인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다.

편견으로 가득찬 의견이지만 저는 개인적으로 fine tuning이 필요 없다고 생각합니다. LLM이 일단 너무 방대한 양의 데이터로 학습이 되는데, 그에 비해 확연히 부족한 양의 데이터로 fine tuning을 시도한다는 것 자체가 크게 의미가 없다고 생각해요. OpenAI에서 제공하는 fine tuning기능을 사용하지 않고, 직접 Fine tuning한 모델을 직접 서빙하려면 gpu 클러스터나 인프라도 같이 구비를 해야하는데 이 비용도 감당하기 쉽지 않을거라고 생각합니다.

내부망에서 운영되기 때문에 외부 API 호출이 불가능해서 어쩔 수 없이 fine tuning해서 직접 모델을 서빙해야하는게 아니라면 저는 개인적으로는 추천하고 싶지는 않습니다. 그리고 fine tuning도 시도했을 때 성능이 잘 된다는 보장도 없고, 요즘 좋고 더 빠르고 효율적인 모델이 쏟아져 나오는 상황에서, fine tuning을 시도하시기 보다는 작업하시는 use case에 맞는 모델을 찾아서 사용하시는게 더 합리적이라고 생각해요

하지만 이건 엔지니어들마다 생각이 다른 영역이기도 하고, 제 경험에만 비추어 답변을 드리는거라 참고만 하시고, 상황에 맞게 잘 판단해서 결정하셨으면 좋겠습니다!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 아젠다프리님이 올려주신 질문에 대해, 기존에 유사한 답변이 있는지 찾아보았습니다.

Fine-tuning은 특정 애플리케이션이나 도메인에 맞게 모델의 성능을 향상시키기 위해, 사전 학습된 모델을 추가적으로 학습시키는 과정입니다. 이는 특정한 데이터에 더 나은 성능을 발휘하도록 모델을 조정할 수 있는 강력한 방법입니다.

하지만, RAG를 활용한 LLM Application 개발 강의에서도 언급된 것처럼, RAG (Retrieval-Augmented Generation) 방식을 사용하면 모델이 필요로 하는 특정 정보를 외부 데이터베이스에서 검색하여 사용할 수 있기 때문에, 모든 경우에 fine-tuning이 필요한 것은 아닙니다. 특히, 데이터베이스에서 최신 정보나 매우 구체적인 정보를 가져올 수 있는 상황에서는 fine-tuning의 필요성이 줄어들 수 있습니다.

따라서, fine-tuning이 필요한 경우는 주로 다음과 같은 상황입니다:
- 매우 특수한 도메인 지식이 필요한 경우
- 모델이 다루기 어려운 복잡한 패턴이 있는 경우
- 사용자가 요구하는 성능 기준이 높은 경우

이미 관련 질문들과 답변들이 게시판에 많으니, 참고하시면 큰 도움이 될 것 같습니다. 아래의 답변들을 추천드립니다:

1. “파인튜닝에 관한 수업을 만드실 계획은 없으신가요?”: 이 게시물에서는 파인튜닝에 대한 간단한 설명과 더불어 적용 가능성에 대한 의견이 담겨 있습니다.
   
2. “보안 및 오픈소스 활용”: 파인튜닝을 포함하여 RAG와 다른 접근 방식에 대한 활용 가능성을 다루고 있습니다.
   

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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