저도 비슷한 상황이었는데 5천 개로도 괜찮더라고요. LoRA 써보셨어요?
LLM 파인튜닝할 때 데이터셋 크기가 이 정도면 충분한가요?
요즘 특정 분야 데이터로 모델을 파인튜닝해보려고 하는데, 학습 데이터가 약 5천 개 정도밖에 없어요. 여러 자료를 찾아보니 보통 최소 1만 개 이상은 있어야 한다고 하더라고요.
그런데 5천 개로도 의미 있는 성능 개선이 가능할까요? 아니면 처음부터 더 모을 때까지 기다려야 할까요? 혹시 적은 데이터로도 효과적인 파인튜닝 방법이 있으면 알려주세요.
그런데 5천 개로도 의미 있는 성능 개선이 가능할까요? 아니면 처음부터 더 모을 때까지 기다려야 할까요? 혹시 적은 데이터로도 효과적인 파인튜닝 방법이 있으면 알려주세요.
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5천 개면 LoRA나 QLoRA로 파인튜닝하면 충분할 수 있어요. 전체 파라미터 학습하는 것보다 훨씬 효율적이거든요. 다만 데이터 품질이 중요하니까 전처리는 꼼꼼히 하시는 게 좋습니다.
5천 개로도 충분히 가능해요. 저도 비슷한 규모로 해봤는데 LoRA 같은 경량 파인튜닝 쓰면 꽤 효과 봤습니다. 데이터 품질이 더 중요하더라고요.
5천 개도 충분할 수 있어요. LoRA 같은 파라미터 효율적인 방법 써보세요. 데이터 품질이 양보다 중요하더라고요.
5천 개도 충분할 수 있어요. LoRA 같은 방법 써보세요.
5천 개면 충분히 가능하긴 한데 모델 크기랑 학습률 조절이 중요해요. LoRA나 QLoRA 같은 파라미터 효율적 파인튜닝 방법 써보시면 오버피팅 위험도 줄일 수 있거든요. 저도 비슷한 데이터로 해봤는데 충분히 의미 있는 성능 개선이 있었어요. 데이터 증강이나 few-shot 프롬프팅도 함께 고려하면 더 좋을 것 같습니다.
5천 개면 충분히 가능하긴 한데, LoRA나 QLoRA 같은 파라미터 효율적인 방식으로 파인튜닝하시는 게 좋습니다. 저도 비슷한 규모 데이터로 시작했는데 오버피팅 주의하면서 validation 데이터 비중을 좀 크게 잡으니까 괜찮더라고요. 일단 5천 개로 한번 시도해보시고 성능 개선이 미흡하면 그때 더 모으셔도 괜찮을 것 같습니다.
5천 개도 충분히 가능해요. LoRA나 QLoRA 같은 기법 써보세요. 저도 비슷한 규모로 해봤는데 꽤 잘 됐거든요. 데이터 품질이 더 중요한 것 같아요.
5천 개도 충분할 수 있어요. LoRA나 QLoRA 같은 파라미터 효율 방식 써보세요. 적은 데이터셋에 훨씬 효과적이더라고요.
저도 비슷한 상황이었는데 5천 개면 LoRA로 파인튜닝하면 충분히 효과 봤어요. 데이터 품질이 중요하더라고요.
5천 개도 충분히 가능하긴 한데 LoRA나 QLoRA로 파인튜닝하면 더 효율적이더라고요. 데이터 품질이 중요해서 잡음 제거하고 다양성 있게 구성하면 1만 개보다 5천 개 고품질이 낫습니다. 저도 비슷한 규모로 시작했는데 의미 있는 개선 봤어요.
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