[파인튜닝] 챗GPT로 배우는 파인튜닝. 현대백화점 AI 카피라이터 '루이스'

안녕하세요.

미래소년입니다.

 

 

최근 기사는 아니지만 이런 기사가 있었습니다.

 

'인공지능이 카피 쓴다' 현대백화점, AI 카피라이터 루이스 채용

 

현대백화점은 작년 2023년 3월부터 마케팅 문구 제작에 특화된 AI 카피라이팅 시스템 '루이스'를 도입하여 이를 현업에서 활용하고 있다는 기사입니다.

 

루이스는 네이버의 초대규모 AI 언어 모델인 '하이퍼클로바'를 기반으로 하며, 이 모델은 GPT-3에 비해 한국어 데이터를 훨씬 더 많이 학습한 것으로 알려졌으며, 루이스는 현대가 지난 3년 동안 사용한 광고 카피 및 판촉행사 문구 중 소비자 호응이 좋았던 데이터 약 1만 건을 학습하고, 타깃 연령대에 따라 다른 어투를 사용할 수 있는 기능을 갖추고 있다고 합니다.

 

예를 들어, 20대 타깃 아트페어 광고는 친근한 어투로, 50대 타깃은 보다 공식적인 어투로 문구가 달라집니다.

현대는 루이스 도입으로 카피라이팅 작업 시간이 평균 3∼4시간으로 단축되었다고 밝혔고, 향후 이커머스 버전을 추가하여 계열사 마케팅에도 적용할 계획이라고 합니다.

 

이같은 사례에서 보더라도 많은 기업들이 생성형 AI를 도입하고 있고, 앞으로 도입을 모색하고 있을 것입니다.

 

그렇다면, 각 기업의 현업에서 AI를 도입을 결정하는 담당자들은 이같은 고민을 한번쯤을 해보게 될 것입니다.

 

이걸 내가 우리 회사에 맞게 바꾼다고 하면 어떻게 해야 될까? 네, 그렇게 하려면 여러 단계를 거쳐야 할 겁니다.

첫째, 여러분 회사의 마케팅 자료와 광고 문구 등을 수집해야 합니다. 이 자료들은 AI 모델이 학습할 데이터가 될 거예요. 둘째, 선택한 AI 언어 모델을 '파인튜닝'하기 위한 준비 작업이 필요합니다. 이 과정에서는 회사의 고유한 스타일과 언어적 특성을 반영할 수 있도록 모델을 조정합니다.

셋째, '프롬프트 엔지니어링'을 통해 AI가 원하는 스타일의 카피를 생성하도록 안내해야 합니다. 여기서 중요한 건 구체적이고 명확한 프롬프트를 제공하는 것입니다.

 

이를 통해 AI는 더 정확하고 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있습니다.

마지막으로, AI가 생성한 카피를 실제 사용하기 전에 인간 카피라이터가 검토하고 필요에 따라 수정하는 과정을 거쳐야 합니다. 이렇게 함으로써, AI와 인간이 협력하여 더 효과적인 마케팅 문구를 만들 수 있을 것입니다.

 

그럼, 지금부터는 파인튜닝에 대해서 좀더 이야기를 나눠보겠습니다.

 

파인튜닝은 사전에 훈련된 모델을 특정 작업이나 데이터 세트에 맞게 추가로 조정하는 과정을 말합니다.

AI 언어 모델을 예로 들면, 일반적인 언어 이해와 생성 능력을 가진 모델을 특정 분야나 스타일에 맞춰 더욱 특화시키는 작업입니다.

 

파인튜닝의 개념

• 사전 훈련된 모델 활용: 대규모 데이터셋으로 미리 훈련된 모델을 시작점으로 사용합니다. 이는 시간과 자원을 절약해줍니다.
• 특정 작업 최적화: 모델을 더 작은, 특정한 데이터셋으로 추가 훈련하여 특정 작업이나 목표에 더 적합하게 만듭니다.

 

파인튜닝 방법

1. 데이터 준비: 파인튜닝을 위한 데이터는 품질이 좋고, 목표 작업을 잘 반영해야 합니다. 데이터를 수집, 정제하고, 훈련 세트와 검증 세트로 나누어 준비합니다.

