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LLM 파인튜닝할 때 토큰 손실 최적화 어떻게 하세요?

현실주의자 2026.10.18 11:06 조회 79 추천 10 댓글 1건
요즘 라마2 기반으로 회사 문서 데이터로 파인튜닝 실험 중인데, 학습 초반엔 loss가 잘 떨어지다가 어느 순간부터 수렴이 안 되네요. 배치 사이즈 조정하고 러닝레이트도 바꿔봤는데 여전히 똑같은 패턴이 반복되더라고요.

혹시 토큰 손실 계산 과정에서 패딩이나 마스킹 처리를 다르게 해야 하는 건가 싶기도 하고요. 요즘 허깅페이스 트레이너로 하시는 분들은 보통 어떻게 대처하세요? 특별히 신경 써야 할 하이퍼파라미터 조합 있으면 알려주세요.
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댓글 1

댓글목록

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AI새싹
저도 비슷한 거 겪었는데 loss plateau가 진짜 답답하더라고요. 혹시 warmup step 빼고 바로 학습하진 않으셨나요? 그리고 토큰 마스킹은 허깅페이스 트레이너에서 자동 처리되는데 만약 커스텀 데이터로더 쓰신다면 pad_token_id 설정을 명시적으로 해줘야 제대로 무시돼요. 저는 그걸 놓쳤다가 한참 헤맸거든요. gradient_accumulation_steps도 실제 배치 사이즈를 너무 크게 해서 문제일 수도 있으니 한번 줄여보시는 것도 추천합니다. 그리고 혹시 데이터 중복이 많진 않으신가요? 라마 파인튜닝할 때 그게 생각보다 영향 크더라고요.