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LLM 파인튜닝할 때 LoRA vs Full Fine-tuning 뭐가 더 낫나요?

요정 2026.08.21 08:41 조회 159 추천 13 댓글 2건
요즘 오픈소스 LLM 가지고 회사 데이터로 파인튜닝 하려고 하는데 방식 선택이 고민이네요. LoRA가 효율적이긴 한데 실제 성능에서는 Full Fine-tuning이 낫다는 글들도 많이 보이더라고요.

저희는 GPU 리소스가 그리 넉넉하지 않아서 LoRA 쪽으로 생각하고 있었는데, 품질 차이가 크면 어떻게 할지 고민입니다. 혹시 실제로 두 방식 다 써본 분 계신가요? 특히 도메인 특화 작업에서의 성능 차이가 궁금해요.

그리고 LoRA 랭크 설정할 때 주의할 점이나 팁이 있으면 공유 부탁드립니다. 예제 코드나 경험담이라도 좋습니다.
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댓글 2

댓글목록

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오늘도살자
저도 같은 상황이었는데 결국 LoRA로 가서 랭크 128 정도로 했거든요. Full fine-tuning이랑 비교해보니 도메인 특화 작업에선 체감상 큰 차이 없더라고요. GPU 메모리도 1/10 수준으로 줄어들고요.
다만 랭크는 데이터셋 크기에 따라 조정하는 게 좋아요. 저희는 작은 데이터셋이라 64부터 시작해서 검증 손실 기준으로 올렸습니다. alpha는 보통 rank*2 정도로 설정하면 무난합니다.
혹시 몇 천 개 정도의 도메인 데이터면 LoRA로도 충분할 것 같은데 정확히 어떤 작업인지 알려주시면 더 구체적으로 조언해드릴 수 있어요.
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딥러닝장인
저도 비슷한 상황이었는데 결국 LoRA로 했어요. GPU 메모리 제약이 있으면 LoRA가 현실적이더라고요. 랭크는 8~16 정도로 시작해서 실제 성능 테스트하면서 조정하는 게 좋습니다. 도메인 특화 작업이면 학습률과 에폭 수가 더 중요한 것 같아요. 전체 파인튜닝보다는 성능 차이가 있긴 하지만 제한된 자원으로는 충분히 실용적이었습니다.