시작하며
최근 인공지능(AI) 기술이 발전하면서, 특정 작업에 최적화된 모델을 구축하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이전 글에서는 전이 학습(Transfer Learning)을 활용하여 사전 학습된 모델을 특정 도메인에 적용하는 방법을 살펴보았습니다. 이번 글에서는 Instruction Tuning이라는 기법을 통해 AI 모델이 주어진 지침(instruction)에 따라 보다 정교하게 동작하도록 만드는 방법을 다룹니다. 이는 기존의 미세 조정(Fine-Tuning)과는 다른 접근 방식으로, 모델의 적응력을 높이고 보다 효율적인 맞춤형 AI를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다.
Instruction Tuning란?
Instruction Tuning은 AI 모델이 자연어로 된 지침을 이해하고 수행할 수 있도록 학습하는 기법입니다. 기존의 미세 조정(Fine-Tuning)이 특정 태스크의 대량 데이터를 활용하여 모델을 조정하는 방식이라면, Instruction Tuning은 자연어 명령어(instructions)와 대응하는 예제 데이터를 제공하여 모델이 보다 유연하고 직관적으로 작업을 수행하도록 학습합니다.
이 기법은 FLAN (Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners) 논문에서 제안된 방법 중 하나로, 다양한 태스크에 대해 명시적인 지침을 제공함으로써 모델의 일반화 성능을 향상시키는 것이 핵심 목표입니다. 예를 들어, 단순한 문장 완성이 아니라 "이 문장을 한 줄 요약해줘." 와 같은 명령을 이해하고 수행할 수 있도록 학습합니다.
Instruction Tuning의 학습 방법
Instruction Tuning은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)에 대해 다음과 같은 방식으로 적용됩니다:
1.
데이터 수집 및 정제: 다양한 태스크에 대한 명령어와 대응하는 입력-출력 쌍을 포함하는 데이터셋을 구축합니다.
2.
모델 학습: 사전 훈련된 언어 모델(예: T5, GPT, BERT 등)에 Instruction Tuning 데이터를 추가하여 학습합니다.
3.
평가 및 일반화 성능 테스트: 다양한 태스크에서 zero-shot, few-shot 성능을 평가하여 모델의 일반화 능력을 측정합니다.
Instruction Tuning은 특정 태스크를 직접 Fine-Tuning하는 것보다 훨씬 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 발휘할 수 있으며, 다양한 작업에서 일관된 성능을 유지할 수 있도록 도와줍니다.
Fine-Tuning과의 차이점
구분 | Fine-Tuning | Instruction Tuning |
학습 방식 | 특정 태스크에 맞게 모델 가중치를 조정 | 자연어 지침을 활용하여 모델을 학습 |
데이터 요구량 | 대량의 도메인 특화 데이터 필요 | 비교적 적은 데이터로도 가능 |
일반화 성능 | 특정 태스크에 최적화 | 다양한 태스크에 유연하게 적용 가능 |
활용 예시 | 법률 문서 요약 모델, 의료 데이터 분석 | 문서 요약, 번역, 질의응답 등 범용 작업 |
Fine-Tuning은 특정 태스크에서 최적의 성능을 달성하는 데 유리하지만, 새로운 태스크가 추가될 때마다 다시 학습해야 하는 단점이 있습니다. 반면, Instruction Tuning은 새로운 명령을 추가하는 것만으로도 모델을 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다.
사용되는 데이터셋
Instruction Tuning을 위해 사용되는 주요 공개 데이터셋은 다음과 같습니다:
•
FLAN (Google Research): 다양한 자연어 처리(NLP) 태스크를 포함하는 대규모 인스트럭션-태스크 데이터셋.
•
T0 (T5-based): Hugging Face에서 개발한 모델로, 슈퍼내추럴 인스트럭션을 활용한 학습 데이터셋 기반.
•
Super-Natural Instructions: 1,600개 이상의 태스크를 포함하며, 다양한 자연어 명령을 포함하는 데이터셋.
Instruction Tuning의 장점과 한계점
장점
1.
데이터 효율성: Fine-Tuning보다 적은 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다.
2.
일반화 성능 향상: 특정 태스크에만 특화되지 않고, 다양한 태스크에서 활용할 수 있습니다.
3.
모델의 해석 가능성: 모델이 특정 태스크를 수행하는 방식을 보다 직관적으로 파악할 수 있습니다.
4.
유연성과 확장성: 새로운 태스크가 추가될 때, 모델을 재학습하는 대신 새로운 인스트럭션을 제공하는 방식으로 모델을 업데이트할 수 있습니다.
한계점
1.
명확한 지침의 필요성: 모델의 성능은 제공된 인스트럭션의 품질에 크게 영향을 받습니다.
2.
훈련 데이터의 다양성 문제: 특정 스타일이나 문맥에서만 학습된 경우, 일반화 능력이 제한될 수 있습니다.
3.
Fine-Tuning 대비 특정 태스크에서 낮은 성능 가능성: 특정 태스크에서 최고 성능을 원한다면, 여전히 Fine-Tuning이 필요한 경우가 많습니다.
마치며
Instruction Tuning은 기존의 Fine-Tuning과 비교하여 데이터 효율성이 높고, 유연성과 해석 가능성이 뛰어난 방법입니다. 특히 FLAN과 같은 연구를 통해 다양한 태스크에서 Zero-shot 또는 Few-shot 설정에서도 강력한 성능을 발휘할 수 있음이 입증되었습니다.
다음 글에서는 강화 학습을 활용한 인간 피드백 기반 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)을 다룰 예정입니다. RLHF는 Instruction Tuning과 결합하여 모델이 인간의 선호도를 보다 잘 반영할 수 있도록 도와주는 기법으로, 최근 ChatGPT 및 다양한 대화형 AI 모델에서 활용되고 있습니다. 이를 통해 AI 모델이 단순히 정적인 데이터 기반의 학습을 넘어, 보다 인간 친화적이고 자연스러운 응답을 생성하는 과정을 살펴보겠습니다.
참고문헌
•
Wei, J., Bosma, M., Zhao, V. Y., Guu, K., Yu, A. W., Lester, B., ... & Le, Q. V. (2021). Finetuned language models are zero-shot learners. arXiv preprint arXiv:2109.01652.
•
Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C., Mishkin, P., ... & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in neural information processing systems, 35, 27730-27744.
