인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다.

제 의견에 동의하지 않는 분들도 많으시겠지만, 저는 대단히 특수한 상황이 아니라면 파인튜닝을 안하는게 맞다고 생각합니다.

보안 이슈로 인해 외부 API호출이 불가능하다면 허깅페이스나 Ollama에서 모델을 다운받아서 운영하고, 파인튜닝을 할 수도 있겠지만, 파인튜닝의 성능을 보장하기도 어렵고, 파인튜닝의 경우 활용해야할 데이터가 업데이트 된다면 파인튜닝을 다시 진행해야하는데 이게 모두 비용이고 관리하기가 어려워집니다.

예를들면 A라는 질문에 대답을 엄청 잘하던 모델이 데이터 수정으로 인해 파인튜닝을 다시하니 B는 답변을 잘하는데 A는 답변을 잘 하지 못한다면 디버깅 자체가 불가능하고 아마 서비스 운영이 어려워질거라고 생각합니다.

그래서 저는 가급적이면 RAG를 활용해 구현하는 것을 선호하는 편입니다. 모델의 발전 속도가 워낙 빠른데, 파인튜닝을 잘하고 그를 관리하기 위해 투자되는 비용이 아까운 것 같아요. 하지만 정말 지극히 개인적인 생각이고, 저와 반대되는 의견을 갖는 분도 많으실거라 잘 고민하셔서 결정하시면 좋을 것 같습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. zvn2269님.

RAG와 파인튜닝은 LLM(Large Language Model)을 특정 도메인에 적합하게 만드는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 두 방법은 서로 다른 방식으로 모델의 성능을 향상시키며, 각각의 장단점이 있습니다.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• 핵심 특징: RAG는 모델이 외부 데이터베이스에서 정보를 검색하여 사용자의 질문에 답변하는 방식으로, 최신 정보나 데이터셋에 존재하지 않는 특정 지식에 대한 접근성을 제공할 수 있습니다.
  
• 적합한 경우:
  
  • 모델이 최신 정보에 접근해야 하는 경우.
    
  • 데이터셋이 지속적으로 변동되는 경우.
    
  • 메모리나 저장 공간이 한정된 환경에서 사용해야 하는 경우.
    

파인튜닝

• 핵심 특징: 사전 학습된 모델을 특정 데이터셋에 추가 학습시켜, 특정 도메인에 특화된 모델을 만드는 방법입니다.
  
• 적합한 경우:
  
  • 특정 도메인에 매우 특수한 지식 요구가 있는 경우.
    
  • 도메인의 고유한 방식으로 표현해야 하는 경우.
    
  • 모델의 성능 향상이 특정 데이터셋에서 반드시 필요한 경우.
    

선택 기준 및 절차

1. 도메인 요구 사항 분석: 도메인의 특수성과 필요 지식을 분석합니다.
   
2. 데이터 가용성: 유의미한 데이터셋이 있는 경우 파인튜닝을, 데이터베이스에서 끌어올 정보가 풍부한 경우 RAG를 고려합니다.
   
3. 실시간 정보 필요성: 실시간 정보가 중요하다면 RAG가 적합합니다.
   
4. 리소스 및 환경: 하드웨어 리소스가 약한 경우 파인튜닝보다는 RAG가 더 경제적일 수 있습니다.
   

위와 같이 도메인과 환경에 따라 RAG와 파인튜닝을 선택하여 사용하게 됩니다. 강사님의 개인적인 방법론이나 경험에 대해서는 기존 관련 답변을 참고해 보시면 더 좋은 인사이트를 얻으실 수 있습니다:

• fine-tuning은 어떻게 생각하세요?: 이 질문에서는 강사님이 파인튜닝과 RAG에 대한 생각을 공유하셨습니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.