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실험으로 알아보는 LLM 파인튜닝 최적화 가이드 Part 1.
두줄요약
LLM 파인튜닝에서 배치 크기, 시퀀스 길이, 메모리 최적화 기법의 영향을 실험 기반으로 정리했습니다.\nGPU 제약과 데이터 특성에 맞춰 직접 실험하며 최적값을 찾는 접근을 강조했습니다.
핵심 내용
- LLM 파인튜닝 최적화를 주제로 학습 파라미터와 메모리 절감 기법을 실험 기반으로 정리
- Batch, Step, Epoch의 차이와 LLM 학습에서 Step 중심 관리가 적합한 이유 설명
- 배치 크기, 시퀀스 길이, Gradient Accumulation, Gradient Checkpointing의 영향과 설정 포인트 비교
적용해볼 점
- GPU 메모리와 데이터셋 특성에 맞춰 배치 크기와 시퀀스 길이 조정
- 메모리 제약이 있으면 Gradient Accumulation과 Gradient Checkpointing 검토
- 과적합과 잘림 손실을 확인하며 환경에 맞는 값 직접 실험