고차원 업데이트를 활용한 효율적인 파라미터 튜닝: MoRA 개요

요즘 AI 기술이 정말 엄청난 속도로 발전하고 있지 않나요? 예전엔 상상도 못 했던 일들이 이제는 당연해지고 있어요. 수십억, 아니 수천억 개의 파라미터를 가진 대형 언어 모델이 여기저기서 활용되고 있는데, 사실 이런 모델을 특정 작업에 딱 맞게 조정하려면 엄청난 시간과 노력이 들어요. 생각해 보세요, 모델 전체를 GPU에 올려서 며칠, 아니 몇 주씩 학습시키면서 전력을 잔뜩 소비하는 거예요. 이뿐인가요? 파인튜닝된 모델을 저장하려면 저장 공간도 어마어마하게 필요하죠. 그리고 모든 파라미터를 조정하다 보면, 기존의 다양한 상황에 대처할 수 있는 모델의 능력까지 손상될 위험이 있잖아요. 그래서 이 모든 복잡한 문제를 해결하려고 나온 게 바로 파라미터 효율적 파인튜닝(PFT)입니다. 오늘은 이 PFT를 한 단계 더 발전시킨 MoRA(Model Rank Adaptation)에 대해 이야기해 보려고 해요.

 

고차원 업데이트를 활용한 효율적인 파라미터 튜닝: MoRA 개요

 

MoRA? 간단하게 말해볼게요

PFT가 왜 필요했냐고요?

• 전통적인 모델 튜닝은 시간과 자원이 많이 소모됨
• PFT는 모델 대부분을 고정하고 필요한 부분만 조정함
• LoRA는 저차원 행렬 A와 B만 학습하여 자원을 절약함
• LoRA+와 ReLoRA는 각각 학습 속도와 정밀도를 높이는 변형 기법

 

솔직히 말하면, 전통적인 방법으로 모델을 튜닝하는 건 너무 번거롭고 힘든 일이에요. 그래서 똑똑한 연구자들이 생각해 낸 게 바로 PFT 방식입니다. 쉽게 말해, 모델 대부분은 그대로 두고 꼭 필요한 부분만 살짝 조정하는 거예요. 여기서 LoRA(Low-Rank Adaptation)라는 방법이 꽤 유명한데요, "어쩌면 모델의 핵심 변화는 낮은 차원에서 일어날 수도 있어!"라는 아이디어에서 시작됐어요. 저차원 행렬을 추가해서 효율적으로 모델을 조정할 수 있게 한 거죠.

LoRA는 A와 B라는 저차원 행렬만 학습하고 나머지는 손대지 않아요. 이렇게 하면 자원 소모를 확 줄일 수 있거든요. 그리고 이 방식이 워낙 괜찮다 보니 LoRA+나 ReLoRA 같은 업그레이드 버전도 나왔죠. LoRA+는 학습 속도를 높이는 데 초점을 맞췄고, ReLoRA는 가중치를 조금씩 쌓아가며 더 정밀한 학습이 가능하도록 했답니다.

 

MoRA는 뭐가 다를까요?

• LoRA의 저차원 행렬 대신 하나의 정사각형 행렬 사용
• 더 복잡하고 세밀한 업데이트 가능
• 학습해야 할 파라미터 수는 그대로 유지
• 입력 데이터를 압축 후 복원하여 더 풍부한 표현력 제공

 

LoRA가 괜찮긴 한데, 여전히 "더 표현력 있는 방식은 없을까?" 하는 의문이 남아 있었어요. 여기서 MoRA(Model Rank Adaptation)가 등장했죠. MoRA는 LoRA처럼 저차원 행렬 두 개를 쓰는 대신, 하나의 정사각형 행렬을 활용합니다. 이게 무슨 의미냐 하면, 훨씬 복잡하고 세밀한 업데이트를 가능하게 한다는 거예요. 신기하게도 학습해야 할 파라미터 수는 그대로 유지된답니다. 정말 똑똑한 접근 아닌가요?

MoRA는 입력 데이터를 살짝 압축한 뒤, 학습 가능한 정사각형 행렬을 통해 변환하고 다시 원래 크기로 복원하는 방식을 사용합니다. 이 과정을 통해, LoRA와 비슷한 자원만으로도 더 풍부한 표현을 만들어낼 수 있어요.

 

MoRA의 데이터 처리 방식

• 데이터를 잘라내고 복원하는 기본 방식
• 정보 손실을 방지하기 위한 공유 방식 도입
• 서브 벡터 분할 및 회전 연산으로 고차원 데이터 처리
• 구조적 정보를 효율적으로 인코딩하는 방식 활용

 

MoRA의 데이터 다루는 방법도 꽤 흥미로워요. 가장 기본적으로는 데이터를 잘라내고 복원하는 방법이에요. 근데 이건 중요한 정보가 손실될 수 있잖아요? 그래서 MoRA는 "공유 방식"이라는 아이디어를 도입했어요. 데이터를 여러 그룹으로 나누고 다시 결합해서 주요 정보를 유지하는 거죠. 또, 고차원 데이터를 처리할 땐 서브 벡터로 나누거나 회전 연산 같은 기법을 적용해요. 이런 방식들은 결국 구조적인 정보를 더 효율적으로 인코딩할 수 있도록 도와줘요.

 

MoRA의 성능은 어떨까?

이제 MoRA가 진짜 효과적인지 궁금해지시죠? 연구진이 LoRA와 MoRA를 비교하며 명령어 튜닝, 수학적 추론, 지속적 학습 같은 작업에서 실험을 진행했대요.

• 명령어 튜닝: 모델이 주어진 지시에 얼마나 잘 반응하는지를 평가했는데, MoRA는 기존 방식과 비슷한 성능을 보였어요. 그런데 중요한 건, 전체 모델을 튜닝하지 않고도 이 정도 결과를 냈다는 거죠.
• 수학적 추론: 이 부분이 특히 흥미로웠어요. MoRA는 복잡한 수학 문제에서 LoRA보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였는데요, 고차원 업데이트 덕분에 더 복잡한 패턴을 잘 포착한 덕분이랍니다.
• 지속적 학습: 새로운 정보를 계속 학습해야 하는 환경에서도 MoRA가 꾸준히 우위를 보였어요. 복잡한 실제 환경에서도 더 잘 적응할 수 있다는 의미겠죠?

 

결론

• 적은 자원으로도 높은 성능을 발휘하는 기술
• AI 모델의 효율성과 접근성을 크게 향상시킴
• 앞으로 더 지능적이고 유용한 AI 시스템 개발 가능

 

MoRA는 정말 게임 체인저 같은 기술이에요. 적은 자원으로 더 나은 성능을 보여주는 덕분에 앞으로 AI 모델들이 훨씬 더 똑똑해질 가능성이 커졌어요. 그리고 중요한 건, 이 기술이 누구나 접근하기 쉬운 방향으로 나아가고 있다는 점이죠. 여러분도 AI를 더 효율적으로 활용하고 싶다면 MoRA 같은 기술을 한 번 살펴보세요. 저도 이 기술이 어디까지 발전할지 정말 기대하고 있답니다!