자연어 처리 17강 - Parameter efficient Tuning

인공지능/자연어 처리

자연어 처리 17강 - Parameter efficient Tuning

이게될까 2024. 6. 5. 20:46

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LLM의 파라미터를 효율적으로, 효과적으로 튜닝하는 방법이다.

언어 모델은 Semi supervised learning (NSP, Masking)을 통해 Pre-trained하고, Supervised learning을 통해 fine tuning을 진행한다.

이전에는 각 task마다 fine tuning을 진행하여 여러개의 모델을 만들었으나 요즘엔 모델 하나하나의 크기가 거대해져서 fine tuning을 그렇게 진행할 수 없고, task 종류도 너무 많이 늘었다. 전체 파라미터를 수정하기 어려우니 일부분만 학습하기로 하였다.

Adapters - 필요한 부분만 (전체 파라미터의 3% 정도) 바꾸어 전체를 파인 튜닝 한 모델과 큰 차이가 나지 않은 정확도를 보였다.

fine-tuning은 특정 task의 loss를 줄인다 == modifies its represenation

pretrained된 부분은 얼리고 출력 부분만 얼린다 == 성능이 별로다. 리소스가 적게 들고 학습 속도가 빠르다.

adapter만 달아서 그 부분만 finetuning하여도 성능이 전체를 파인튜닝한것과 큰 차이가 나지 않고 적은 숫자로 빠른 수렴이 가능하다.

prompt tuning은 파라미터의 변동 없이 input만으로도 학습의 효과를 낸다.

이 뒤에 쭉 나오는 P-Tuning이랑 Prefix는 애매하네요 ....

P-Tuning은 프롬프트 러닝의 한 기법으로, 사전 학습된 언어 모델을 다양한 다운스트림 작업에 효율적으로 적용하기 위한 방법입니다. P-Tuning은 프롬프트 기반 학습 방법 중 하나로, 기존의 프롬프트를 자동으로 최적화하여 모델 성능을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있습니다.

P-Tuning이란?

P-Tuning(Prompt Tuning)은 프롬프트 기반 학습에서, 고정된 프롬프트 대신에 학습 가능한 프롬프트를 도입하여 모델을 튜닝하는 기법입니다. 이는 프롬프트의 형식과 내용을 자동으로 조정하여 다양한 다운스트림 작업에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 합니다.

주요 개념

프롬프트 러닝(Prompt Learning):
- 프롬프트 러닝은 사전 학습된 언어 모델을 특정 작업에 적용하기 위해 프롬프트를 사용하는 기법입니다.
- 프롬프트는 모델이 특정 작업을 수행하도록 유도하는 입력 형식을 의미합니다.
P-Tuning:
- 프롬프트를 고정된 형태로 사용하지 않고, 학습 가능한 파라미터로 취급하여 최적의 프롬프트를 학습합니다.
- 모델과 프롬프트가 함께 학습되어, 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.
프롬프트 제네레이터(Prompt Generator):
- 모델이 특정 작업을 수행하기 위해 필요한 프롬프트를 자동으로 생성하거나 최적화하는 모듈입니다.
- 이 모듈은 프롬프트를 동적으로 생성하여, 다양한 입력과 상황에 맞게 모델을 유연하게 조정할 수 있습니다.
P-Tuning v2:
- P-Tuning의 확장 버전으로, 더 복잡한 프롬프트 구조와 더 높은 성능을 목표로 합니다.
- P-Tuning v2는 더 많은 파라미터를 포함하고, 다양한 작업에 대한 적응성을 높입니다.
Prefix Tuning:
- 입력 시퀀스의 앞부분(prefix)에 학습 가능한 프롬프트를 추가하는 기법입니다.
- 모델의 입력에 학습 가능한 토큰을 추가하여, 프롬프트의 영향을 극대화합니다.
Prompt + Prefix:
- 프롬프트와 프리픽스를 결합한 형태로, 두 가지 방법의 장점을 결합하여 더 나은 성능을 도출합니다.
- 입력의 앞부분에 학습 가능한 프리픽스를 추가하고, 동시에 프롬프트를 통해 모델을 유도합니다.

P-Tuning의 예시

기존 프롬프트: "Translate the following English text to French: [TEXT]"
P-Tuning: 학습 가능한 파라미터를 포함한 프롬프트를 사용하여, 모델이 최적의 프롬프트를 학습하도록 합니다.
- 예: "[P1] [P2] [P3] ... [Pn] [TEXT]"
- 여기서 [P1], [P2], ..., [Pn]은 학습 가능한 프롬프트 파라미터입니다.

