AI 모델 학습 과정을 이해하기 위한 기초 용어

AI 시장이 커지면서 인공지능 기술에 대한 관심이 점점 높아지고 있습니다. 특히 머신러닝과 딥러닝 모델을 활용하는 과정에서 자주 등장하는 용어들이 있는데요. 오늘은 프리 트레이닝(Pre-training), 파인 튜닝(Fine-tuning) 외에도 AI 관련 용어 몇 가지를 함께 소개하겠습니다. 이를 통해 AI 모델이 어떻게 학습하고 발전하는지 더 명확히 이해할 수 있을 것입니다.

1. 프리 트레이닝(Pre-training)

프리 트레이닝은 AI 모델이 본격적인 학습에 들어가기 전에, 대량의 데이터를 이용해 기본적인 패턴이나 규칙을 학습하는 과정입니다. 이 과정에서 모델은 아주 광범위한 데이터를 통해 기초적인 언어 구조, 이미지 패턴 등을 인식하게 됩니다.

프리 트레이닝은 두 가지 이유로 매우 중요합니다. 첫째, 다양한 데이터셋을 통해 모델이 일반화된 패턴을 학습할 수 있기 때문에, 특정 작업에 맞춘 데이터가 적은 경우에도 좋은 성능을 보일 수 있습니다. 둘째, 프리 트레이닝을 통해 기본적인 학습이 이루어진 모델을 다양한 목적에 맞게 빠르게 튜닝할 수 있습니다. 대표적인 예로는 GPT, BERT 등의 언어 모델들이 대량의 텍스트 데이터로 미리 학습된 후, 특정 작업에 맞게 추가로 학습되는 과정을 들 수 있습니다.

2. 파인 튜닝(Fine-tuning)

프리 트레이닝 이후에 이루어지는 단계가 바로 파인 튜닝(Fine-tuning)입니다. 프리 트레이닝에서 학습한 모델은 대체로 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용적인 능력을 가지고 있지만, 특정한 문제에 대해서는 최적화되지 않은 상태입니다. 따라서, 특정 작업이나 목표에 맞춰 모델을 더 세밀하게 조정하는 과정이 필요합니다. 이를 파인 튜닝이라고 합니다.

파인 튜닝의 장점은 기존에 학습된 모델을 기반으로 하기 때문에 더 적은 데이터와 짧은 학습 시간으로도 좋은 성능을 얻을 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 프리 트레이닝된 언어 모델에 법률 관련 텍스트를 추가로 학습시키면 법률 문서 처리에 최적화된 모델을 빠르게 만들 수 있습니다. 이처럼 파인 튜닝은 AI 모델을 실용적으로 사용할 수 있도록 하는 매우 중요한 과정입니다.

3. 전이 학습(Transfer Learning)

프리 트레이닝과 파인 튜닝을 이해했다면, 전이 학습(Transfer Learning)에 대해서도 알아두는 것이 좋습니다. 전이 학습은 한 작업에서 학습한 지식을 다른 작업에 적용하는 방법입니다. 예를 들어, 대규모 데이터셋에서 학습된 이미지 인식 모델을 사용해 의료 이미지 분석과 같은 다른 문제에 적용하는 것이 전이 학습입니다.

프리 트레이닝과 파인 튜닝도 전이 학습의 한 형태로 볼 수 있습니다. 모델이 기본적인 패턴을 학습한 후, 그 지식을 다른 특정 작업에 전이시켜 활용하는 방식이기 때문입니다. 전이 학습은 데이터가 부족한 분야에서 성능을 극대화할 수 있는 방법으로, 특히 제한된 데이터를 가지고 AI 모델을 구축하는 데 유용합니다.

4. 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning)

AI 모델을 학습시키는 과정에서 하이퍼파라미터는 중요한 역할을 합니다. 하이퍼파라미터는 모델이 학습하는 방식에 영향을 미치는 조정 가능한 값들입니다. 예를 들어, 신경망의 층 수, 각 층의 뉴런 수, 학습률 등이 하이퍼파라미터에 해당합니다.

하이퍼파라미터 튜닝은 최적의 성능을 내기 위해 이러한 파라미터를 조정하는 과정입니다. 올바른 하이퍼파라미터를 설정하는 것은 AI 모델의 성능을 크게 좌우할 수 있습니다. 하이퍼파라미터 튜닝은 일반적으로 자동화된 방법이나 실험을 통해 이루어지며, 모델이 학습하는 과정에서 과적합(Overfitting)이나 과소적합(Underfitting)을 방지하는 데 중요한 역할을 합니다.

하이퍼파라미터 예시
수치 관련 파라미터	글쓰기 스타일 관련 파라미터	톤 관련 파라미터
max_tokens 0~4,096까지의 정수 값, 생성된 출력의 최대 길이 제한	writing style:creative 창의적인 글쓰기 스타일로 답변 도출	tone:authoritative 권위적인 톤으로 답변 도출

5. 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)

AI 모델이 학습할 때 자주 언급되는 개념 중 하나는 과적합과 과소적합입니다.

• 과적합(Overfitting): 모델이 학습 데이터에 너무 맞춰져서, 새로운 데이터에 대해 잘 일반화되지 못하는 현상입니다. 예를 들어, 시험 문제의 답을 외운 학생이 다른 문제를 풀 때 어려움을 겪는 것과 비슷한 상황입니다. 이는 학습 데이터에 너무 의존해 발생하는 문제입니다.
• 과소적합(Underfitting): 반대로, 모델이 학습 데이터조차 잘 이해하지 못해 성능이 낮은 상태입니다. 학습 데이터의 패턴을 제대로 파악하지 못한 상황으로, 복잡한 문제를 해결하는 데 어려움을 겪습니다.

과적합을 방지하기 위해서는 적절한 하이퍼파라미터 튜닝과 함께, 학습 데이터의 다양성 확보 및 정규화 기법 등이 필요합니다.

6. 백프로파게이션(Backpropagation)

AI 모델, 특히 딥러닝에서 중요한 개념 중 하나는 백프로파게이션(Backpropagation)입니다. 백프로파게이션은 신경망 모델이 오차를 기반으로 가중치를 업데이트하는 방법입니다. 

백프로파게이션은 신경망의 성능을 개선하는 핵심 기술로, 딥러닝 모델이 점점 더 정확한 예측을 할 수 있도록 돕습니다. 이 방법은 네트워크의 각 층에 오류가 얼마나 기여했는지를 계산해 가중치를 조정하는 방식으로, 효율적이고 빠른 학습을 가능하게 합니다.

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위 글은 현시점 가장 많은 사람들이 이용 중인 챗GPT를 통해 작성해 보았는데요. 제가 이전에 제공한 정보와 지식을 바탕으로 질문에 대한 적절한 답변을 생성하였기 때문에 전이 학습의 원리를 반영하고 있다고 할 수 있습니다. 또한 태초는 프리 트레이닝을 통해 쌓은 지식이기 때문에 프리 트레이닝의 요소도 포함되어 있다고 할 수 있으며 반복적인 질문을 통해 파인 튜닝을 시켜 더욱 원하는 답변을 얻을 수 있었습니다. 

이처럼 AI 용어를 알면 모델의 성능 문제를 신속하게 진단하고, 해결 방안을 쉽게 제시할 수 있습니다. 기초 용어를 익혀 AI를 더욱 자유롭게 활용하는 기획자가 되시기 바랍니다!