AI모델 파인튜닝으로 세상에 단 하나뿐인 AI 만들기

최근의 대규모 언어 모델(LLM)은 단순히 정보를 나열하는 것을 넘어, 우리와 대화하고 교감하는 수준에 이르렀습니다. 여기에 '파인튜닝'이라는 마법을 더하면, 우리는 AI에게 고유한 성격과 말투를 가진 '인격', 즉 페르소나를 부여할 수 있습니다. 이 글에서는 AI에게 나만의 페르소나를 입히는 과정에 대해 알아보겠습니다.

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1. AI의 페르소나란 무엇일까요?

AI의 페르소나는 AI가 수행하는 '역할'에 대한 구체적인 설정입니다. 마치 배우가 특정 배역을 연기하듯, AI에게 '친절한 집사', '까칠한 천재 해커', '엉뚱한 외계인'과 같은 명확한 캐릭터를 부여하는 것입니다.

잘 만들어진 페르소나는 다음과 같은 요소들을 포함합니다.

• 세계관 및 배경: AI가 어디에서 왔고, 어떤 경험을 했는지에 대한 이야기
• 성격 및 가치관: MBTI, 가치관, 무엇을 좋아하고 싫어하는지 등
• 말투 및 언어 습관: 특정 단어나 어미를 반복해서 사용하는 습관, 목소리 톤 등

페르소나는 AI를 단순한 정보 검색 도구에서 사용자와 정서적으로 교감할 수 있는 매력적인 존재로 만들어주는 핵심 요소입니다.

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2. AI를 연기자로 만드는 '파인튜닝'

파인튜닝(Fine-tuning, 미세조정)은 이미 방대한 지식을 학습한 범용 언어 모델을 우리가 원하는 특정 작업이나 스타일에 맞게 추가로 훈련시키는 과정입니다. 페르소나를 입히기 위한 파인튜닝 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다.

📌용어 설명

• LoRA (Low-Rank Adaptation) : 모델의 모든 파라미터를 재학습하는 대신, 특정 '어댑터'만 추가하여 효율적으로 파인튜닝하는 기술입니다. 이로 인해 학습 시간과 필요한 VRAM이 크게 줄어듭니다.
• QLoRA (Quantized LoRA) : LoRA에 '양자화' 기법을 더해 모델의 메모리 점유량을 더욱 줄인 기술입니다. 덕분에 LoRA보다 훨씬 적은 자원으로도 대규모 모델을 파인튜닝할 수 있게 해줍니다.

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3. 어떤 환경에서 시작해야 할까요? 환경별 모델 선택 가이드

파인튜닝은 어떤 하드웨어에서 진행하느냐에 따라 가능한 모델의 크기와 방식이 결정됩니다.

*7B = 70억 파라미터 모델을 의미합니다.

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4. AI의 영혼을 만드는 '데이터셋' 구축하기

모델에게 페르소나를 가르치기 위한 '대본', 즉 데이터셋을 만드는 과정은 파인튜닝의 성패를 가릅니다.

• 핵심 원칙: 양보다 질이 중요합니다. 페르소나에 맞는 일관성과 다양한 상황에 대처하기 위한 다양성을 갖춘 데이터를 만들어야 합니다.

• 데이터 형식 (JSONL): 보통 아래와 같이 '지시문-질문-답변' 구조를 사용합니다.

  {"text": "### Instruction:\n[캐릭터 설정 요약]\n\n### Question:\n[예상되는 사용자 질문]\n\n### Answer:\n[설정한 페르소나에 맞는 답변]"}
  

• 데이터 규모 (LoRA 기준):

  • 50 ~ 100개: 페르소나 학습 가능성을 확인하는 최소한의 규모
  • 300 ~ 500개: 대부분의 상황에서 페르소나를 유지하는 의미 있는 변화가 나타나는 규모
  • 1,000개 이상: 매우 안정적이고 깊이 있는 페르소나를 구축할 수 있는 규모

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5. QLoRA 파인튜닝 간단한 예시

아래는 허깅페이스 라이브러리를 사용하여 로컬 환경에서 모델을 QLoRA 방식으로 파인튜닝하는 코드의 핵심 구조입니다. 실제로는 더 많은 설정이 필요하지만, 전체적인 흐름을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

# 필요한 라이브러리 임포트
import torch
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments
from peft import LoraConfig
from trl import SFTTrainer

# 1. 4비트 양자화 설정 (QLoRA의 핵심)
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
)

# 2. 파인튜닝할 베이스 모델과 토크나이저 로드 (양자화 적용)
model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, quantization_config=bnb_config, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

# 3. LoRA 설정 (어떤 부분에 어댑터를 붙일지 정의)
peft_config = LoraConfig(
    r=64,
    lora_alpha=16,
    lora_dropout=0.1,
    task_type="CAUSAL_LM",
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"] # 모델마다 다름
)

# 4. 학습 데이터셋 로드
dataset = load_dataset("json", data_files="my_persona_data.jsonl", split="train")

# 5. 학습 설정 (학습 횟수, 배치 사이즈 등)
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=1,
    per_device_train_batch_size=4,
    fp16=False, # QLoRA는 bf16 사용
    bf16=True,
    logging_steps=10,
)

# 6. 트레이너(Trainer) 생성 및 학습 시작
trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    train_dataset=dataset,
    peft_config=peft_config,
    dataset_text_field="text",
    tokenizer=tokenizer,
    args=training_args,
)

# ✨ 파인튜닝 시작!
trainer.train()

# 7. 학습된 나만의 모델(어댑터) 저장
trainer.model.save_pretrained("./my-first-persona-model")

print("나만의 페르소나 AI가 완성되었습니다!")

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마무리

이처럼 파인튜닝은 AI에게 단순한 지식을 넘어 고유한 ‘인격’을 부여하는 매력적인 과정입니다.
최근에는 SLM(Small Language Model)과 같이 개인의 로컬 환경에서도 가볍게 실행할 수 있는 경량 모델들이 빠르게 등장하고 있어, 이제는 누구나 클라우드나 고가의 장비 없이도 자신의 취향과 필요에 맞는 AI를 손쉽게 만들 수 있는 시대가 열렸습니다.
이러한 흐름 속에서 파인튜닝 기술을 활용하면, 자신만의 스타일과 성격을 지닌 AI 비서를 직접 구현할 수 있습니다.

여러분도 자신만의 AI를 만들어 보시길 바랍니다.