[LLM]파인튜닝 (Fine-tuning)? RAG (Retrieval-Augmented Generation)? 무엇일까??

안녕하세요.

 

오늘은 LLM (Large Language Model)에서 빠질수 없는 파인튜닝 (Fine-tuning)과 RAG (Retrieval-Augmented Generation)에 대하여 알아보겠습니다.

 

1. 파인튜닝 (Fine-tuning)

1. 개념

• 파인튜닝(Fine-tuning)이란, 사전 학습된 대형 언어 모델(LLM)을 특정 도메인이나 작업에 맞게 추가 학습시키는 과정입니다. 이미 대규모 텍스트 데이터를 통해 기본적인 언어 이해 능력을 갖춘 모델을, 특정 목적에 맞춰 추가 데이터를 학습시켜 성능을 향상시킵니다.
• 주로 Supervised Fine-tuning 방식을 사용하며, 정답이 포함된 데이터셋으로 모델의 가중치를 조정합니다.

2. 장점

• 도메인 특화: 특정 산업 또는 주제에 맞춘 지식을 강화해 전문적인 응답 가능.
• 정확성 향상: 일반적인 LLM보다 특정 작업에 대한 정확도가 높아짐.
• 컨텍스트 유지: 특정 형식이나 스타일로 질문에 답변 가능.

3. 단점

• 데이터 요구량: 파인튜닝에 충분한 양질의 데이터가 필요.
• 자원 소모: GPU나 TPU와 같은 고성능 자원과 시간이 요구됨.
• 오버피팅 위험: 특정 도메인 데이터에 너무 맞춰지면 다른 질문에 대한 응답 품질 저하 가능.

 

 

2. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

1. 개념

• RAG는 정보 검색(Retrieval)과 텍스트 생성(Generation)을 결합한 방식입니다.
  • Retrieval: 질문에 적합한 외부 문서를 검색.
  • Generation: 검색한 문서를 참고해 답변을 생성.
• 파인튜닝 대신, 외부 지식 베이스를 활용해 실시간으로 정보를 조회해 답변을 생성합니다.
• 주로 벡터 검색(Vector Search)와 전이 학습(Transformer-based Models)을 사용해 유사한 문서를 빠르게 찾습니다.

2. 장점

• 최신 정보 제공: 외부 데이터베이스나 웹을 활용해 최신 정보 반영 가능.
• 데이터 절약: 파인튜닝 없이도 특정 지식을 사용할 수 있음.
• 정확한 인용: 출처를 명확히 하여 정보의 신뢰도 향상.

3. 단점

• 검색 품질 의존: 검색 단계에서 부정확한 정보가 포함될 수 있음.
• 응답 속도: 검색 단계를 거쳐야 하므로 파인튜닝보다 느릴 수 있음.
• 복잡성: 검색과 생성을 결합한 아키텍처로 구현이 복잡.

 

 

좀더 정리해보자면 RAG는 불특정 다수의 웹 정보 기반, 파인튜닝은 신뢰성 있는 근거 기반이라고 생각하면 됩니다.

 

■ 래그: 불특정 다수의 웹 정보 기반

• 데이터 출처 - 
  • 블로그, 커뮤니티, 뉴스, 위키 등 다양한 웹페이지.
  • 검색 결과에 따라 신뢰성이 달라짐.
• 학습 방식 -
  • 사전에 학습된 언어 모델에 검색한 정보를 추가해 실시간으로 답변.
• 특징 - 
  • 최신성과 유연성: 신뢰도는 낮을 수 있지만, 최신 정보를 빠르게 반영.
  • 예시 - 
    • 기술 블로그: "2025년 자바스크립트 최신 프레임워크는?"에 대해, 최신 블로그 글을 찾아 실시간으로 정보 제공.

■ 파인튜닝: 신뢰성 있는 근거 기반

• 데이터 출처 - 
  • 전문서적, 논문, 검증된 자료
  • 도메인 전문가가 작성한 문서나 기업의 내부 데이터 등.
• 학습 방식 -
  • 특정 주제에 대한 정제된 데이터를 선별해 추가 학습.
• 특징 -
  • 높은 신뢰성과 일관성: 특정 분야에서 깊이 있는 지식을 바탕으로 일관된 답변 가능.
  • 예시 -
    • 의료 챗봇: 의학 논문으로 파인튜닝된 경우, **"편도염에 어떤 항생제를 써야 하나요?"**라는 질문에 정확하고 근거 있는 답변을 제공.

 

♣ 이 두 가지 방식은 상호 배타적이지 않고, 필요에 따라 하이브리드 방식으로 활용할 수도 있습니다.

 

 

 

간단 정리 -

비교 항목	파인튜닝	RAG
목적	특정 도메인 최적화	최신 정보 제공 및 광범위한 지식 활용
데이터 요구	많은 양의 특정 도메인 데이터 필요	외부 데이터베이스로 대체 가능
유연성	도메인 외 질문에 대한 유연성 부족	검색 기반으로 유연하게 대응 가능
응답 속도	빠름 (사전 학습된 모델 사용)	느림 (검색 단계 필요)
복잡성	비교적 단순 (학습과정만 관리)	복잡 (검색 + 생성 아키텍처 필요)
유지보수	재학습 필요 (데이터 갱신 시)	검색 DB만 갱신하면 됨
오버피팅 위험	있음	없음 (검색으로 다양한 정보 접근 가능)

 

 

 

감사합니다.