• 수집: 특정 작업에 맞는 고품질 데이터를 수집합니다. 이는 공개 데이터셋일 수도 있고, 자체적으로 수집한 데이터일 수도 있습니다.
• 전처리: 데이터를 모델이 이해할 수 있는 형태로 정제하고, 필요에 따라 토큰화, 레이블 지정 등의 전처리 작업을 합니다.
• 분할: 데이터를 훈련, 검증, 테스트 세트로 분할합니다. 이는 모델을 훈련시키고, 그 성능을 평가하는 데 사용됩니다.

2. 사전 훈련된 모델 선택: 특정 작업에 적합한 사전 훈련된 모델을 선택합니다. 이때 모델의 크기, 언어, 전문 분야 등을 고려해야 합니다.

• 모델 아키텍처: 작업에 적합한 모델 아키텍처를 선택합니다. 예를 들어, 텍스트 관련 작업에는 BERT나 GPT, 이미지 작업에는 ResNet이나 VGG 같은 모델이 사용됩니다.
• 자원 고려: 파인튜닝에는 상당한 계산 자원이 필요할 수 있습니다. 사용 가능한 자원을 고려하여 모델의 크기를 결정합니다.

3. 파인튜닝 수행: 선택한 모델을 사용자의 데이터로 추가 훈련시켜, 모델이 특정 작업이나 스타일에 더 익숙해지게 만듭니다. 이 때 학습률 같은 하이퍼파라미터 조정이 대단히 중요합니다.

• 하이퍼파라미터 설정: 학습률, 배치 크기, 에폭 수 등을 설정합니다. 학습률은 파인튜닝에서 특히 중요한데, 너무 높으면 학습이 불안정해질 수 있고, 너무 낮으면 학습이 잘 일어나지 않을 수 있습니다.
• 모델 훈련: 사전 훈련된 모델을 선택한 데이터로 추가 훈련합니다. 이 과정에서 모델은 특정 작업에 더 적합하게 조정됩니다.

4. 평가와 조정 반복: 파인튜닝한 모델을 검증 세트로 평가하여 성능을 확인하고, 필요하면 파라미터 조정을 반복합니다.

• 성능 평가: 검증 세트를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 이를 통해 모델이 해당 작업에 얼마나 잘 맞는지를 확인할 수 있습니다.
• 조정: 성능이 기대에 못 미친다면, 하이퍼파라미터를 조정하거나 데이터를 더 추가하는 등의 방법으로 모델을 조정합니다.

 

구체적인 실행 방법

• 코드 예시: 파인튜닝을 위한 코드는 주로 Python에서 TensorFlow나 PyTorch 같은 라이브러리를 사용해 작성됩니다. 간단한 코드 예제를 통해 시작할 수 있습니다.
• 하이퍼파라미터 조정: 학습률, 배치 크기, 에폭 수 등의 하이퍼파라미터를 조정하여 모델 성능을 최적화합니다.
• 적절한 모델 아키텍처 선택: 작업에 가장 적합한 모델 아키텍처를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, NLP 작업에는 BERT나 GPT 같은 모델이 자주 사용됩니다.

 

도움이 될 수 있는 자료

• Hugging Face: Hugging Face의 Transformers 라이브러리는 다양한 사전 훈련된 모델과 파인튜닝을 위한 툴킷을 제공합니다. 많은 예제와 문서가 있어 시작하기 좋습니다. Hugging Face의 Transformers는 NLP 작업을 위한 다양한 사전 훈련된 모델과 파인튜닝 도구를 제공합니다. 이 라이브러리는 파이썬에서 사용 가능하며, BERT, GPT 등과 같은 모델을 쉽게 파인튜닝할 수 있도록 지원합니다.

