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모델튜닝2

대규모 언어 모델(LLM)의 훈련 기법과 데이터 처리 방법 최근 몇 년간 인공지능 기술의 비약적인 발전을 이끈 중심에는 단연 **대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)**이 있습니다. GPT, BERT, PaLM, LLaMA, Claude, Gemini 등으로 대표되는 LLM은 단순한 자연어처리(NLP)를 넘어서 코드 생성, 논리 추론, 다중 언어 번역, 멀티모달 처리, 그리고 인간 수준의 대화형 인공지능으로 확장되고 있습니다. 이러한 LLM은 수십억 개 이상의 파라미터(parameter)를 가지며, 수천억 단어 이상의 텍스트 데이터로 학습됩니다. 하지만 이러한 성능은 단순히 모델 크기를 키운다고 해서 얻어지는 것이 아닙니다. 오히려 효율적인 훈련 전략, 고도화된 데이터 처리, 정교한 학습 파이프라인 구성, 스케일 업 기술, 그리고 하.. 2025. 3. 28.
모델 성능을 높이는 앙상블 학습의 원리와 방법 머신러닝과 딥러닝의 핵심 과제 중 하나는 바로 일관되게 높은 성능을 가진 모델을 만드는 것입니다. 하지만 하나의 단일 모델만으로는 데이터의 복잡성과 잡음을 완전히 해소하기 어렵고, 오히려 **과적합(Overfitting)**이나 편향(Bias) 문제를 일으키기 쉽습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고안된 것이 바로 **앙상블 학습(Ensemble Learning)**입니다. 앙상블 학습은 말 그대로 여러 개의 예측 모델을 결합하여 더 우수한 성능을 얻는 기법입니다. 마치 전문가 회의에서 여러 사람의 의견을 종합해 더 나은 결론에 도달하듯, 앙상블은 서로 다른 모델들의 예측을 통합하여 오차를 줄이고 일반화 성능을 높이는 데 탁월한 효과를 보여줍니다. 특히 Kaggle 등 데이터 분석 경진대회에서 상위권 .. 2025. 3. 26.