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트랜스포머 모델 파인튜닝 공부

🔍 정리

트랜스포머 모델 파인튜닝은 특정 작업에 맞게 사전 학습된 트랜스포머 모델을 조정하는 과정, 이를 통해 모델이 특정 도메인 데이터에서 더 좋은 성능을 발휘할 수 있음.

1. 트랜스포머 모델 이해

트랜스포머 모델은 주로 자연어 처리(NLP) 작업에 사용되는 딥러닝 모델임. 트랜스포머 아키텍처는 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 요소들과의 관계를 학습할 수 있도록 함. 대표적인 트랜스포머 모델에는 BERT, GPT, T5 등이 있음.

2. 파인튜닝의 필요성

사전 학습된 트랜스포머 모델은 대규모 데이터셋에서 일반적인 언어 패턴을 학습하지만, 특정 작업(예: 감성 분석, 질문 답변, 번역 등)에는 최적화되어 있지 않음. 파인튜닝은 이 모델을 특정 도메인의 작은 데이터셋에 맞게 조정하여 특정 작업에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 함.

3. 파인튜닝의 단계

3.1. 데이터 준비

파인튜닝에 사용할 데이터셋을 준비해야 함. 데이터셋은 모델이 해결하려는 작업에 맞게 레이블이 지정되어 있어야 함.

예: 감성 분석을 위한 데이터셋은 각 문장에 긍정, 부정 등의 레이블이 붙어 있어야 함.

3.2. 사전 학습된 모델 로드

Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 사용하면 쉽게 사전 학습된 트랜스포머 모델을 로드할 수 있음. 예를 들어, BERT 모델을 로드하는 방법은 다음과 같음:


from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

3.3. 데이터 전처리

데이터를 모델에 입력하기 전에 토크나이저를 사용하여 텍스트 데이터를 토큰화함.


inputs = tokenizer("Hello, how are you?", return_tensors="pt")

3.4. 파인튜닝 설정

모델을 파인튜닝하기 위한 하이퍼파라미터를 설정함. 주로 학습률, 배치 크기, 에폭 수 등을 조정함.


from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
)

3.5. 모델 파인튜닝

Trainer API를 사용하여 모델을 파인튜닝함.


trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

4. 평가 및 저장

파인튜닝이 완료되면 모델을 평가하고 저장함.


trainer.evaluate()
model.save_pretrained("./fine_tuned_model")

5. 실제 사용

파인튜닝된 모델을 사용하여 새로운 데이터를 예측함.


inputs = tokenizer("This is a great movie!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1)

참고자료

Hugging Face의 Transformers 문서

Kaggle의 트랜스포머 튜토리얼

4-1. Transformer(Self Attention) [초등학생도 이해하는 자연어처리]

안녕하세요 '코딩 오페라'블로그를 운영하고 있는 저는 'Master.M'입니다. 현재 저는 '초등학생도 이해하는 자연어 처리'라는 주제로 자연어 처리(NLP)에 대해 포스팅을 하고 있습니다. 제목처럼 진짜 핵심 내용을 쉽게 설명하는 것을 목표로 하고 있으니 자연어 처리(NLP)에 입문하고 싶은 분들은 많은 관심 부탁드립니다. 지금부터 알아볼 내용은 'Transformer'입니다. Transformer 개념은 너무 방대하기 때문에 이번 시간에는 "Self Attention"을 집중적으로 다루겠습니다. 이후 내용들은 다음 글에서 다루도록 하겠습니다. Transformer 란? 본론 부터 말씀드리면 Transformer 모델은 Attention만으로 이루어진 encoder-decoder 구조의 seqenc..

https://codingopera.tistory.com/43

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