요약

P-Tuning은 프롬프트를 학습 가능한 파라미터로 취급하여, 모델이 최적의 프롬프트를 학습할 수 있도록 합니다.
P-Tuning v2는 P-Tuning의 확장 버전으로, 더 많은 파라미터와 복잡한 프롬프트 구조를 포함합니다.
Prefix Tuning은 입력 시퀀스의 앞부분에 학습 가능한 프리픽스를 추가하는 기법입니다.
Prompt + Prefix는 프롬프트와 프리픽스를 결합하여, 두 가지 방법의 장점을 활용합니다.

이러한 기법들은 모두 프롬프트 기반 학습의 변형으로, 사전 학습된 언어 모델을 다양한 다운스트림 작업에 더 효과적으로 적용하기 위해 개발되었습니다. 각 기법은 프롬프트를 최적화하고, 모델 성능을 향상시키는 데 중점을 둡니다.

물론입니다. Prefix Tuning은 사전 학습된 언어 모델을 튜닝하는 한 방법으로, 입력 데이터의 앞부분에 학습 가능한 프리픽스(prefix)를 추가하여 모델의 성능을 향상시키는 기법입니다. 아래에 자세하게 설명해 드릴게요.

Prefix Tuning이란?

Prefix Tuning은 모델의 입력 시퀀스 앞에 학습 가능한 토큰들을 추가하는 방식으로, 이 토큰들이 모델의 성능을 향상시키는 데 기여합니다. 여기서 prefix란 입력의 앞부분을 의미하며, 일반적으로 고정된 값이 아니라 학습을 통해 최적화되는 파라미터들입니다.

Prefix Tuning의 개념

입력 시퀀스:
- 일반적으로 언어 모델에 입력되는 텍스트 시퀀스입니다.
- 예를 들어, "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
프리픽스(Prefix):
- 입력 시퀀스의 앞부분에 추가되는 학습 가능한 토큰들입니다.
- 이 토큰들은 학습을 통해 최적화되어, 모델의 성능을 높이는 역할을 합니다.
- 예를 들어, 프리픽스가 "[P1] [P2] [P3]"라면, 학습을 통해 이 토큰들이 최적의 값으로 조정됩니다.
튜닝 과정:
- 프리픽스 토큰들이 모델의 입력 시퀀스 앞에 추가됩니다.
- 모델은 이 프리픽스 토큰들을 통해 입력 시퀀스를 더 잘 이해하고 처리할 수 있습니다.
- 예: "[P1] [P2] [P3] The quick brown fox jumps over the lazy dog."

예시

예시 1: 번역 작업

기존의 번역 작업에서 모델은 단순히 입력 문장을 번역합니다.

기존 입력: "Translate the following English text to French: The quick brown fox jumps over the lazy dog."

Prefix Tuning을 사용하면, 입력 시퀀스 앞에 학습 가능한 프리픽스를 추가하여 모델의 번역 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Prefix Tuning 입력: "[P1] [P2] [P3] Translate the following English text to French: The quick brown fox jumps over the lazy dog."

여기서 프리픽스 "[P1] [P2] [P3]"는 번역 작업에 최적화된 학습 가능한 파라미터들입니다.

예시 2: 질문 응답 시스템

기존의 질문 응답 시스템에서 모델은 입력 질문에 대한 답변을 생성합니다.

기존 입력: "What is the capital of France?"

Prefix Tuning을 사용하면, 입력 시퀀스 앞에 학습 가능한 프리픽스를 추가하여 모델의 답변 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Prefix Tuning 입력: "[P1] [P2] [P3] What is the capital of France?"

여기서 프리픽스 "[P1] [P2] [P3]"는 질문 응답 작업에 최적화된 학습 가능한 파라미터들입니다.

Prefix Tuning의 장점

모델 성능 향상:
- 프리픽스 토큰들이 입력 시퀀스를 더 잘 이해할 수 있도록 도와 모델의 성능을 향상시킵니다.
효율성:
- 기존의 모델 구조를 변경하지 않고도 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 프리픽스 토큰들만 학습하면 되므로, 전체 모델을 재학습할 필요가 없습니다.
유연성:
- 다양한 작업에 대해 프리픽스를 최적화할 수 있습니다.
- 번역, 질문 응답, 텍스트 생성 등 여러 작업에 적용 가능합니다.

