔW
ΔW = B A   (r << d)

2. 적용 대상과 사용 시점

• 대형 모델을 제한된 GPU에서 학습해야 할 때
• 특정 도메인에만 빠르게 적응시켜야 할 때
• 여러 작업에 대해 어댑터를 분리해 운영해야 할 때

3. 학습 흐름 요약

1. 데이터 로드 및 전처리
2. 모델과 토크나이저 로드
3. LoRA 설정 적용
4. 학습 파라미터 구성
5. 학습 실행 및 저장

4. 핵심 설정 예시

• r: rank (보통 8~64)
• alpha: LoRA 스케일링 팩터
• dropout: 과적합 방지
• target_modules: 적용할 레이어 지정

5. 학습 시 유의사항

• 메모리 부족: 배치 크기를 줄이고 누적 스텝을 늘립니다.
• 과적합: 드롭아웃과 학습률을 조정합니다.
• 품질 저하: 학습 데이터 품질과 프롬프트 구성이 중요합니다.

6. 마무리

LoRA는 대형 모델을 현실적인 비용으로 파인튜닝할 수 있게 해줍니다. 특히 여러 도메인을 빠르게 운영해야 하는 환경에서 효율성이 큽니다. 다음 글에서는 LoRA 성능을 올리는 데이터 구성 전략을 다룹니다.