Alibaba Qwen 2.5 Max 시작하기: 미세 조정을 위한 초보자 가이드

AI 모델은 강력한 도구이지만, 이를 해당 분야의 진정한 전문가로 만들 수 있다면 어떨까요? 

여기서 미세 조정이 필요합니다. 

미세 조정을 통해 일반적인 AI 모델을 가져와 다음과 같은 고유한 사용 사례에 맞게 더욱 전문화하도록 훈련할 수 있습니다.

• 헬스케어
• 재원
• 교육, 아니면 전혀 다른 것.

탐색해 볼 만한 그러한 모델 중 하나가 Alibaba의 Qwen 2.5입니다. 다양한 작업에 맞춰 설계된 강력하고 다재다능한 대규모 언어 모델입니다. 

Qwen이 제공하는 모든 것과 그것이 중요한 이유에 대해 자세히 알아보려면 알리바바의 LLM 분석 시작하기 좋은 곳입니다.

이 블로그에서는 다음 내용을 배울 수 있습니다.

• 미세조정이란 무엇인가요?
• Qwen 2.5 미세 조정 방법(비기술적 방법)
• Qwen 2.5 미세 조정을 위한 모범 사례(다른 LLM에도 적용 가능)
  

이 간단한 가이드는 미세 조정 과정 전체를 안내하여 초보자도 간단하고 쉽게 작업할 수 있도록 도와줍니다.

미세 조정이란 무엇이고, 왜 미세 조정에 대해 알아야 합니까?

미세 조정은 사전 학습된 모델을 가져와 신경망 내부의 가중치나 편향과 같은 내부 매개변수 중 하나 이상을 학습시켜 특정 요구 사항에 더 적합하게 만드는 프로세스입니다.

이렇게 말씀드리겠습니다. 퀸이 석탄 광산에서 갓 꺼낸 다이아몬드라면, 미세 조정은 그 다이아몬드를 잘라서 다이아몬드 반지처럼 기능적인 것으로 만드는 과정입니다. 

그것은 강력한 무언가를 원래의 형태로 가져와 더욱 특별하게 만듭니다.

• 현실적인
• 목적이 있는
• 특정 사용 사례에 맞춰 조정되었습니다.

Qwen과 같은 기본 모델이 Qwen 2.5 Max와 같은 것으로 개선되면 정확히 이런 일이 일어납니다. 

결과는? 

실제 적용에 더 적합하고, 더 정확하고, 더 효율적인 모델입니다.

미세조정이 왜 중요한가?

중요한 통찰력은 다음과 같습니다. 작고 미세하게 조정된 모델은 종종 크고 일반적인 모델보다 성능이 더 좋을 수 있습니다. 

이것은 OpenAI가 InstructGPT 모델을 통해 처음으로 보여준 것이며, 오늘날에도 여전히 사실입니다.

이것은 미세조정의 가장 큰 장점 중 하나입니다.

특정 작업에 대해 높은 성능을 얻으려면 항상 대규모 범용 LLM이 필요한 것은 아닙니다.

다음을 수행할 수 있습니다.

• 오픈소스 모델을 채택하다
• 노트북에서 미세 조정하세요.

그리고 가장 좋은 점은? 

개발자나 데이터 과학자가 될 필요는 없습니다.

기술에 조금이라도 능숙하다면 괜찮습니다.

LLM을 실제로 유용하게 만드는 미세 조정의 이유

여러분은 LLM을 공부해 본 후에 이런 점을 알아차렸을 것입니다. LLM은 일반적인 질문에는 좋지만, 특정 분야에 대한 과제에는 그렇지 않습니다.

여기서 미세조정이 정말 빛을 발합니다.

특히 다음 사항을 살펴볼 때 이는 더욱 그렇습니다. 중국 AI 스타트업 및 기술 대기업 서양 최고의 모델과 경쟁할 수 있는 모델을 만들기 위해 미세 조정을 활용하고 있습니다.

