AI & ML•April 6, 2026•EN

Gemma 4 MoE 파인튜닝 — 3.8B 활성 파라미터로 Arena #6 성능 커스터마이징

Gemma 4 26B MoE 모델에 QLoRA 적용. Expert 레이어 LoRA 전략, Dense 대비 비교, MoE 전용 학습 팁, Ollama 배포까지. LoRA 시리즈 Part 4.

Gemma 4 MoE 파인튜닝 — 3.8B 활성 파라미터로 Arena #6 성능을 커스터마이징하기

시리즈: Part 1: LoRA 이론 | Part 2: QLoRA + 한국어 | Part 3: 평가 + 배포 | Part 4 (이 글)

Part 1~3에서 Qwen 2.5 7B로 LoRA의 기초부터 배포까지 다뤘습니다. Part 4에서는 한 단계 올라갑니다 — Gemma 4 MoE 모델에 LoRA를 적용합니다.

왜 Gemma 4인가? 세 가지 이유:

MoE 아키텍처: 26B 파라미터 중 3.8B만 활성화. 추론 비용은 4B급이지만 성능은 Arena #6

Apache 2.0: Gemma 시리즈 최초. 파인튜닝 모델의 상업적 배포가 완전 자유
LoRA 적용 시 새로운 고려사항: Expert 레이어에 LoRA를 어떻게 걸 것인가

MoE 모델에서 LoRA: 뭐가 다른가?

Dense 모델(Qwen 2.5 7B)에서는 단순했습니다. q_proj, k_proj, v_proj, o_proj에 LoRA를 걸면 끝. 하지만 MoE 모델은 구조가 다릅니다:

Transformer Block
├── Self-Attention (모든 토큰이 통과)
│   ├── q_proj, k_proj, v_proj, o_proj  ← LoRA 타겟 ①
│
├── Router (토큰별 Expert 선택)
│   └── gate_proj  ← 건드리지 않음
│
└── Expert Layers (선택된 Expert만 활성화)
    ├── Expert 0: up_proj, gate_proj, down_proj  ← LoRA 타겟 ②
    ├── Expert 1: up_proj, gate_proj, down_proj
    └── Expert N: up_proj, gate_proj, down_proj

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Gemma 4 MoE 파인튜닝 — 3.8B 활성 파라미터로 Arena #6 성능 커스터마이징

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