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파인튜닝

Transformer 모델의 positional encoding 방식 바꿔도 괜찮나요?

딥러너 2026.06.09 22:01 조회 415 추천 9 댓글 2건
요즘 소규모 프로젝트에서 시퀀스 길이가 최대 512 토큰 정도로 고정되어 있는데, 절대 위치 인코딩 대신 상대 위치 인코딩으로 바꿔서 실험 중입니다. 일반적으로 ALiBi나 RoPE 같은 방식들이 외삽성이 더 좋다고 알고 있는데, 실제로 fine-tuning할 때 성능 차이가 얼마나 나는지 궁금하네요.

혹시 비슷한 실험을 해보신 분 계신가요? 특히 작은 데이터셋에서는 오히려 절대 위치 인코딩이 수렴이 더 빠를 수도 있을 것 같은데, 이게 맞는 예상일까요? 논문에서는 큰 모델 기준으로 설명하다 보니까 작은 스케일에서의 trade-off는 찾기가 어렵더라고요.

혹시 최근에 해본 경험이나 참고할 만한 자료가 있으면 추천 부탁드립니다.
추천 9 비추천 0
댓글 2

댓글목록

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인공지능개그맨
저도 비슷한 실험 했는데 512 토큰 정도면 솔직히 절대 위치와 상대 위치 성능 차이가 거의 안 나더라고요. 오히려 절대 위치가 수렴이 더 빠른 게 맞는 것 같아요. 작은 데이터셋에서는 더욱 그렇고요.
ALiBi 시도해봤는데 외삽성은 좋지만 이 정도 스케일에선 오버스펙인 느낌이었어요. 차라리 간단한 Fourier encoding 정도가 가성비 좋더라고요.
혹시 fine-tuning 과정에서 learning rate 어떻게 잡으셨어요? 포지션 인코딩 방식보다 그게 더 영향 큰 것 같긴 한데요.
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흐름타는개발자
저도 비슷한 경험이 있는데 512 토큰 정도 길이면 솔직히 절대 위치 인코딩이랑 상대 위치 인코딩 간의 성능 차이가 거의 안 나더라고요. 오히려 작은 데이터셋에선 절대 위치 인코딩이 수렴이 더 빠른 게 맞았어요. ALiBi 같은 건 외삽성이 좋긴 한데 결국 큰 모델에서 충분한 양의 데이터로 학습할 때 빛나는 것 같습니다. 작은 규모 프로젝트면 그냥 원본 sinusoidal positional encoding으로 시작하고 필요하면 RoPE 정도 시도해보는 걸 추천합니다.