딥러닝의 새로운 지평: 초심자를 위한 Low-Rank Adaptation (LoRA) 완벽 가이드 7편

제7장: 비판적 시선 - LoRA의 한계와 PEFT의 미래

 

LoRA는 의심할 여지 없이 혁신적인 기술이지만, 만능 해결책은 아닙니다. 균형 잡힌 시각을 갖기 위해서는 LoRA의 명확한 한계를 이해하고, 이를 극복하기 위한 PEFT 분야의 미래 발전 방향을 조망하는 것이 중요합니다.

 

7.1. LoRA의 경계 이해하기

 

LoRA를 사용할 때는 다음과 같은 한계와 고려사항을 인지해야 합니다.

• 사전 훈련에는 부적합 (Unsuitable for Pre-training): LoRA는 이미 방대한 지식을 갖춘 모델을 특정 작업에 '적응'시키는 미세조정에 특화된 기술입니다. 모델을 처음부터 학습시키는 사전 훈련(pre-training) 단계에서는 모델이 언어의 복잡하고 광범위한 구조 전체를 학습해야 하므로, 저순위 근사(low-rank approximation) 방식으로는 필요한 표현력을 충분히 확보하기 어렵습니다.46 사전 훈련은 여전히 모델의 모든 파라미터를 업데이트하는 전체 훈련 방식을 요구합니다.
• 성능 저하 가능성 (Potential for Performance Degradation): LoRA가 많은 작업에서 전체 미세조정과 비슷하거나 더 나은 성능을 보이는 것은 사실이지만, 이것이 항상 보장되는 것은 아닙니다. 특히 학습하려는 작업이 기존 모델의 지식과 매우 동떨어져 있거나, 극도로 복잡한 추론을 요구하는 경우에는 저순위 근사의 표현력 한계로 인해 전체 미세조정보다 성능이 다소 떨어질 수 있습니다.42
• 하이퍼파라미터 민감성 (Sensitivity to Hyperparameters): LoRA의 성능은 r(순위), lora_alpha(스케일링 팩터), 학습률(learning rate) 등 주요 하이퍼파라미터의 조합에 크게 좌우됩니다. 최적의 조합을 찾기 위해서는 상당한 실험과 경험이 필요하며, 잘못된 설정은 모델의 성능을 크게 저하시킬 수 있습니다.31 이는 LoRA를 처음 사용하는 사용자에게 진입 장벽으로 작용할 수 있습니다.

 

7.2. 효율적인 AI의 미래

 

LoRA와 PEFT 분야의 연구는 이제 개별 기술의 성능을 높이는 것을 넘어, 이들을 더욱 지능적으로 결합하고 자동화하며, 새로운 학습 패러다임에 적용하는 방향으로 나아가고 있습니다.

• 하이브리드 및 자동화된 PEFT (Hybrid and Automated PEFT): LoRA, 어댑터, 프롬프트 튜닝 등 각기 다른 장점을 가진 PEFT 기법들을 하나의 모델에 함께 적용하여 시너지를 내려는 하이브리드 PEFT 연구가 활발합니다.1 더 나아가,
  AutoPEFT와 같이 주어진 작업과 데이터에 가장 적합한 PEFT 방법과 그 적용 부위(예: 어떤 레이어에 LoRA를, 어떤 레이어에 어댑터를 적용할지)를 자동으로 탐색하고 구성해주는 자동화된 PEFT 기술도 등장하고 있습니다.48 이는 PEFT 사용의 복잡성을 줄이고 최적의 성능을 더 쉽게 달성하도록 도울 것입니다.
• 지속적 학습 (Continual Learning)과의 결합: 전통적인 모델은 새로운 작업을 학습하면 이전에 학습했던 내용을 잊어버리는 '치명적 망각' 문제를 겪습니다. PEFT는 기존 지식의 대부분을 고정시키기 때문에 이 문제에 강점을 보입니다. 이를 활용하여, 새로운 데이터와 작업이 순차적으로 주어졌을 때 과거의 지식을 보존하면서 새로운 지식을 효율적으로 추가 학습하는 지속적 학습(Continual Learning) 또는 평생 학습(Lifelong Learning) 모델을 개발하려는 연구가 중요한 미래 방향으로 주목받고 있습니다.11
• 적응형 적응 (Adaptive Adaptation): PEFT의 다음 혁신은 정적인 설정을 넘어, 훈련 과정이나 데이터의 특성에 따라 동적으로 변화하는 '적응형' 방법론으로 향하고 있습니다. 예를 들어, r 값을 훈련 시작 전에 고정하는 대신, 훈련 중 각 레이어의 중요도를 분석하여 그래디언트 정보에 기반해 최적의 r 값을 동적으로 할당하거나(GoRA) 44, 입력 데이터의 특성에 맞춰 어댑터 파라미터를 조절하는(Dynamic LoRA) 50 연구들이 등장하고 있습니다. 이는 "어떻게 효율적으로 적응할 것인가?"라는 질문에 대해, 모델 스스로가 "적응 방법을 적응시키는(adapting the adaptation)" 메타-학습(meta-learning)의 단계로 진화하고 있음을 시사합니다.