요약

Prefix Tuning은 입력 시퀀스 앞에 학습 가능한 프리픽스 토큰들을 추가하여 모델의 성능을 향상시키는 기법입니다.
프리픽스 토큰들은 학습을 통해 최적화되며, 다양한 작업에 유연하게 적용할 수 있습니다.
이를 통해 기존 모델의 구조를 변경하지 않고도 성능을 향상시킬 수 있는 효율적인 방법입니다.

Prefix Tuning을 통해 사전 학습된 언어 모델을 다양한 다운스트림 작업에 효율적으로 적용할 수 있으며, 이는 모델의 이해력을 높이고 성능을 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다.

물론입니다! P-Tuning v2는 P-Tuning의 확장 버전으로, 모델의 성능을 더욱 향상시키기 위해 프리픽스(prefix)와 프롬프트(prompt)를 결합하여 사용하는 기법입니다. 아래에 P-Tuning v2를 자세히 설명해 드리겠습니다.

P-Tuning v2란?

P-Tuning v2는 P-Tuning 기법을 확장한 것으로, 프리픽스와 프롬프트를 동시에 학습 가능한 파라미터로 도입하여, 사전 학습된 언어 모델을 다양한 다운스트림 작업에 더욱 효과적으로 적용하는 방법입니다. 이를 통해 모델의 표현력을 강화하고 성능을 최적화합니다.

P-Tuning v2의 개념

프리픽스(Prefix):
- 입력 시퀀스의 앞부분에 추가되는 학습 가능한 토큰들입니다.
- P-Tuning에서처럼 입력 시퀀스의 앞부분에 위치하며, 입력의 문맥을 모델에 전달하는 역할을 합니다.
프롬프트(Prompt):
- 프리픽스와 함께 사용되는 학습 가능한 파라미터로, 입력 시퀀스 내에 포함되어 모델의 출력을 유도하는 역할을 합니다.
- 일반적으로 입력 시퀀스 중간이나 끝부분에 위치하여, 모델이 특정 작업을 더 잘 수행할 수 있도록 돕습니다.
프리픽스 + 프롬프트 결합:
- 프리픽스와 프롬프트를 결합하여 입력 시퀀스를 구성합니다.
- 예를 들어, 프리픽스는 입력 시퀀스의 앞부분에, 프롬프트는 입력 시퀀스의 중간이나 끝부분에 위치합니다.

예시

예시 1: 번역 작업

기존의 번역 작업에서 모델은 단순히 입력 문장을 번역합니다.

기존 입력: "Translate the following English text to French: The quick brown fox jumps over the lazy dog."

P-Tuning v2를 사용하면, 입력 시퀀스 앞에 프리픽스를 추가하고, 입력 시퀀스 내에 프롬프트를 삽입하여 모델의 번역 성능을 향상시킬 수 있습니다.

P-Tuning v2 입력: "[Prefix1] [Prefix2] [Prefix3] Translate the [Prompt1] following English text to French: The quick brown fox jumps over the lazy dog."

여기서 프리픽스 "[Prefix1] [Prefix2] [Prefix3]"와 프롬프트 "[Prompt1]"는 번역 작업에 최적화된 학습 가능한 파라미터들입니다.

예시 2: 질문 응답 시스템

기존의 질문 응답 시스템에서 모델은 입력 질문에 대한 답변을 생성합니다.

기존 입력: "What is the capital of France?"

P-Tuning v2를 사용하면, 입력 시퀀스 앞에 프리픽스를 추가하고, 입력 시퀀스 내에 프롬프트를 삽입하여 모델의 답변 성능을 향상시킬 수 있습니다.

P-Tuning v2 입력: "[Prefix1] [Prefix2] [Prefix3] What is [Prompt1] the capital of France?"

여기서 프리픽스 "[Prefix1] [Prefix2] [Prefix3]"와 프롬프트 "[Prompt1]"는 질문 응답 작업에 최적화된 학습 가능한 파라미터들입니다.

물론입니다. P-Tuning V2는 기존 P-Tuning 기법을 확장한 버전으로, 더 높은 성능과 유연성을 제공하기 위해 여러 가지 개선된 방법을 도입한 기법입니다. 아래에 자세하게 설명해 드리겠습니다.

P-Tuning V2란?

P-Tuning V2는 기존의 P-Tuning 기법을 확장하여 더 복잡한 프롬프트 구조와 더 높은 성능을 목표로 하는 기법입니다. 주로 언어 모델을 튜닝하여 다양한 다운스트림 작업에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 개념

P-Tuning:
- 기본적으로 학습 가능한 프롬프트 파라미터를 도입하여, 고정된 프롬프트 대신 최적의 프롬프트를 학습하는 기법입니다.
P-Tuning V2:
- P-Tuning을 확장하여 더 많은 파라미터와 복잡한 프롬프트 구조를 포함합니다.
- 여러 층에 걸쳐 학습 가능한 프롬프트를 도입하여, 모델의 표현력을 높입니다.
- 프롬프트의 유연성을 증대하여 다양한 작업에 더 효과적으로 적용할 수 있습니다.

