🎯 하이퍼파라미터 튜닝 전략 | LLM 파인튜닝 성능 극대화 – Module 2. Week 2. Lesson 3.

🎯 하이퍼파라미터 튜닝 전략 | LLM 파인튜닝 성능 극대화

안녕하세요! LLM 설계자 육성 과정 Silver Track의 Week 2 Lesson 4입니다. 이번 영상에서는 파인튜닝 성능을 결정하는 하이퍼파라미터 최적화 전략을 배웁니다!

"학습률 하나로 성능 20% 차이!" - 체계적인 튜닝 전략으로 최고 성능을 뽑아내세요!

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📚 이번 강의에서 배울 내용

• 주요 하이퍼파라미터 5가지
• 학습률 설정법
• 배치 크기와 메모리 관계
• Warmup과 Scheduler
• 체계적 튜닝 5단계
• 실전 디버깅

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⏰ 타임스탬프

00:00 인트로
01:32 Section 1. 학습률 설정
03:24 Section 2. 배치, 에포크 크기 최적화
05:03 Section 3. 스마트 훈련법
06:38 Section 4. 최적 조합
07:30 Section 5. 튜닝 가이드

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🔗 학습 자료 링크

🎯 전체 과정: https://hermes.deepnexusone.com/silver
📖 강의 자료: https://hermes.deepnexusone.com/resou...

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🎓 이 강의는 이런 분들께 추천합니다

✅ Loss가 수렴하지 않는 분
✅ 하이퍼파라미터를 감으로 설정하는 분
✅ 체계적인 튜닝 전략이 필요한 분

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💡 핵심 파라미터와 권장값

*Learning Rate*
LoRA: 1e-4 | Full Fine-Tuning: 1e-5

*Batch Size*
16GB GPU: 4-8 | 24GB GPU: 8-16 | 40GB GPU: 16-32

*Epochs*
1000개 미만: 3-5 | 1000-10000개: 2-3 | 10000개 이상: 1-2

*Warmup Steps*
전체 스텝의 5-10%

*Weight Decay*
0.01 ~ 0.1 (과적합 방지)

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📋 상황별 초기 설정

*Google Colab Pro (16GB) + LoRA*
LR: 1e-4 | Batch: 4 | Accumulation: 4 | Epochs: 3

*Google Colab Free (12GB) + QLoRA*
LR: 2e-4 | Batch: 8 | Accumulation: 2 | Epochs: 3

*AWS A100 (40GB) + LoRA*
LR: 1e-4 | Batch: 16 | Accumulation: 2 | Epochs: 2

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🎯 체계적 튜닝 5단계

*Phase 1: 베이스라인*
기본 설정으로 1회 실행, 성능 기록

*Phase 2: 학습률 탐색*
1e-5, 5e-5, 1e-4, 5e-4 각 3회 실행

*Phase 3: 배치 최적화*
메모리 최대 활용하는 배치 크기 찾기

*Phase 4: 에포크 조정*
Early Stopping으로 최적점 찾기

*Phase 5: 미세 튜닝*
Weight Decay, Scheduler 실험

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🔍 문제 해결 가이드

*Loss가 NaN으로 발산*
→ 학습률 1/10로 감소
→ Gradient Clipping 활성화

*Loss가 내려가지 않음*
→ 학습률 2-3배 증가
→ 에포크 수 증가

*Train 좋은데 Val 나쁨 (과적합)*
→ Early Stopping 설정
→ Weight Decay 증가
→ Dropout 추가

*GPU 메모리 부족 (OOM)*
→ 배치 크기 절반으로
→ Gradient Accumulation 2배로
→ QLoRA 사용

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💡 실무 팁

*Tip 1: 반드시 3회 반복*
랜덤성 때문에 1회 결과는 믿을 수 없음

*Tip 2: Validation Loss 기준*
Train Loss는 참고만, Val Loss로 판단

*Tip 3: 로그 자동 기록*
Weights & Biases 또는 TensorBoard 사용

*Tip 4: 체크포인트 전부 저장*
매 에포크마다 저장, 나중에 최적 선택

*Tip 5: 작은 것부터 시작*
베이스라인 먼저, 점진적으로 확장

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⚠️ 절대 하지 말아야 할 실수

❌ 학습률을 너무 높게 (5e-4 이상)
❌ Warmup 없이 바로 학습
❌ 실험을 단 1회만 실행
❌ Test 셋으로 하이퍼파라미터 튜닝
❌ Train Loss만 보고 판단

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📊 실험 결과 예시

*Llama-7B 금융 Q&A 데이터셋*

LR 1e-5: BLEU 68.2 (느림)
LR 1e-4: BLEU 74.5 (최적)
LR 5e-4: 발산 (너무 큼)

Batch 4: 3시간 소요
Batch 16: 3시간 소요 (동일 성능, 빠름)

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📌 튜닝 중 가장 어려운 점은?
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