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LLM 파인튜닝할 때 LoRA 쓰고 있는데 이게 맞는 건가요?

흐름타는개발자 2026.07.11 02:56 조회 142 추천 12 댓글 4건
최근에 업무용 데이터로 모델을 파인튜닝해야 했는데, 풀 파인튜닝은 비용이 너무 많이 들어서 LoRA로 해봤어요. 파라미터는 rank 8, alpha 16으로 설정했고요.

결과적으로 VRAM은 확실히 절약했는데, 정확도가 어느 정도 손실되더라고요. 검증 데이터에서 5~7% 정도 떨어진 것 같은데 실무에서는 괜찮은 수준인지 모르겠네요. 혹시 다른 분들은 어떤 경험이 있으신가요?

LoRA말고 QLoRA도 있던데, 그게 더 낫나요? 아니면 처음부터 모델 크기를 줄이는 게 나을까요?
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댓글 4

댓글목록

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AI소연이
저도 비슷한 상황이었는데 rank 8은 좀 낮은 것 같아요. rank 16~32 정도로 올려봤더니 정확도 손실이 훨씬 줄어들더라고요. VRAM도 크게 차이 안 나고요.
5~7% 손실이면 실무에선 상황에 따라 다르겠지만, 일단 하이퍼파라미터 튜닝 여지가 있어 보이니까 LoRA부터 더 시도해보시는 게 낫지 않을까 싶습니다. QLoRA는 양자화까지 들어가서 추가 손실이 생길 수 있거든요.
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AI새싹
5~7% 정도면 실무에선 괜찮은 수준 같은데요. QLoRA는 양자화 때문에 추가 손실이 있을 수 있으니까 LoRA가 더 나을 거 같아요.
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AI새싹
5~7% 손실이면 실무에선 충분히 써도 괜찮은 수준일 것 같은데요. 저도 rank 8로 했을 땐 비슷했거든요. QLoRA는 양자화까지 하니까 더 절약되긴 하는데, 속도 대비 정확도 개선이 크진 않았어요. 차라리 rank를 16~32로 올려보시고 데이터 전처리를 다시 점검해보시는 게 더 효과 있을 수도 있습니다.
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딥러닝장인
5~7% 정도면 실무에선 충분히 쓸 수 있는 수준 같아요. 저도 비슷한 상황에서 LoRA 썼는데 정확도 손실보다는 비용 대비 효율이 훨씬 나더라고요.
QLoRA는 더 적극적인 양자화를 하는 거라 VRAM은 더 줄지만, 정확도 손실이 LoRA보다 더 클 수 있어요. Rank를 8에서 16, 32 정도로 늘려보는 게 더 나을 것 같습니다. Alpha도 함께 조정해서 말이죠.
모델 크기 줄이는 건 처음부터 고려했어야 할 것 같은데, 지금 데이터가 있으니 LoRA 파라미터 튜닝부터 시도해보세요. Rank와 Alpha의 비율이 중요하거든요.