HuggingFace로 LLM 파인튜닝 마스터하기: SKT에서의 실전 강의 후기

지난 2024년 4월 29일, SKT에서 ‘HuggingFace를 이용한 LLM Finetuning’ 강의를 진행했습니다. 이번 강의에서는 자연어 처리(NLP)의 최신 기술인 대규모 언어 모델(LLM)을 HuggingFace 라이브러리를 활용해 fine-tuning하는 방법을 다뤘습니다. ## Transfer Learning의 힘 강의의 첫 번째 파트에서는 Transfer Learning의 주요 이론을 살펴봤습니다. 이 개념이 왜 중요한지, 그리고 NLP 분야에서 어떻게 활용되는지 설명했죠. 수강생들의 눈빛이 점점 밝아지는 걸 보니, 이론의 중요성을 깨달은 것 같았습니다. ## 실전! BERT와 T5 fine-tuning 이론을 배웠으니 이제 실전으로 넘어갔습니다. BERT 모델을 이용해 한국어 감성 분류 모델을 학습하는 과정을 진행했어요. 실제 한국어 리뷰 데이터를 사용하니 수강생들의 몰입도가 훨씬 높아졌습니다. 다음으로는 T5 모델을 이용해 한국어 뉴스 기사의 제목을 생성하는 모델을 만들어봤습니다. 생성된 제목들을 보면서 수강생들과 함께 웃고 떠들었죠. AI가 만든 제목이 실제 기자들이 쓴 제목보다 더 재미있을 때도 있더라고요! ## 적은 데이터로도 강력한 성능을! Few-shot Learning 두 번째 날에는 실무에서 자주 마주치는 ‘데이터 부족’ 문제를 해결하는 Few-shot Learning에 대해 다뤘습니다. setfit 패키지를 이용해 적은 데이터로도 모델을 효과적으로 fine-tuning하는 방법을 배웠죠. 수강생들의 반응이 뜨거웠습니다. 아마도 실무에서 당장 써먹을 수 있는 기술이라 그랬던 것 같아요. ## PEFT: 효율적인 LLM 학습의 비결 마지막으로 PEFT(Parameter Efficient Fine-tuning)에 대해 알아봤습니다. 파라미터 수가 어마어마한 LLM을 어떻게 하면 효율적으로 학습시킬 수 있을지, 그 비결을 공유했죠. PEFT를 이용해 실제 LLM 모델을 fine-tuning하는 실습까지 진행했는데, 수강생들의 집중력이 끝까지 흐트러지지 않았습니다. 이번 강의를 통해 최신 NLP 기술을 실무에 적용하는 방법을 공유할 수 있어 정말 뿌듯했습니다. 만약 여러분의 회사에서도 이런 실전적인 AI 교육이 필요하다고 생각되신다면, 언제든 연락주세요. 함께 맞춤형 커리큘럼을 구성해 직원들의 AI 역량을 높일 수 있을 거예요. AI는 이제 선택이 아닌 필수니까요! 💌 기업 강의 문의 메일: jinboxofficial@gmail.com