예를 들어, 보험금 청구 조정자처럼 동작하는 모델이 필요하다고 가정해 보겠습니다.

전문적인 어조와 보험 정책에 대한 지식을 바탕으로 답변하도록 프롬프트에서 계속 상기시킬 수 있습니다.

또는

손해사정인이 어떻게 말하고 일하는지에 대한 예를 통해 세부적으로 조정할 수도 있을 겁니다.

이렇게 하면 모델이 이미 "알고있다”어떻게 행동해야 하는지에 대한 끊임없는 지시가 필요하지 않습니다.

미세 조정을 통해 얻는 것이 바로 그것입니다.

• 더 짧은 프롬프트로 더 나은, 더 날카로운 응답을 제공합니다.
• 더 빠른 응답 시간(더 낮은 추론 지연 시간)
• 낮은 컴퓨팅 비용
• 전문가처럼 귀하의 도메인을 이해하는 모델

미세 조정의 유형

모델을 미세 조정하는 데에는 일반적으로 3가지 방법이 있습니다.

1. 자기 지도 학습:

이 모델은 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 텍스트의 일부(예: 누락된 단어)를 예측하여 학습합니다.

2. 지도 학습:

모델에 입력-출력 쌍(질문 + 정답)을 제공합니다.

3. 강화 학습:

이 모델은 피드백(좋아요/싫어요 등)을 받아 학습하고 이에 따라 동작을 조정합니다.

Qwen 2.5란 무엇이고 왜 사용해야 하나요?

Qwen 2.5는 알리바바가 개발한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 

이는 0.5B, 7B, 심지어 72B와 같이 다양한 크기의 모델을 포함하는 Qwen 제품군의 일부입니다("B"는 수십억 개의 매개변수를 나타냄).

Qwen 모델에는 두 가지 유형이 있습니다.

1. 기본 모델:

이는 사전 훈련된 원시 모델입니다. 

그들은 많은 양의 데이터로부터 일반적인 언어 패턴을 학습했지만, 특정 작업에 맞게 미세 조정되지는 않았습니다. 

예를 들어: 웬2.5-7B.

2. 명령어 조정 모델:

이러한 모델은 지시를 따르거나 챗봇처럼 응답하도록 미세하게 조정되었습니다. 

그들은 다음과 같은 특정 작업에 대해 훈련을 받습니다.

• 질문에 답하다
• 텍스트 요약
• 대화를 나누다. 

예: Qwen2.5-7B-Instruct.

Alibaba의 접근 방식이 전 세계적으로 어떻게 비교되는지 궁금하다면, OpenAI와 Alibaba LLM 간의 이번 대결 유용한 맥락을 제공합니다.

Qwen 2.5 Max를 언급할 때는 Qwen 2.5 시리즈의 더 크고 강력한 버전을 의미할 수 있습니다. 

사용하는 버전에 따라 기본 모델이 될 수도 있고, 지침에 맞춰 조정된 모델이 될 수도 있습니다.

자신의 작업(예: 이메일 요약이나 고객 지원 티켓 분류)에 맞게 Qwen을 세부적으로 조정하려는 경우 일반적으로 기본 모델로 시작한 다음 자신의 데이터로 추가로 학습시키는 것이 좋습니다. 

하지만 챗봇이나 그보다 더 상호작용적인 것을 만든다면, 명령어에 맞춰 조정된 모델부터 시작하면 작업이 더 수월해질 수 있습니다.

왜 사용해야 할까요?

위에서 언급한 멋진 기능들 외에도, 우리는 실제 사용자들의 의견도 살펴보았습니다. 

그리고 리뷰는? 

꽤 견고해요:

• "Qwen 2.5는 게임 체인저입니다."
• "퀸 맥스는 훌륭해요."
• "잠을 자고 있는 거예요."
• "사용하기 쉽고 무료라서 항상 사용하고 있어요."

