LoRA 보다 풀 파인튜닝 할 때 CER 성능이 더 좋아진 이유

LoRA(Low-Rank Adaptation)와 풀 파인튜닝(full fine-tuning)의 CER (Character Error Rate) 성능 차이는 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다. 주된 이유는 모델의 적합성, 학습된 파라미터의 수, 훈련 데이터의 크기 및 모델이 학습할 수 있는 정보의 양에 따라 달라집니다. 아래에 그 이유들을 자세히 설명하겠습니다:

1. 모델의 적합성 (Model Fit)

• 풀 파인튜닝: 모델 전체를 훈련시킴으로써 모든 파라미터가 데이터에 적합하도록 최적화됩니다. 이로 인해 모델이 데이터의 특징을 더 잘 반영할 수 있으며, 특히 훈련 데이터와 테스트 데이터에서 성능 향상이 나타날 수 있습니다.
• LoRA: LoRA는 모델의 특정 레이어만 수정하여 효율적으로 학습을 진행하는 방법입니다. 일반적으로 파라미터 수가 적고, 전체 모델을 업데이트하지 않기 때문에, 훈련 데이터에 충분히 적합하지 않은 경우가 있을 수 있습니다. 이는 특히 데이터가 충분하고, 모델이 복잡한 문제를 학습해야 할 때 성능에 제한을 줄 수 있습니다.

2. 학습 가능한 파라미터의 수

• 풀 파인튜닝: 모델의 모든 파라미터를 학습하므로, 모델이 학습할 수 있는 정보의 양이 많습니다. 이를 통해 모델은 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있고, 데이터의 다양한 변형이나 노이즈를 더 잘 처리할 수 있습니다.
• LoRA: LoRA는 모델의 일부 파라미터만 학습하고, 나머지 파라미터는 고정시킵니다. 즉, 훈련되는 파라미터가 제한적이기 때문에, 모델이 더 많은 정보를 학습하는 데 제약이 있을 수 있습니다. 훈련 데이터에 대해 충분히 학습하지 못하면 성능이 낮아질 수 있습니다.

3. 훈련 데이터의 크기와 복잡성

• 풀 파인튜닝은 대량의 데이터를 학습하는 데 유리합니다. 데이터가 충분히 많고 복잡한 경우, 모델 전체를 학습시키는 것이 효과적입니다. 특히 대규모 언어 모델은 방대한 양의 데이터를 통해 미세한 패턴을 잡아내는 데 강점이 있습니다.
• LoRA는 상대적으로 적은 데이터와 계산 자원으로 빠르게 훈련할 수 있는 장점이 있지만, 대규모 데이터셋에서는 그 효과가 제한적일 수 있습니다. 특히 데이터가 많을수록, LoRA는 모델 전체를 업데이트하는 것보다 더 적은 양의 파라미터만을 학습하므로 성능 차이가 발생할 수 있습니다.

4. 모델의 일반화 능력

• 풀 파인튜닝은 모델을 데이터에 적합시키기 위해 모든 파라미터를 조정합니다. 이는 모델의 **과적합(overfitting)**을 초래할 수 있는 위험이 있지만, 데이터에 적합한 성능을 달성할 수 있습니다.
• LoRA는 일반화 능력을 높이기 위한 기술로, 모델을 전체적으로 조정하지 않고 중요한 레이어만 학습하는 방법입니다. 하지만, 전체 모델을 다 학습하지 않기 때문에 일반화 능력이 제한될 수 있습니다. 특히 작은 데이터셋에서는 그 효과가 덜할 수 있습니다.

5. 훈련 자원의 효율성

• LoRA는 훈련 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 방법으로, 특히 계산 비용과 메모리 사용량을 줄이는 데 유리합니다. 하지만 이로 인해 모델이 충분히 학습하지 못할 수 있습니다.
• 풀 파인튜닝은 더 많은 자원을 요구하지만, 더 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다. 이는 훈련 데이터가 많을수록 더욱 뚜렷하게 나타날 수 있습니다.

6. 훈련 시간

• LoRA는 훈련 속도가 빠르고 자원 소모가 적습니다. 하지만 그만큼 모델이 학습할 수 있는 범위가 제한적이므로 성능 한계가 있을 수 있습니다.
• 풀 파인튜닝은 더 긴 훈련 시간을 요구하지만, 전체 모델을 학습하므로 더 강력한 성능을 낼 수 있습니다.

결론:

• 풀 파인튜닝이 CER 성능이 더 좋은 이유는 모델 전체가 훈련 데이터에 맞게 최적화되기 때문입니다. 모든 파라미터가 훈련을 통해 업데이트되므로 모델이 더 많은 정보를 학습할 수 있습니다.
• LoRA는 모델 전체를 학습시키지 않기 때문에 더 효율적인 훈련이 가능하지만, 데이터가 충분히 크고 복잡할 경우 성능이 제한될 수 있습니다. 특히 대규모 데이터셋에서 성능 차이가 더 뚜렷하게 나타날 수 있습니다.

따라서, 훈련 데이터가 많고 복잡하다면 풀 파인튜닝이 더 나은 성능을 보일 가능성이 높습니다. 반면, 리소스가 제한적이거나 훈련 시간을 단축해야 할 필요가 있을 때 LoRA가 유리할 수 있습니다.