• arXiv: 최신 AI 연구 논문을 찾을 수 있는 사이트에서는 파인튜닝에 대한 논문을 많이 찾아볼 수 있습니다. 특히 NLP와 관련된 새로운 연구들을 확인할 수 있습니다.
• Google Scholar: 특정 주제에 대한 학술 논문과 출판물을 검색할 수 있는 도구입니다. 파인튜닝 관련 연구나 사례를 찾는 데 유용합니다.
• Google Colab: GPU를 무료로 사용할 수 있는 클라우드 기반 Jupyter 노트북 환경으로, 모델 파인튜닝 작업을 쉽게 시작할 수 있습니다.
• TensorFlow와 PyTorch 공식 문서: 이들 라이브러리는 파인튜닝을 위한 풍부한 가이드와 API 문서를 제공합니다. TensorFlow와 PyTorch는 모두 파인튜닝을 위한 광범위한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 이들은 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 유형의 데이터에 대한 작업을 지원합니다.

이러한 자료를 통해 파인튜닝의 기본적인 방법뿐만 아니라, 구체적인 실행 방법과 최적의 결과를 얻기 위한 전략에 대해 더 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 파인튜닝은 여러 시도와 실험을 통해 최적의 결과를 도출해내는 과정이므로, 여러 자료를 참고하며 접근하는 것이 좋습니다.

 

파인튜닝 과정에서 성공적인 결과를 얻기 위해 중요한 몇 가지 추가적인 사항을 고려해 본다면 아래와 같습니다.

 

성공적인 파인튜닝을 위한 추가적인 조언

• 적절한 데이터셋의 크기: 파인튜닝을 위한 데이터셋은 너무 작지도 않고 너무 크지도 않아야 합니다. 너무 작으면 모델이 과적합될 위험이 있고, 너무 크면 사전 훈련된 모델의 일반화 능력이 손상될 수 있습니다.
• 데이터 다양성: 파인튜닝 데이터는 다양해야 합니다. 다양한 유형의 예시를 포함시키면, 모델이 더 일반적이고 실제 세계의 시나리오에 잘 적응할 수 있습니다.
• 이전 지식 활용: 파인튜닝 시에는 모델이 이전에 학습한 지식을 잃어버리지 않도록 주의해야 합니다. 이를 위해, 일부 연구에서는 "지식 보존" 기술을 사용하여 모델이 새로운 데이터에서 학습하면서도 원래의 능력을 유지하도록 합니다.
• 지속적인 학습: 파인튜닝은 한 번으로 끝나는 과정이 아닙니다. 시간이 지나면서 새로운 데이터를 모델에 지속적으로 제공하고, 모델을 주기적으로 재훈련하여 최신 상태로 유지하는 것이 좋습니다.
• 적절한 하이퍼파라미터 선택: 파인튜닝 과정에서 하이퍼파라미터의 선택이 중요합니다. 이는 모델의 학습 속도와 최종 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 여러분은 실험을 통해 최적의 하이퍼파라미터 설정을 찾아야 합니다.
• 학습률 스케줄러 사용: 학습률을 동적으로 조절하는 스케줄러를 사용하면, 학습 초기에는 빠르게 학습률을 조절하고, 점차 학습률을 줄여가며 세밀한 조정을 할 수 있습니다. 이는 과적합을 방지하고, 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
• 조기 종료 기법 활용: 검증 세트의 성능이 더 이상 향상되지 않을 때 학습을 조기에 종료시키는 방법입니다. 이는 불필요한 학습 시간을 줄이고, 과적합을 방지할 수 있습니다.
• 교차 검증 고려: 가능하다면, 교차 검증을 통해 모델의 일반화 능력을 평가하는 것이 좋습니다. 이는 모델이 특정 검증 세트에 과적합되는 것을 방지하고, 실제 성능을 더 정확하게 추정할 수 있게 합니다.

 

참고 자료와 커뮤니티

• 기술 블로그와 포럼: Medium, Towards Data Science 등의 기술 블로그와 Stack Overflow, Reddit의 AI 관련 포럼에서는 실제 사례와 문제 해결 방법을 공유하는 글이 많습니다.
• 튜토리얼과 코스: Coursera, Udacity, edX 같은 온라인 교육 플랫폼에서는 AI와 머신러닝에 대한 전문적인 코스를 제공합니다. 여기서는 파인튜닝과 관련된 심층적인 지식을 배울 수 있습니다.
• 오픈 소스 프로젝트 참여: GitHub 등의 플랫폼에서 진행되는 오픈 소스 프로젝트에 참여하여, 실제 코드를 작성하고, 다른 개발자와 협업하는 경험을 쌓는 것도 매우 유익합니다.

