😎 한 줄 요약(잘난 척용)
“LoRA는 거대한 AI를 ‘조금만 고쳐서’ 쓰는 방법이다.”
LoRA란 무엇인가?
대형 AI 모델을 가볍게 미세조정하는 기술
1. LoRA를 한 문장으로 설명하면
LoRA(Low-Rank Adaptation)는 대형 AI 모델의 모든 파라미터를 다시 학습하지 않고, 일부만 추가해서 성능을 조정하는 방법이다.
아주 쉽게 말하면, “본체는 그대로 두고, 작은 보조 부품만 붙여서 성격을 바꾸는 기술”이다.
2. 왜 LoRA가 등장했을까? (아주 쉽게)
요즘 AI 모델은 너무 크다.
- 파라미터 수 수십억
- 학습 비용 매우 큼
- 개인이나 소규모 팀이 다루기 어려움
기존 방식(전체 파인튜닝)은 돈·시간·GPU가 너무 많이 든다.
LoRA는 이 문제를 이렇게 푼다.
👉 “중요한 부분만 살짝 조정하자.”
3. LoRA의 핵심 아이디어
기존 방식
- 모델 전체를 다시 학습
- 무겁고 비쌈
LoRA 방식
- 기존 가중치는 고정
- 작은 저차원 행렬만 추가 학습
👉 결과적으로
- 학습량 ↓
- 메모리 사용 ↓
- 속도 ↑
4. LoRA는 어떻게 쓰일까?
🤖 언어 모델
- 말투 바꾸기
- 특정 도메인 지식 추가
- 회사·서비스 맞춤 AI
🎨 이미지 생성 (특히 유명)
- 특정 화풍
- 특정 캐릭터
- 특정 스타일
👉 Stable Diffusion에서 LoRA = ‘스타일 팩’처럼 많이 쓰인다.
5. LoRA의 장점
👍 매우 가볍다
- 수 MB ~ 수십 MB
- 전체 모델 수 GB와 비교 불가
👍 빠른 학습
- 적은 데이터
- 짧은 학습 시간
👍 공유·재사용 쉬움
- LoRA 파일만 교체
- 기본 모델은 그대로 유지
👉 개인·커뮤니티 활용에 최적이다.
6. 단점도 있다
👎 모든 걸 바꿀 수는 없다
- 모델 근본 구조 변경 ❌
- 성능 한계 존재
👎 적용 관리가 필요
- 어떤 LoRA를 썼는지
- 조합 관리가 중요
👉 “만능 해결책”은 아니다.
7. LoRA vs 전체 파인튜닝
| 구분 | LoRA | 전체 파인튜닝 |
| 학습 범위 | 일부만 | 전체 |
| 비용 | 낮음 | 매우 높음 |
| 파일 크기 | 작음 | 큼 |
| 유연성 | 높음 | 낮음 |
| 성능 극대화 | 제한적 | 가능 |
👉 실무·개인 활용은 LoRA가 압도적으로 유리하다.
8. 초보자가 기억하면 딱 좋은 정리
- LoRA = 가벼운 미세조정
- 본체 모델은 그대로
- 스타일·성격 추가에 최적
9. 마무리
LoRA는 “AI를 소수의 대기업만 다루던 시대에서, 모두가 조정할 수 있는 시대로 바꾼 기술”이다.
- 개인 크리에이터
- 소규모 팀
- 실험 중심 프로젝트
이 모두에게 현실적인 AI 커스터마이징 수단이 바로 LoRA다.
참고 자료 (한국어)
✅ 개념·입문
- 위키백과(한국어) – Low-Rank Adaptation
https://ko.wikipedia.org/wiki/저랭크_적응 - Velog / Tistory – “LoRA 파인튜닝”, “LoRA 개념” 검색 추천
✅ 논문 원문(영문)
- LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
https://arxiv.org/abs/2106.09685
참고 유튜브 영상 (한국어)
🔹 개념 이해용
- LoRA가 뭐길래 다들 쓰는 걸까?
https://www.youtube.com/results?search_query=LoRA+개념+설명 - 파인튜닝 vs LoRA 차이
https://www.youtube.com/results?search_query=LoRA+파인튜닝+차이
- YouTube
www.youtube.com
- YouTube
www.youtube.com
🔹 실습·활용
- Stable Diffusion LoRA 사용법
https://www.youtube.com/results?search_query=Stable+Diffusion+LoRA+사용법 - LoRA 학습 과정 간단 정리
https://www.youtube.com/results?search_query=LoRA+학습+튜토리얼
- YouTube
www.youtube.com
- YouTube
www.youtube.com
반응형