P-Tuning V2의 개념

프롬프트 구조:
- 단순한 프리픽스와 프롬프트를 넘어서, 여러 층(layer)에 걸친 학습 가능한 파라미터를 도입합니다.
- 각 층의 입력에 학습 가능한 파라미터를 추가하여 모델의 학습을 더욱 정교하게 조정합니다.
프리픽스와 프롬프트의 결합:
- Prefix Tuning과 Prompt Tuning을 결합하여, 입력의 앞부분과 모델의 여러 층에 학습 가능한 파라미터를 추가합니다.
- 이를 통해 모델이 더 풍부한 정보를 학습하고, 다양한 다운스트림 작업에서 높은 성능을 발휘할 수 있게 합니다.

예시

예시 1: 텍스트 생성 작업

기존의 텍스트 생성 작업에서 모델은 단순히 입력 텍스트를 기반으로 출력을 생성합니다.

기존 입력: "Once upon a time, there was a little girl who"

P-Tuning V2를 사용하면, 입력 시퀀스 앞과 모델의 여러 층에 학습 가능한 파라미터를 추가하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

P-Tuning V2 입력: "[P1] [P2] [P3] Once upon a time, there was a little girl who"
각 층의 입력에 추가된 학습 가능한 파라미터들: [L1_P1], [L2_P2], ...

예시 2: 질문 응답 시스템

기존의 질문 응답 시스템에서 모델은 입력 질문에 대한 답변을 생성합니다.

기존 입력: "What is the capital of France?"

P-Tuning V2를 사용하면, 입력 시퀀스 앞과 모델의 여러 층에 학습 가능한 파라미터를 추가하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

P-Tuning V2 입력: "[P1] [P2] [P3] What is the capital of France?"
각 층의 입력에 추가된 학습 가능한 파라미터들: [L1_P1], [L2_P2], ...

P-Tuning V2의 장점

더 높은 성능:
- 여러 층에 걸쳐 학습 가능한 파라미터를 도입하여, 모델의 표현력을 극대화합니다.
- 다양한 작업에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.
유연성:
- 다양한 다운스트림 작업에 적응할 수 있는 유연한 프롬프트 구조를 제공합니다.
- 입력의 앞부분뿐만 아니라, 모델의 여러 층에 학습 가능한 파라미터를 추가하여, 더 정교한 조정이 가능합니다.
효율성:
- 기존 모델을 재학습하지 않고도 성능을 향상시킬 수 있는 효율적인 방법입니다.
- 프리픽스와 프롬프트의 조합을 통해, 최소한의 학습으로 최대의 성능 향상을 이룰 수 있습니다.

요약

P-Tuning V2는 기존 P-Tuning 기법을 확장하여, 더 높은 성능과 유연성을 제공하는 기법입니다.
여러 층에 걸쳐 학습 가능한 프롬프트 파라미터를 도입하여, 모델의 표현력을 극대화합니다.
Prefix Tuning과 Prompt Tuning을 결합하여, 입력의 앞부분과 모델의 여러 층에 학습 가능한 파라미터를 추가합니다.
이를 통해 다양한 다운스트림 작업에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

P-Tuning V2는 사전 학습된 언어 모델을 다양한 작업에 효율적으로 적용할 수 있는 강력한 방법으로, 기존 모델의 구조를 변경하지 않고도 성능을 크게 향상시킬 수 있는 장점을 가지고 있습니다.

결국 학습가능한 파라미터를 추가해서 prefix도 있고, 자체적으로도 프롬포트에 파라미터를 붙이는 걸 p-tuning이라고 부르나 보내요

LoRA - 이것도 adapter와 비슷하게 일정 부분만 학습시켜 중요한 내용을 뽑는다. 또한 메트리스를 풀로 쓰는게 아니라 나눠서 쓰기 때문에 parameter의 수도 줄었다.

Parameter-efficient Tuning 개요

Transfer Learning:

사전 학습된 모델을 대규모 데이터셋으로 학습한 후, 이를 다운스트림 태스크에 적용하는 방식.
모든 파라미터를 미세 조정하는 기존의 접근 방식은 매우 비효율적임.

Parameter-efficient Tuning의 필요성

모델의 크기와 태스크 수가 증가함에 따라 기존 접근 방식이 어려워짐.
파라미터 효율적인 접근 방식이 필요함.

