Hye Jin Ryoo

[LLM Fine-tuning] Day 5: 평가와 배포 - 파인튜닝 모델 검증과 운영 전략

서론: 학습이 끝나도 절반밖에 안 왔다 파인튜닝 완료는 시작이다. 모델이 실제로 목표를 달성했는지, 기반 모델의 일반 능력을 잃지 않았는지, 프로덕션 환경에서 안전하게 동작하는지 순서대로 검증해야 한다. 1. 파인튜닝 모델 평가 단계 1.1 태스크 특화 평가 파인튜닝 목표에 직접 대응하는 지표를 측정한다. 출력 형식 준수율 도메인 태...

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[LLM Fine-tuning] Day 4: 학습 파이프라인 설계 - 분산 학습과 체크포인트 전략

서론: 학습이 중간에 죽으면 처음부터 다시 해야 하는가 잘못 설계된 학습 파이프라인은 두 가지 방식으로 실패한다. 메모리 부족으로 학습이 중단되거나, 학습 자체는 완료되지만 결과가 예상과 다를 때 원인을 추적할 수 없다. 두 문제 모두 사전 설계로 막을 수 있다. 1. 메모리 최적화 전략 GPU 메모리는 학습 파이프라인의 가장 큰 제약이다. 1...

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모든 것의 미래는 거짓인가: 일(Work)

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[LLM Fine-tuning] Day 3: 데이터셋 큐레이션 - 파인튜닝 데이터 품질 관리

서론: 모델보다 데이터가 먼저다 파인튜닝 실패의 대부분은 모델 선택이나 하이퍼파라미터가 아니라 데이터 품질 문제다. 잘못된 예시 1%가 전체 학습을 오염시킬 수 있고, 중복 데이터는 과적합을 유발한다. “많을수록 좋다”는 직관은 LLM 파인튜닝에서 자주 틀린다. 1. 데이터 형식 선택 1.1 Instruction Tuning (SFT) 가장 일...

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올해의 해킹 타임라인은 미쳤다

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