이러한 미래 방향들은 PEFT 기술이 단순히 '효율적인 미세조정'을 넘어, 더욱 지능적이고, 유연하며, 지속 가능한 AI 모델을 구축하는 핵심 기반 기술로 발전해 나갈 것임을 보여줍니다.

 

결론: AI 민주화를 이끄는 LoRA의 역할

 

LoRA는 딥러닝, 특히 초거대 언어 모델의 역사에서 하나의 중요한 변곡점을 마련한 기술입니다. 그 본질은 거대 모델 미세조정이라는 엄청난 기술적, 경제적 장벽을 허물어 AI 기술의 접근성을 획기적으로 개선했다는 데 있습니다.2

과거에는 최첨단 AI 모델을 활용하고 특정 목적에 맞게 수정하는 것이 막대한 자본과 컴퓨팅 인프라를 갖춘 소수의 거대 기업이나 연구 기관의 전유물이었습니다. 그러나 LoRA의 등장은 이러한 구도를 근본적으로 바꾸었습니다. 이제는 더 넓은 연구 커뮤니티, 자원이 부족한 스타트업, 심지어 열정 있는 개인 개발자들까지도 최고 수준의 AI 모델을 기반으로 자신만의 아이디어를 실현하고 맞춤형 모델을 만들 수 있는 길이 열렸습니다.13

LoRA는 단순히 파라미터 수를 줄이는 기술적 효율성을 넘어, AI의 개발, 공유, 활용 방식을 바꾸는 패러다임의 전환을 이끌었습니다. 가볍고 교체 가능한 LoRA 어댑터 생태계는 '조립식 AI'라는 새로운 문화를 탄생시켰고, 이는 집단 지성과 커뮤니티의 창의성이 AI 발전에 기여할 수 있는 토대를 마련했습니다.

물론 LoRA에도 한계는 존재하며, QLoRA, LongLoRA, 그리고 수많은 미래의 PEFT 기술들이 그 한계를 넘어서기 위해 끊임없이 발전하고 있습니다. 그러나 분명한 것은, LoRA가 AI 기술을 더 많은 사람의 손에 쥐여 줌으로써 AI 민주화의 시대를 연 핵심적인 역할을 수행했다는 사실입니다. 앞으로도 LoRA와 그 후속 기술들은 더욱 지능적이고, 효율적이며, 모두를 위한 AI를 만들어 나가는 여정에서 가장 중요한 동력이 될 것입니다.

Works cited

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3. Fine-Tuning of Large Language Models with LoRA and QLoRA - Analytics Vidhya, accessed June 14, 2025, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/lora-and-qlora/
4. Guide to fine-tuning LLMs using PEFT and LoRa techniques - Mercity AI, accessed June 14, 2025, https://www.mercity.ai/blog-post/fine-tuning-llms-using-peft-and-lora
5. What is LoRA (Low-Rank Adaption)? | IBM, accessed June 14, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/lora
6. Low Rank Adaptation: A Technical deep dive - ML6, accessed June 14, 2025, https://www.ml6.eu/blogpost/low-rank-adaptation-a-technical-deep-dive
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9. 8 Challenges Of Building Your Own Large Language Model - Labellerr, accessed June 14, 2025, https://www.labellerr.com/blog/challenges-in-development-of-llms/
10. Parameter-efficient fine-tuning (PEFT): benefits and techniques - Software Mind, accessed June 14, 2025, https://softwaremind.com/blog/parameter-efficient-fine-tuning-peft-benefits-and-techniques/
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12. Fine-Tuning LLMs using PEFT | LearnOpenCV, accessed June 14, 2025, https://learnopencv.com/fine-tuning-llms-using-peft/
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14. What LoRA Adapters for LLM Fine Tuning - Datawizz, accessed June 14, 2025, https://datawizz.ai/blog/what-are-low-rank-(lora)-adapters
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Smarter AI with Less Effort: The Magic of Parameter Efficient Fine Tuning - Calibraint, accessed June 14, 2025, https://www.calibraint.com/blog/what-is-parameter-efficient-fine-tuning