Parameter-efficient Approaches

Representation Modification:

딥러닝은 표현 학습(Representation Learning)이라고 할 수 있음.
사전 학습된 모델을 사용하여 표현을 수정하고, 이를 다양한 태스크에 적용함.

Adapter

Adapter Modules:

각 태스크마다 전체 모델을 새로 학습하는 대신, 경량의 어댑터 모듈을 학습함.
어댑터 모듈의 가중치는 평균이 0인 가우시안 분포에서 추출됨.
각 태스크에 대해 새로운 레이어 정규화 파라미터를 학습하여 네트워크의 안정성을 유지함.
효율성: 어댑터는 전체 미세 조정에 비해 훨씬 적은 파라미터로 높은 성능을 달성함.

P-Tuning (Prompt Tuning)

P-Tuning v2:

프롬프트를 사용하여 사전 학습된 모델의 모든 파라미터를 동결한 상태에서 언어 모델을 질의함.
프롬프트 길이에 따라 성능이 달라질 수 있음.
- 간단한 NLU 태스크에서는 짧은 프롬프트가 충분함.
- 복잡한 시퀀스 태스크에서는 긴 프롬프트가 필요할 수 있음.
P-tuning v2는 10B보다 작은 모델에서 P-tuning을 능가하며, 모든 태스크에서 미세 조정과 유사한 성능을 보임.

LoRA (Low-Rank Adaptation)

LoRA:

낮은 순위의 적응(Low-Rank Adaptation)을 통해 파라미터 효율적인 전이 학습을 실현함.
모델의 일부 파라미터만을 학습하여 전체 미세 조정과 유사한 성능을 달성함.

비교 및 성능 평가

Datasets: MNLI (자연어 추론), SST2 (감정 분류), XSum (요약), MT (EN-RO) (번역) 등 다양한 데이터셋을 사용하여 평가함.
파라미터 효율적인 접근 방식들은 전통적인 전체 미세 조정에 비해 더 적은 파라미터로 유사한 성능을 달성함.

결론

Parameter-efficient tuning은 대형 사전 학습 모델을 다운스트림 태스크에 적용할 때 파라미터 효율성을 높이는 방법입니다.
어댑터, P-Tuning, LoRA 등 다양한 접근 방식이 있으며, 각각의 방식은 전체 모델을 미세 조정하는 대신 일부 파라미터만을 학습하여 성능을 유지합니다.
이러한 접근 방식들은 특히 모델 크기가 크고 태스크 수가 많은 경우에 유용합니다.

이 요약을 통해 Parameter-efficient Tuning의 주요 개념, 방법론 및 적용 사례에 대해 이해할 수 있습니다. 이 접근 방식들은 대형 언어 모델을 보다 효율적으로 활용할 수 있게 하여, 다양한 NLP 작업에서 높은 성능을 유지하면서도 학습 비용을 줄일 수 있습니다.

O, X 문제 (10문제)

Parameter-efficient tuning은 대규모 사전 학습된 모델의 전체 파라미터를 미세 조정하는 것이 비효율적이라는 문제를 해결하기 위해 도입되었다. (O)
- 해설: Parameter-efficient tuning은 대규모 모델의 전체 파라미터를 미세 조정하는 대신, 일부 파라미터만 조정하여 효율성을 높이는 방법입니다.
Adapters는 경량 모듈을 훈련하는 방식으로 파라미터 효율성을 높인다. (O)
- 해설: Adapters는 경량 모듈을 추가하여 전체 모델을 미세 조정하는 대신 일부만 훈련합니다.
LoRA(Low-Rank Adaptation)는 모델의 전이 학습을 위해 사용된다. (O)
- 해설: LoRA는 Low-Rank Adaptation을 통해 전이 학습을 효율적으로 수행합니다.
P-Tuning은 프롬프트를 사용하여 사전 학습된 모델의 모든 파라미터를 업데이트한다. (X)
- 해설: P-Tuning은 사전 학습된 모델의 모든 파라미터를 업데이트하지 않고, 프롬프트를 사용하여 일부 파라미터만 조정합니다.
P-Tuning v2는 다양한 층에 프리픽스 토큰을 추가하여 성능을 향상시킨다. (O)
- 해설: P-Tuning v2는 여러 층에 프리픽스 토큰을 추가하여 성능을 향상시킵니다.
Parameter-efficient tuning 방법은 모든 과제에서 항상 최적의 성능을 보장한다. (X)
- 해설: Parameter-efficient tuning은 효율성을 높이지만, 모든 과제에서 항상 최적의 성능을 보장하지는 않습니다.
P-Tuning v2는 작은 모델에서 fine-tuning과 유사한 성능을 제공한다. (O)
- 해설: P-Tuning v2는 작은 모델에서 fine-tuning과 유사한 성능을 제공합니다.
~~Adapters는 새로운 레이어 정규화 파라미터를 훈련하지 않는다. (X)~~
- ~~해설: Adapters는 새로운 레이어 정규화 파라미터를 훈련하여 네트워크의 안정성을 유지합니다.~~
- 이거 문제가 이상한데 Adapters는 레이어 정규화 전에 붙어있는거지 그걸 훈련하는게 아닐텐데...?
- 더보기
  질문에 대한 정확한 답변을 드리겠습니다.
  
