LoRA(Low-Rank Adaptation) AI모델의 미세조정 기술에 대하여

구글 검색을 포함해 LoRA에 대해 검색을 하면 이미지 생성 AI, Stable Diffusion을 보조하는 역할에 대한 설명 위주로 나옵니다. 실제 LoRA는 AI모델의 성능을 유지하면서도 필요한 부분만 선택적으로 학습해 리소스를 절약하고, 다양한 작업에 빠르게 적용할 수 있도록 도와주는 기술입니다.

LoRA란 무엇인가?

LoRA는 대형언어모델(LLM)과 같은 복잡한 AI시스템을 효율적으로 조정할 수 있게 해줍니다. AI모델들은 일반적으로 방대한 데이터를 학습해 여러 가지 작업을 처리합니다. 하지만 특정 작업에 최적화하려면 추가적인 미세조정이 필요합니다.

그래서 LoRA를 사용해 전체 모델을 다시 학습하지 않고 필요한 부분만 선택적으로 학습해, 시간과 에너지를 절약하면서 높은 성능을 유지할 수 있게 합니다.

LoRA의 작동원리

LoRA의 원리는 AI모델의 일부만 변경하는 데 있습니다. AI모델이 방대한 데이터를 처리하는 과정에서 모든 것을 다시 학습하는 대신, 필요한 부분만 골라서 학습하도록 합니다. 마치 학생이 이미 알고 있는 내용을 복습하지 않고, 새로운 내용만 공부하는 것과 같습니다. 그래서 작은 노력과 시간으로 훨씬 많은 것을 배울 수 있게 됩니다.

위 그림에서 볼 수 있듯이, 일반적인 미세조정은 전체 가중치 행렬을 업데이트하는 반면, LoRA는 저랭크 어댑터를 사용해 가중치 업데이트를 대체합니다. 필요한 부분만 학습하므로, 보다 적은 리소스로도 효과적인 성능 개선을 보여주게 됩니다.

이런 특징이 가장 눈에 띄게 보여지는 것이 바로 Stable Diffusion입니다. 학습된 이미지 모델의 주요 기능을 유지하면서 필요한 부분만 변경하므로, 성능 저하 없이, 많은 시간과 노력을 들이 않고, 새로운 작업을 할 수 있는 것입니다.

이외에도 LoRA는 다양한 AI 응용 분야에서 사용됩니다. 예를 들면, 챗봇의 성능을 향상시키기 위해 기존의 언어모델을 조정할 때, LoRA를 사용하면 기존의 지식을 유지하면서도 새로운 대화 스타일이나 주제에 맞게 빠르게 조정할 수 있습니다. 자율주행차의 AI시스템을 업데이트할 때도 LoRA를 활용하면, 전체 시스템을 다시 학습하지 않고 필요한 부분만 수정해 효율적으로 업데이트할 수 있습니다.

생성형 AI가 계속 빠르게 발전하고 있는 지금같은 시대에, LoRA기술의 본 사용 목적을 알고 계시면 좋을 것 같아 준비해 보았습니다.

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