#LLM
#파인튜닝
#RAG
최근 몇 년간 대형 언어 모델(LLM)의 활용도가 폭발적으로 증가했습니다.
ChatGPT, GPT-4, Claude 등 다양한 모델들이 업무 효율성을 높이고, 사용자 경험을 혁신하며, 새로운 비즈니스 기회를 열어가고 있습니다.
특히 개발자들 사이에서 LLM은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다. 개발자들은 LLM을 단순히 활용하는 것을 넘어, 이를 기반으로 새로운 기능과 서비스를 창출하거나 기존 시스템을 고도화하는 데 주목하고 있습니다.
이렇게 많은 개발자들이 LLM을 시작하면서 가장 자주 하는 착각 중 하나는, “좋은 모델을 선택하면 끝난다”는 생각입니다. 물론 좋은 모델을 선택하는 것은 중요합니다. 하지만 실제로 서비스를 개발할 때는 그 이상의 것들이 필요합니다.
예를 들어, “우리 서비스에 꼭 맞는 답변을 제공하려면 어떤 데이터가 필요한가?” 또는 “LLM이 제공하는 정보를 얼마나 신뢰할 수 있는가?” 같은 질문에 답해야 합니다. 여기서 파인튜닝과 RAG같은 기술이 등장하게 됩니다.
“RAG가 파인튜닝보다 더 중요하다?
물론 LLM 서비스 개발 시 RAG를 사용하면 좋은 점이 많이 있습니다. 예를 들어 모델 재학습이 불필요하고, 다양한 도메인에 유연하게 적용 가능하며, 사용자 맞춤형 응답을 제공하는 데 매우 유용합니다.
하지만 RAG도 아래와 같은 한계점이 있습니다.
* 데이터베이스 의존성: RAG는 검색을 기반으로 하기 때문에, 데이터베이스의 품질과 구성 방식에 따라 성능이 크게 좌우됩니다. 데이터가 불완전하거나 최신성이 부족하면 모델의 응답 품질도 떨어질 수 있습니다.
* 복잡성 증가: 검색 시스템과 언어 모델의 결합은 기술적 복잡성을 증가시키며, 이를 효과적으로 관리하려면 별도의 인프라가 필요합니다.
* 실시간 응답 지연: 검색 과정이 추가되면서 모델의 응답 속도가 느려질 수 있습니다.
이런 한계를 보완할 수 있는 것이 파인튜닝입니다.
파인튜닝은 RAG가 해결하기 어려운 문제를 보완하는 데 중요한 역할을 합니다.
* 도메인 전문성 강화: 특정 산업이나 비즈니스 요구에 맞는 전문 지식을 LLM에 직접 주입할 수 있습니다. 예를 들어, 법률 분야에서 자주 사용되는 용어와 표현을 모델에 학습시켜 정확한 답변을 보장할 수 있습니다.
* 일관성 있는 톤과 스타일: 브랜드 고유의 언어 스타일이나 톤을 반영하여 사용자 경험을 강화합니다. 이는 고객과의 일관된 소통을 원하는 서비스에 특히 중요합니다.
* 검색 부담 완화: 자주 요청되는 정보나 답변은 파인튜닝을 통해 모델 자체에 내장해 검색 과정을 줄이고 응답 속도를 향상시킬 수 있습니다.
결국, RAG와 파인튜닝은 각각의 강점과 한계를 가지고 있으며, RAG와 파인튜닝은 대립적인 선택지가 아니라, 서로를 보완하는 도구입니다. 두 개를 적절히 조합하여 활용하는 것이 성공적인 LLM 서비스 개발의 핵심입니다.
“RAG, 파인튜닝에서 제일 중요한 건
근데 이전에 RAG, 파인튜닝을 잘 하기 위해선 가장 중요한 것이 있습니다. 바로 데이터셋입니다.
RAG와 파인튜닝은 LLM 서비스를 설계하고 구현할 때 핵심적인 기술입니다. 하지만 이 두 기술을 제대로 활용하기 위해 가장 중요한 것은 데이터셋의 품질과 준비 과정입니다. 데이터셋이 얼마나 잘 준비되었느냐에 따라 모델의 응답 품질이 결정된다고 해도 과언이 아닙니다.
흔히 쓰이는 말인 “Garbage in, Garbage out”처럼, 부정확하거나 불완전한 데이터를 입력하면, 모델이 생성하는 결과 역시 신뢰성을 잃게 됩니다.
특히 의료, 법률, 금융 등과 같은 특화된 도메인에서는 일반적인 데이터를 사용하는 것만으로는 부족합니다. 이들 분야에서는 전문성이 요구되며, 데이터셋이 그 도메인에 적합하게 구성되어야 모델이 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
데이터셋을 준비하는 과정은 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어, 그 데이터를 가공하고 최적화하는 것을 포함합니다. 도메인별 Task별 데이터 가공 방법이 상이하기 때문에 이 과정에 많은 개발자들이 어려움을 겪습니다.
하지만 이런 데이터가 충분히 준비되지 않으면 모델이 생성하는 응답은 부정확하거나 신뢰도가 떨어질 가능성이 큽니다.
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