따라서 스마트하고 빠르며 유연한 AI 모델을 찾는 개발자, 연구자 또는 스타트업 창업자라면 Alibaba Qwen 2.5 Max를 한번 사용해 볼 가치가 있습니다.

그런 감정은 우리가 지역 사회에서 본 것을 반영합니다. 

사실은, Qwen 2.5 Max 사용에 대한 이러한 내부 팁 얼마나 유연하고 개발자 친화적인지 보여주세요.

Alibaba Qwen 2.5 Max 시작하기

Alibaba Qwen 2.5 Max를 사용해보고 싶으신가요? 

좋아요! 이제 막 시작하더라도 쉽게 접근하고 설정할 수 있어요.

Qwen 2.5 Max에 접속할 수 있는 곳

다음을 통해 Qwen 2.5 Max를 사용하고 세부 조정할 수도 있습니다.

• 깃허브:

알리바바는 이 모델을 오픈소스로 공개했습니다. 알리바바의 GitHub 페이지로 이동하여 설정 지침을 따르세요.

• 껴안는 얼굴:

Hugging Face에 더 익숙하다면 해당 도구를 사용하여 바로 모델을 탐색하고 실행할 수 있습니다.

• 알리바바 클라우드:

클라우드 기반 설정을 선호하시나요? Alibaba Cloud의 Model Studio를 통해 별도의 하드웨어 설치 없이 모델에 액세스할 수 있습니다.

기본 사항을 준비했다면 Alibaba AI Qwen 2.5 Max를 사용해 챗봇을 만들거나, 데이터를 분석하거나, 자신의 사용 사례에 맞게 세부 조정하는 등 다양한 실험을 시작할 준비가 된 것입니다.

미세 조정을 위한 데이터 세트 준비

Qwen 2.5 Max를 미세 조정하기 전에 데이터 세트를 준비해야 합니다.

모델에 데이터를 공급하는 것과 같다고 생각하시면 됩니다. 데이터가 더 깔끔하고 관련성이 높을수록 성능이 더 좋아집니다.

어떤 종류의 데이터가 가장 효과적일까요?

이는 모델에 무엇을 원하는지에 따라 달라집니다.

• 지원 챗봇의 경우 → 실제 채팅이나 FAQ를 사용하세요.
• 텍스트 요약의 경우 → 요약과 함께 긴 텍스트를 사용하세요.
• 코드 설명 → 간단한 설명이 있는 코드 조각을 사용하세요.
  

간단히 말해서, 각 예시에서 모델이 무엇을 학습하기를 원하는지 명확하게 보여주십시오.

포맷, 크기 조정 및 정리 방법에 대한 간단한 요령

데이터를 정리하고 유용하게 유지하기 위한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

체재:

데이터 세트는 스크립트나 교육 프레임워크가 지원하는 JSON, CSV 또는 텍스트 형식이어야 합니다.

각 예는 다음과 같습니다.

크기:

• 500~1000개의 사례로 시작하면 유용한 결과를 볼 수 있을 만큼 충분합니다.
• 더 많은 예시는 더 나은 학습을 가져오지만, 양보다 질이 더 중요합니다.

청소 팁:

• 철자 오류, 깨진 문장 또는 관련 없는 정보를 제거하세요.
• 언어에는 일관성을 유지하세요(너무 많은 스타일을 섞어 쓰지 마세요).
• 가치가 없는 긴 답변은 삭제하세요.
  

예를 들어, 의료 조수와 같은 질문에 답하도록 모델을 훈련시키고 싶다고 가정해 보겠습니다.

다양한 질문과 답변으로 이런 구조를 계속 반복하다 보면, 미세 조정을 위한 견고한 데이터 세트를 얻을 수 있습니다.

이제 데이터가 준비되었으니 Qwen 2.5를 단계별로 세부적으로 조정하는 방법을 알아보겠습니다!