  Adapters의 역할과 Layer Normalization
  
  Adapters는 사전 학습된 언어 모델을 특정 작업에 맞추기 위해 사용되는 가벼운 학습 모듈입니다. Adapters는 기존의 사전 학습된 모델의 가중치를 고정한 상태에서, 새로운 작업에 맞춰 추가적인 파라미터를 학습합니다. 이로 인해 모델의 전체 가중치를 재학습하지 않고도 특정 작업에 맞춘 최적화를 수행할 수 있습니다.
  
  Layer Normalization
  
  Layer Normalization은 신경망에서 각 레이어의 출력을 정규화하여 학습을 안정화하고 가속화하는 기법입니다. Adapters는 Layer Normalization과 함께 사용될 수 있지만, 직접적으로 Layer Normalization 파라미터를 학습시키지는 않습니다.
  
  문제에 대한 검토
```
Adapters는 새로운 레이어 정규화 파라미터를 훈련하지 않는다. (X)
해설: Adapters는 새로운 레이어 정규화 파라미터를 훈련하여 네트워크의 안정성을 유지합니다.
```
  답변
  
  이 문제는 잘못된 내용입니다. Adapters는 주로 추가적인 학습 모듈로, 레이어 정규화 파라미터를 훈련하는 것이 아니라 기존의 사전 학습된 모델 위에 경량 학습 모듈을 추가하여 작업별로 미세 조정을 수행하는 역할을 합니다. 따라서 Layer Normalization 파라미터를 직접적으로 학습하지는 않습니다.
  
  정정된 문제와 해설:
```
Adapters는 새로운 레이어 정규화 파라미터를 훈련하지 않는다. (O)
해설: Adapters는 Layer Normalization 파라미터를 훈련하지 않고, 기존 모델의 가중치를 고정한 상태에서 추가적인 학습 모듈을 통해 특정 작업에 맞춘 최적화를 수행합니다.
```
P-Tuning은 Fine-Tuning에 비해 불안정한 경향이 있다. (X)
- 해설: P-Tuning은 안정적인 성능을 제공하며, 일부 경우에는 Fine-Tuning보다 더 안정적일 수 있습니다.
Parameter-efficient tuning은 주로 NLP 작업에서 사용된다. (O)
- 해설: Parameter-efficient tuning은 주로 NLP 작업에서 사용되지만, 다른 분야에서도 응용될 수 있습니다.

빈칸 문제 (10문제)

Parameter-efficient tuning은 대규모 사전 학습된 모델의 전체 파라미터를 __하는 것이 비효율적이라는 문제를 해결하기 위해 도입되었다. (미세 조정)
- 해설: 전체 파라미터를 미세 조정하는 것이 비효율적이기 때문에 도입되었습니다.
Adapters는 __ 모듈을 훈련하는 방식으로 파라미터 효율성을 높인다. (경량)
- 해설: Adapters는 경량 모듈을 추가하여 효율성을 높입니다.
LoRA(Low-Rank Adaptation)는 모델의 __ 학습을 위해 사용된다. (전이)
- 해설: LoRA는 전이 학습을 효율적으로 수행합니다.
P-Tuning은 __를 사용하여 사전 학습된 모델의 일부 파라미터만 조정한다. (프롬프트)
- 해설: P-Tuning은 프롬프트를 사용합니다.
P-Tuning v2는 다양한 층에 __ 토큰을 추가하여 성능을 향상시킨다. (프리픽스)
- 해설: P-Tuning v2는 프리픽스 토큰을 추가하여 성능을 향상시킵니다.
Parameter-efficient tuning 방법은 모든 과제에서 항상 __ 성능을 보장하지는 않는다. (최적의)
- 해설: 항상 최적의 성능을 보장하지는 않습니다.
P-Tuning v2는 __ 모델에서 fine-tuning과 유사한 성능을 제공한다. (작은)
- 해설: 작은 모델에서 유사한 성능을 제공합니다.
~~Adapters는 새로운 __ 파라미터를 훈련하여 네트워크의 안정성을 유지한다. (레이어 정규화)~~
- ~~해설: 레이어 정규화 파라미터를 훈련합니다.~~
- 이것도 ㅎㅎ....
- 더보기
  네, 해당 문제도 틀린 문제입니다. Adapters는 레이어 정규화 파라미터를 훈련하지 않기 때문입니다.
  