 

 

마지막으로 파인튜닝에 자주 사용되는 모델과 실제 적용사례를 간단히 소개하며, 마무리하도록 하겠습니다.

 

자주 사용되는 파인튜닝 모델

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): NLP 분야에서 널리 사용되는 모델로, 텍스트의 양방향 맥락을 이해할 수 있습니다. 다양한 NLP 작업에 파인튜닝하여 사용할 수 있습니다.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer): 텍스트 생성 작업에 주로 사용되며, 자연어 이해 및 생성 능력이 뛰어납니다.
• ResNet (Residual Networks): 이미지 분류, 객체 탐지 등의 시각적 작업에 주로 사용되는 깊은 신경망 아키텍처입니다.

 

파인튜닝의 실용적 적용 사례

• 고객 서비스 자동화: BERT와 같은 모델을 사용하여 고객 문의에 대한 자동 응답 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 이미지 분류 개선: ResNet과 같은 모델을 특정 이미지 데이터셋에 파인튜닝하여, 특정 도메인의 이미지 분류 정확도를 높일 수 있습니다.
• 개인화된 추천 시스템: 사용자 데이터에 기반한 모델을 파인튜닝하여, 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 시스템을 개발할 수 있습니다.

 

파인튜닝의 장점

• 시간 및 자원 절약: 사전에 훈련된 모델을 기반으로 하는 파인튜닝은, 모델을 처음부터 훈련시키는 것보다 훨씬 빠르며, 계산 자원을 덜 요구합니다.
• 데이터 요구량 감소: 파인튜닝은 비교적 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있게 해줍니다. 이는 특히 데이터가 제한된 작업에 유용합니다.
• 성능 향상: 사전에 훈련된 모델은 이미 많은 데이터로부터 다양한 특징을 학습했기 때문에, 새로운 데이터에 대해서도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다.

 

파인튜닝의 도전과제

• 적절한 하이퍼파라미터 찾기: 파인튜닝 과정에서 적절한 학습률, 배치 크기, 에폭 수 등의 하이퍼파라미터 설정은 매우 중요합니다. 이는 실험을 통해 최적의 값을 찾아야 합니다.
• 과적합 방지: 적은 양의 데이터로 모델을 파인튜닝할 때, 과적합이 발생하기 쉽습니다. 과적합을 방지하기 위해서는 정규화 기법, 드롭아웃, 조기 종료 등의 전략이 필요할 수 있습니다.
• 모델의 일반화 능력 유지: 파인튜닝은 모델이 특정 작업에 최적화되도록 하지만, 동시에 다른 작업에 대한 일반화 능력을 손상시키지 않도록 주의해야 합니다.

 

파인튜닝은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 매우 유용한 기술입니다. 이를 통해 개발자는 기존 모델을 새로운 작업에 적용하여 빠르게 높은 성능을 달성할 수 있습니다.  특히, 파인튜닝은 모델을 특정 작업에 맞춤화하는 과정에서 필수적인 단계입니다. 이 과정을 통해, 모델은 주어진 작업에 대해 더 높은 성능을 발휘할 수 있게 됩니다.

 

파인튜닝 과정에서는 데이터 준비부터 모델 선택, 하이퍼파라미터 조정, 평가 및 조정에 이르기까지 여러 단계를 신중하게 고려해야 합니다. 성공적인 파인튜닝을 위해서는 적절한 데이터셋, 사전 훈련된 모델의 선택, 그리고 실험을 통한 최적의 하이퍼파라미터 찾기가 중요합니다. 이 모든 과정을 통해, 새로운 도메인의 문제를 해결하거나 기존 문제에 대해 더 나은 해결책을 찾아낼 수 있습니다.

 

파인튜닝과 관련된 모든 단계와 조언을 철저히 이해하고 적용한다면, 여러분의 AI 프로젝트가 크게 성공할 가능성이 높아질 것입니다.

 

 

 

 

 

 

 

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