Alibaba AI Qwen 2.5 Max 미세 조정 방법(단계별)

신속한 엔지니어링(AI 모델에 올바른 지침을 제공하는 것)은 강력하며 많은 작업에 효과적입니다.

하지만 때로는 프롬프트만으로는 충분하지 않습니다. 

여기서 미세 조정이 필요합니다.

미세 조정은 Qwen 2.5 Max와 같은 기존 모델을 가져와서 사용자의 데이터로 더욱 학습시켜 특정 작업에 더 적합한 성능을 발휘하도록 하는 것을 의미합니다.

시작하는 데 도움이 되는 단계별 가이드를 소개합니다.

1단계: 필요한 라이브러리 설치

Qwen 2.5 Max 모델을 미세 조정하기 전에 적절한 도구를 사용하여 Python 환경을 설정해야 합니다. 

방법은 다음과 같습니다.

• Python이 설치되어 있는지 확인하세요

Python 3.8 이상이 필요합니다. python.org에서 다운로드하세요.

• 터미널이나 명령 프롬프트를 엽니다.
• pip를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치하세요

다음 명령을 실행하세요:

이를 통해 모델을 로드하고, 데이터를 준비하고, 교육을 실행할 수 있는 도구가 제공됩니다.

2단계: Qwen 2.5 모델 로드

Hugging Face 또는 Alibaba Cloud에서 기본 모델을 로드할 수 있습니다.

코드는 다음과 같습니다.

3단계: 데이터 준비 및 토큰화

먼저, 모델이 무엇을 할 것인지 결정하세요.

• 텍스트 요약
• 텍스트 생성
• 이진 분류
• Q&A 등

그런 다음 입력-출력 쌍으로 데이터 세트를 만듭니다.

예:

데이터를 얻으면 이를 토큰화합니다(모델이 이해할 수 있는 숫자로 변환).

4단계: 미세 조정 접근 방식 선택

이제 중요한 결정이 내려져야 합니다. 모델을 어떻게 훈련시킬 것인가?

• 전체 미세 조정(모든 매개변수 업데이트)

즉, 모든 가중치와 편향을 포함하여 전체 모델을 다시 학습해야 한다는 의미입니다.

이 방법은 완전한 제어권을 제공하지만 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요하고 비용이 매우 많이 듭니다.

• 전이 학습(일부 레이어만 업데이트)

여기에서는 대부분의 레이어를 동결하고 마지막 몇 개만 훈련합니다.

이 방법은 더 저렴하고 많은 경우에 효과적입니다.

• 매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)

이것은 가장 가벼운 옵션입니다.
원래 모델은 전혀 변경하지 않습니다. 

대신 몇 가지 추가 매개변수(어댑터 등)를 추가하고 해당 매개변수만 학습합니다.

여기서 인기 있는 방법 중 하나는 LoRA(Low-Rank Adaptation)입니다. 

저렴하고 빠르며 놀라울 정도로 강력합니다.

5단계: 훈련 매개변수 정의

이제 훈련이 어떻게 실행될지 설정하세요.

• 배치 크기
• 학습률
• 훈련 에포크 수
  

예:

6단계: 훈련 시작

학습을 시작하려면 Hugging Face의 Trainer나 PyTorch 루프를 사용하세요.

모델이 학습함에 따라 손실이 감소하는 것을 볼 수 있습니다.

7단계: 모델 성능 평가

모델의 성능을 확인하는 것이 중요합니다.
정확도와 같은 기본 측정 항목을 사용하거나 작업에 따라 사용자 정의 측정 항목을 사용할 수 있습니다.

이를 통해 미세 조정이 실제로 결과를 개선하는지 모니터링하는 데 도움이 됩니다.

8단계: 모델 저장 및 테스트

훈련이 완료되면 모델을 저장합니다.

그러면 언제든지 로드해서 실제 예제로 테스트해보세요!

