[FineTuning] LoRA (Low-Rank Adaptation)

오늘은 수식에 대한 내용은 제쳐두고, LoRA의 핵심 내용에 대해서 간단히 리뷰한다. 배경 우리는 때로 LLM을 우리의 도메인에 대해 더 잘 답변을 하는 것을 원한다. 특정 도메인에 맞게 LLM을 튜닝하기 위해서는 LLM을 학습시켜야 하는데, Fully하게 LLM을 Fine-Tuning하는 것은 매우 리소스가 많이 필요하다. (LLM의 파라미터 수는 굉장히 많기에)또한 Base Model을 Fully Fine-Tuning 하는 것이 때로는 Pretraining에서 학습된 기본 성능을 저하 시킬 수도 있다. 왜냐하면 파라미터 수가 많기에 Pretraining에서 성능을 올려놓은 것을 잘못하면 떨어뜨리게 할 수 있게 될 수 있기 때문이다. 그래서 위와 같은 문제들을 극복하기 위해 탄생한 학습 방법이 바로 L..