  정정된 문제와 해설:
```
Adapters는 새로운 __ 파라미터를 훈련하여 네트워크의 안정성을 유지한다. (Adapter 파라미터)
해설: Adapters는 Layer Normalization 파라미터를 훈련하지 않고, 추가적인 Adapter 파라미터를 훈련하여 네트워크의 안정성을 유지합니다.
```
  Adapters에 대한 올바른 설명:
  - Adapters는 주로 사전 학습된 모델의 가중치를 고정하고, 새로운 작업에 맞춰 추가적인 파라미터(예: Adapter 모듈)를 학습합니다.
  - Layer Normalization 파라미터를 직접 학습하지는 않으며, 대신 Adapter 모듈을 통해 네트워크의 안정성을 유지하고 특정 작업에 맞춘 최적화를 수행합니다.
P-Tuning은 Fine-Tuning에 비해 __ 성능을 제공한다. (안정적인)
- 해설: P-Tuning은 안정적인 성능을 제공합니다.
Parameter-efficient tuning은 주로 __ 작업에서 사용된다. (NLP)
- 해설: 주로 NLP 작업에서 사용됩니다.

서술형 문제 (10문제)

Parameter-efficient tuning이 중요한 이유를 설명하시오.
- 정답: Parameter-efficient tuning은 대규모 모델의 전체 파라미터를 미세 조정하는 비효율성을 해결하고, 적은 자원으로도 높은 성능을 유지할 수 있도록 합니다. 이는 모델의 훈련 및 적용 비용을 줄이고, 더 많은 작업에 모델을 적용할 수 있게 합니다.
- 해설: Parameter-efficient tuning은 비용 효율성을 높이고, 모델의 적용 범위를 넓히는 데 중요한 역할을 합니다.
Adapters의 주요 개념과 그 효과를 설명하시오.
- 정답: Adapters는 경량 모듈을 추가하여 전체 모델을 미세 조정하는 대신 일부 파라미터만 조정하는 방식입니다. 이는 모델의 안정성을 유지하면서도 파라미터 효율성을 높입니다.
- 해설: Adapters는 경량 모듈을 통해 효율적인 파라미터 조정을 가능하게 합니다.
LoRA(Low-Rank Adaptation)의 작동 원리와 그 장점을 설명하시오.
- 정답: LoRA는 저순위 행렬 분해를 사용하여 파라미터 공간을 줄이고, 이를 통해 효율적인 전이 학습을 수행합니다. 이는 계산 비용을 줄이고, 성능을 유지하면서도 모델의 크기를 줄이는 데 유리합니다.
- 해설: LoRA는 저순위 행렬 분해를 통해 전이 학습의 효율성을 높입니다.
P-Tuning의 개념과 그 효과를 설명하시오.
- 정답: P-Tuning은 프롬프트를 사용하여 사전 학습된 모델의 일부 파라미터만 조정하는 방식입니다. 이를 통해 모델의 성능을 유지하면서도 효율적으로 학습할 수 있습니다.
- 해설: P-Tuning은 프롬프트를 사용하여 효율적인 파라미터 조정을 가능하게 합니다.
P-Tuning v2가 기존의 P-Tuning보다 성능이 향상된 이유를 설명하시오.
- 정답: P-Tuning v2는 다양한 층에 프리픽스 토큰을 추가하고, 연속적인 프리픽스 조정을 통해 더 나은 성능을 제공합니다. 이는 모델의 적응력을 높이고, 다양한 작업에서 성능을 향상시킵니다.
- 해설: P-Tuning v2는 프리픽스 토큰을 통해 성능을 향상시킵니다.
Parameter-efficient tuning의 한계를 설명하고, 이를 극복하기 위한 방법을 제안하시오.
- 정답: Parameter-efficient tuning은 모든 과제에서 항상 최적의 성능을 보장하지 못하며, 일부 작업에서는 full fine-tuning보다 성능이 낮을 수 있습니다. 이를 극복하기 위해 하이브리드 접근법을 사용하거나, 새로운 파라미터 효율적 방법을 개발할 수 있습니다.
- 해설: Parameter-efficient tuning의 한계를 극복하기 위해 다양한 방법을 고려할 수 있습니다.
Adapters와 Fine-Tuning의 차이점을 설명하시오.
- 정답: Adapters는 경량 모듈을 추가하여 일부 파라미터만 조정하는 반면, Fine-Tuning은 전체 모델 파라미터를 조정합니다. Adapters는 효율성과 안정성을 높이는 데 중점을 둡니다.
- 해설: Adapters는 경량 모듈을 사용하여 효율성을 높입니다.
P-Tuning v2의 프리픽스 토큰이 모델의 성능에 미치는 영향을 설명하시오.
- 정답: 프리픽스 토큰은 모델의 층마다 추가되어, 모델이 더 나은 문맥 이해와 추론을 할 수 있게 합니다. 이는 다양한 작업에서 성능을 향상시키는 데 기여합니다.
- 해설: 프리픽스 토큰은 모델의 문맥 이해 능력을 향상시킵니다.
LoRA(Low-Rank Adaptation)가 전이 학습에서 효율적인 이유를 설명하시오.
- 정답: LoRA는 저순위 행렬 분해를 사용하여 파라미터 공간을 줄이고, 이를 통해 전이 학습을 효율적으로 수행합니다. 이는 계산 비용을 줄이고, 성능을 유지하면서도 모델의 크기를 줄이는 데 유리합니다.
- 해설: LoRA는 전이 학습에서 파라미터 효율성을 높입니다.
Parameter-efficient tuning이 NLP 외의 다른 분야에서 어떻게 적용될 수 있는지 설명하시오.
- 정답: Parameter-efficient tuning은 이미지 인식, 음성 인식, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 이는 대규모 모델의 효율성을 높이고, 다양한 작업에 모델을 적용할 수 있게 합니다.
- 해설: Parameter-efficient tuning은 다양한 분야에서 모델의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.