알다시피, 미세 조정을 통해 Qwen 2.5 Max와 같은 강력한 AI 모델이 귀하의 데이터, 톤, 목표를 이해하도록 가르칠 수 있습니다.

개발자나 데이터 과학자가 될 필요는 없습니다.

만약 여러분이 약간의 파이썬을 알고 실험할 의지가 있다면, 이미 절반은 달성한 것입니다.

아직도 귀하의 필요에 가장 적합한 모델을 결정하지 못했다면, 상위 AI 모델 비교 전반적인 성과에 대한 명확한 분석을 제공합니다.

LLM 모델 미세 조정 시 모범 사례 

Qwen 2.5와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하는 것은 복잡하게 느껴질 수 있지만, 올바른 단계를 거치면 훨씬 쉬워집니다. 

더 나은 결과를 얻고, 시간을 절약하고, 컴퓨팅 낭비를 방지하는 데 도움이 되는 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

1. 과잉적합을 방지하세요:

과적합이란 모델이 훈련 데이터를 너무 잘 학습하지만, 새로운 데이터에서는 성능이 떨어지는 것을 의미합니다. 

이를 방지하려면:

• 검증 데이터(별도의 세트)를 사용하여 모델이 얼마나 일반화되는지 확인합니다.
• 조기에 중단해보세요. 검증 손실이 더 이상 개선되지 않으면 훈련을 중단하세요.
• 훈련 데이터를 반복적이지 않고 깔끔하고 다양하게 유지하세요.
• LoRA 또는 LoRA+와 같은 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 방법을 사용하면 모델의 작은 부분만 학습시켜 과잉 맞춤 위험을 줄일 수 있습니다.
  

2. 손실 및 성능 모니터링:

훈련하는 동안 항상 다음 사항을 추적하세요.

• 학습 손실: 모델이 보는 데이터로부터 얼마나 잘 학습하는지.
• 검증 손실: 보이지 않는 데이터에 대해 얼마나 잘 수행되는지를 나타냅니다.
• 작업에 따라 정확도, F1 점수 등과 같은 측정항목이 제공됩니다.
  

팁: 그래프는 당신의 친구입니다!

손실을 시각화하면 문제를 조기에 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 훈련 손실은 감소했지만 검증 손실이 증가하는 경우(과도적합의 전형적인 징후)가 있습니다.

3. 훈련을 중단해야 할 때를 알아보세요:

"그냥 좋아 보인다는 이유만으로" 20회 동안 훈련을 실행하지 마세요. 

대신에:

• 검증 손실이 정점에 도달하거나 증가하기 시작하면 중지하세요.
• 훈련 라이브러리에서 early_stopping과 같은 콜백을 사용하세요
• 그래프를 믿으세요. 그래프에 아무런 개선이 보이지 않는다면 멈춰야 할 때입니다.

미세 조정에서는 일반적으로 다음을 기준으로 에포크 수를 선택합니다.

• 데이터 세트의 크기는 얼마입니까?
• 얼마나 오랫동안 훈련할 의향이 있나요?
• 모델이 좋은 결과를 내기 시작할 때.

4. 다양한 미세 조정 기술을 실험해 보세요.

모든 미세 조정 방법이 똑같이 효과적인 것은 아닙니다. 

노력하다:

• LoRA(Low-Rank Adaptation) – 빠르고 효율적이며 제한된 리소스에 적합합니다.
• LoRA+ – 어려운 작업에서 더 나은 성능을 보이는 개선된 버전입니다. peft 라이브러리에서 제공되며 학습 속도를 저하시키지 않습니다.
• DoRA – 초기 테스트 결과 크게 개선되지는 않았지만, 부담 없이 시도해 보세요.
• GaLore 또는 QGaLore – 메모리를 효과적으로 사용하며 LoRA와 완전한 미세 조정 사이의 좋은 중간 지점입니다.
  

