저도 인공지능이 완전 처음이라,
맨 바닥에 헤딩 하면서 알게 된 거 몇 가지만 말하고 고수 분들의 답변 기다려 보겠습니다.
1. 토큰화 할때 최대 길이를 적당하게 설정 해야 합니다.
2. 학습을 돌릴때 적당한 배치 사이즈로 나줘서 학습을 시켜줘야 해요
3. pytorch를 쓰고 계시다면 validate나 predict 돌리는 코드를 with torch.no_grad() 로 감싸주지 않으면 메모리가 터지기도 하더라구요. (수정: 이건 필수에요!)
도움을 드리기엔 제가 부족하지만 누군가에게라도 도움이 되길 바라면서 써봅니다

저도 완전 초보지만 지금까지 경험 토대로 말씀드리면, 메모리에 가장 큰 영향을 주는 것은 batch_size와 입력 토큰의 max_length입니다.
이는 직접 테스트하며 비교하는 것이 좋은데요, 만약 코랩이라고 하면 우측 상단의 메모리 관련 탭을 클릭하여 몇 퍼센트의 메모리가 할당되고 있는지 알 수 있습니다.
주로 base 모델은 8~16 배치, large 모델은 4~8 배치가 무료 코랩 환경에서 적당할 거에요.
이것도 역시 token의 max_length가 256이냐 512냐에 따라 다릅니다.
만약 길이에 따른 모델의 예측 결과가 큰 차이가 없다면 max_len을 256으로 가져가되 배치를 키워보는 전략도 생각해볼 수 있겠죠!

이전에 답변 올리신 분의 내용 중에 3번은 반드시 포함해야 하는 것입니다.
validation과 predict에서는 가중치가 업데이트되면 안되니까요.

또한 메모리 관리를 위해 gc.collect나 del 함수를 사용하는 방법 등이 있는데 보통은 train/validation이 시작하기 전후로 한 번 해주는게 기본인데요, 추가적인 자료를 찾아보시면 좋을 것 같네요.

전처리, 메모리 관리에 대한 짧은 추천글을 올려볼 예정이니 참고하셔도 좋겠습니다!

감사합니다~!