단답형 문제 (10문제)

Parameter-efficient tuning이란?
- 정답: 대규모 모델의 일부 파라미터만 조정하여 효율성을 높이는 방법
- 해설: 일부 파라미터만 조정하여 효율성을 높이는 방법입니다.
Adapters는 어떤 모듈을 추가하여 파라미터 효율성을 높이는가?
- 정답: 경량 모듈
- 해설: Adapters는 경량 모듈을 추가합니다.
LoRA는 어떤 방식으로 파라미터 공간을 줄이는가?
- 정답: 저순위 행렬 분해
- 해설: LoRA는 저순위 행렬 분해를 사용합니다.
P-Tuning은 무엇을 사용하여 파라미터를 조정하는가?
- 정답: 프롬프트
- 해설: P-Tuning은 프롬프트를 사용합니다.
P-Tuning v2는 어떤 토큰을 추가하여 성능을 향상시키는가?
- 정답: 프리픽스 토큰
- 해설: 프리픽스 토큰을 추가합니다.
Parameter-efficient tuning의 한계는?
- 정답: 모든 과제에서 최적의 성능을 보장하지 않음
- 해설: 모든 과제에서 항상 최적의 성능을 보장하지 않습니다.
~~Adapters는 무엇을 훈련하여 네트워크의 안정성을 유지하는가?~~
- ~~정답: 레이어 정규화 파라미터~~
- ~~해설: 레이어 정규화 파라미터를 훈련합니다.~~
- 이것도 ㅎㅎ..
- 더보기
  네, 맞습니다. 해당 문제도 잘못된 내용입니다. Adapters는 Layer Normalization 파라미터를 훈련하지 않습니다.
  
  정정된 문제와 해설:
```
Adapters는 무엇을 훈련하여 네트워크의 안정성을 유지하는가?
정답: Adapter 파라미터
해설: Adapters는 새로운 작업에 맞춰 추가적인 Adapter 파라미터를 훈련하여 네트워크의 안정성을 유지합니다.
```
P-Tuning은 Fine-Tuning에 비해 어떤 성능을 제공하는가?
- 정답: 안정적인 성능
- 해설: P-Tuning은 안정적인 성능을 제공합니다.
Parameter-efficient tuning은 주로 어떤 작업에서 사용되는가?
- 정답: NLP
- 해설: 주로 NLP 작업에서 사용됩니다.
Parameter-efficient tuning이 NLP 외에 적용될 수 있는 분야는?
- 정답: 이미지 인식, 음성 인식, 추천 시스템 등
- 해설: 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.

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