LoRA나 GaLore가 괜찮은 결과를 제공한다면, (리소스를 많이 소모하는) 전체적인 미세 조정을 고려하세요.

5. 튜닝할 올바른 모듈을 선택하세요:

LoRA 기반 미세 조정을 사용하는 경우:

• 튜닝을 피하세요 v_proj 그리고 down_proj 레이어—낮은 순위 업데이트에서는 큰 이점을 얻지 못합니다(WeLoRA 논문에 근거).
• 변화가 가장 중요한 계층, 즉 주의 계층과 MLP 계층에 집중하세요.
  

6. 돈을 절약하고 속도를 높이세요:

미세 조정은 비용이 많이 들 수 있습니다. 

더 저렴하고 빠르게 작업할 수 있는 몇 가지 도구:

• Mistral과 같은 경량 모델에 4비트 QLoRA를 사용하여 테스트해 보세요.
• Liger, FlashAttention(FA), DeepSpeed ZeRO Stage 3, Unsloth(Axolotl 프레임워크를 통해)와 같은 비용 절감 도구를 사용해보세요.

이러한 옵션을 사용하면 메모리와 비용을 덜 사용하여 모델을 더 빠르게 학습할 수 있습니다.

7. 데이터 세트를 지속적으로 개선하세요.

모델의 품질은 데이터의 품질에 달려 있습니다.

• 데이터세트가 명확하고 정확하며 다양해질 때까지 지속적으로 개선하세요.
• 불필요한 내용, 반복적인 내용, 관련 없는 예를 제거합니다.
• 필요한 경우, 더 강력한 모델을 사용하여 더 나은 합성 데이터를 생성합니다.
  

8. 하이퍼파라미터 조정:

하이퍼파라미터(학습률, 배치 크기 등)는 모델의 학습 방식을 제어합니다.

• 매개변수 탐색을 실시합니다. 몇 가지 조합을 시도해 보고 어떤 것이 가장 효과적인지 확인합니다.
• "골디락스 존"을 찾으세요. 너무 빠르지도 않고, 너무 느리지도 않고, 딱 적당한 수준입니다.
  

9. 그래프 읽는 법 배우기:

그래프는 숫자 뒤에 숨겨진 이야기를 이해하는 데 도움이 됩니다.

• TensorBoard나 W&B(Weights & Biases)와 같은 도구를 사용하세요.
• 급격한 급증이 아닌, 부드럽고 꾸준한 손실 감소에 주의하세요.
• 시간 경과에 따른 지표를 추적하여 개선 사항이나 문제점을 파악합니다.
  

결론적으로…

90%의 핵심을 이해하지 못한 채 10%의 작은 개선 사항에 스트레스를 받지 마세요.

간단하게 시작하세요. 점진적으로 조정하세요. 자주 테스트하세요. 

그리고 가장 중요한 것은, 모델이 무엇을 하는지, 그리고 왜 그렇게 하는지 이해하는 것입니다.

결론: Alibaba Qwen 2.5를 활용하세요

Alibaba AI Qwen 2.5 Max나 다른 모체 모델을 미세 조정하면 사용자의 특정 영역이나 작업에 맞게 설계되어 진정으로 사용자만의 제품이 됩니다. 

그것이 무엇인지:

• 더 나은 요약 작성하기
• 고객 문의에 답변하기
• 법률 문서 이해하기.

올바른 기본 모델로 시작하고 올바른 종류의 교육 데이터를 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

어렵지 않습니다. 모델에 무엇을 시키고 싶은지 명확히 하고, 그에 맞는 예시를 사용해 모델을 훈련시키면 됩니다. 

미세 조정의 장점은 거대한 모델이 없어도 더 나은 성능을 얻을 수 있다는 것입니다.

그러니 계속해서 Qwen 2.5를 실험해 보고, 여러 가지를 테스트해 보고, 여러분의 세계에서 작동하도록 만들어 보세요.

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