LLM 파인튜닝 입문: 나만의 AI 모델 만들기

## LLM 파인튜닝 입문: 나만의 AI 모델 만들기

야, 콜마키 블로그 독자 여러분! 오랜만입니다. 오늘은 제가 요즘 푹 빠져있는 주제, LLM 파인튜닝에 대해 이야기해보려고 합니다. 솔직히 말해서, 처음에는 '파인튜닝'이라는 단어 자체가 저에게는 외계어처럼 느껴졌습니다. 마치 슈퍼카 엔진을 뜯어고치는 듯한 느낌이랄까요? 하지만 막상 해보니 생각보다 훨씬 재미있고, 무엇보다 **실용적**이라는 걸 깨달았습니다.

**어쩌다 LLM 파인튜닝에 빠지게 됐을까?**

제가 LLM 파인튜닝에 발을 들여놓게 된 계기는 단순했습니다. 고객사의 마케팅 콘텐츠 자동 생성 프로젝트를 진행하면서, OpenAI의 GPT 모델을 사용했는데, 뭔가 2% 부족하다는 느낌을 지울 수 없었습니다. '광고 카피는 기가 막히게 뽑아내는데, 우리 회사 특유의 톤앤매너는 전혀 반영이 안 돼!' 마치 로봇이 쓴 것 같은 느낌이랄까요?

그래서 생각해낸 것이 바로 **파인튜닝**이었습니다. 마치 맞춤 양복처럼, 기존 모델을 우리 회사 스타일에 맞춰 '길들이는' 과정이라고 생각했습니다. 결과는요? 완전히 대만족이었습니다. 기존 모델보다 훨씬 자연스럽고, 회사 특유의 개성이 녹아있는 콘텐츠를 생성해낼 수 있었습니다.

**왜 LLM 파인튜닝이 중요할까요?**

LLM(Large Language Model)은 정말 강력한 도구입니다. 하지만 범용적인 데이터로 학습되었기 때문에, 특정 분야나 작업에 특화되어 있지 않다는 단점이 있습니다. 마치 만능칼과 같다고 할까요? 여러 용도로 사용할 수 있지만, 전문적인 칼만큼 섬세한 작업은 어렵죠.

여기서 파인튜닝이 빛을 발합니다. 파인튜닝은 LLM을 특정 작업이나 분야에 맞게 **재교육**하는 과정입니다.  예를 들어, 의학 논문 요약, 고객 문의 응대, 특정 게임 캐릭터 대사 생성 등, 특화된 작업을 위해 LLM을 조련하는 거죠.

**핵심은 이거예요:**

*   **비용 절감:**  처음부터 거대한 모델을 학습시키는 것보다 훨씬 적은 비용으로 성능 향상을 이룰 수 있습니다.
*   **성능 향상:**  특정 작업에 최적화된 모델은 범용 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 보여줍니다.
*   **차별화된 서비스:**  자신만의 데이터로 파인튜닝된 모델은 경쟁사와 차별화된 서비스를 제공할 수 있도록 도와줍니다.

**LLM 파인튜닝, 어떻게 시작해야 할까요? (단계별 가이드)**

자, 이제 본격적으로 파인튜닝 여정을 시작해볼까요? 겁먹지 마세요. 차근차근 따라오시면 됩니다.

**1단계: 데이터 준비 (가장 중요!)**

파인튜닝의 성패는 데이터에 달려있다고 해도 과언이 아닙니다. 마치 맛있는 요리를 만들기 위해 신선한 재료를 준비하는 것과 같죠. 

*   **데이터 양:**  데이터가 많을수록 좋습니다. 하지만 질이 떨어지는 데이터는 오히려 독이 될 수 있습니다. 핵심은 **양보다 질**입니다.
*   **데이터 품질:**  데이터는 정확하고, 일관성 있어야 합니다. 오타, 문법 오류, 잘못된 정보는 모델의 성능을 저하시키는 원인이 됩니다.
*   **데이터 형식:**  LLM 모델이 이해할 수 있는 형식으로 데이터를 준비해야 합니다. 주로 JSON, CSV 등의 형식을 사용합니다. OpenAI API를 사용하는 경우, OpenAI에서 권장하는 형식을 따르는 것이 좋습니다.

**실전 팁:**

*   데이터를 수집할 때는 가능한 한 다양한 소스를 활용하세요. (예: 고객 리뷰, FAQ, 문서 등)
*   데이터 전처리 과정을 꼼꼼하게 진행하세요. (오타 수정, 중복 제거, 불필요한 정보 제거 등)
*   데이터 라벨링은 가능한 한 정확하게 진행하세요. (사람의 판단이 필요한 경우, 전문가의 도움을 받는 것이 좋습니다.)

**예시 (JSON 형식):**

```json
[
  {"prompt": "고객: 제품에 문제가 있는 것 같아요.", "completion": "상담원: 불편을 드려 죄송합니다. 어떤 문제인지 자세히 설명해주시겠어요?"},
  {"prompt": "고객: 배송이 너무 늦어요.", "completion": "상담원: 죄송합니다. 현재 배송 상황을 확인해보고, 최대한 빨리 배송될 수 있도록 조치하겠습니다."},
  {"prompt": "고객: 환불하고 싶어요.", "completion": "상담원: 환불 사유를 알려주시겠어요? 환불 규정에 따라 처리해드리겠습니다."}
]

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer
import torch

# 모델 및 토크나이저 불러오기
model_name = "gpt2"  # 예시로 GPT-2 모델 사용
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 데이터 준비 (예시)
train_data = [
    {"prompt": "What is the capital of France?", "completion": "Paris."},
    {"prompt": "What is the capital of Germany?", "completion": "Berlin."}
]

# 텍스트 데이터를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["prompt"] + examples["completion"], truncation=True, padding="max_length", max_length=128)

tokenized_train_data = [tokenize_function(example) for example in train_data]


# 학습 설정
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",          # 학습 결과 저장 디렉토리
    num_train_epochs=3,              # 학습 에폭 수
    per_device_train_batch_size=4,   # 배치 사이즈
    warmup_steps=500,                # Warmup steps
    weight_decay=0.01,               # Weight decay
    logging_dir="./logs",            # Logging 디렉토리
)

# Trainer 객체 생성 및 학습 진행
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_train_data,
    tokenizer=tokenizer,
)

trainer.train()

# 모델 저장
model.save_pretrained("./fine_tuned_model")
tokenizer.save_pretrained("./fine_tuned_model")