1. AI 모델 성능 최적화 방법: RAG, 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링 [0]

thumbnail AI 모델의 성능을 최적화하는 세 가지 주요 방법인 RAG, 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링을 이해하고 비교 분석한다.

1.1. RAG (Retrieval Augmented Generation) [7]

외부 최신 정보를 검색하여 답변을 보강하는 방식이다.

  1. 개념 및 작동 방식 [7]

    • 모델 학습 데이터에 포함되지 않았거나 학습 완료 후 새롭게 확보된 데이터를 검색한다. [7]
    • 검색된 정보를 자신의 답변에 반영한다. [8]
    • RAG는 쿼리를 받아 정보 모음을 검색하고, 검색된 정보를 원래 쿼리에 추가하여 언어 모델에 전달한다. [26]
    • 키워드 일치 방식이 아닌, 질문과 수학적으로 의미가 유사한 문서를 찾아낸다. [30]
      • 문서와 질문을 벡터 임베딩이라는 형식으로 변환하여 의미적 유사성을 파악한다. [30]
      • 예를 들어, '매출 성장'이라는 키워드가 없더라도 '4분기 실적'이나 '분기별 매출'을 언급하는 문서를 찾아낼 수 있다. [35]
    • 모델은 훈련 데이터에 기반한 추측 대신 실제 사실과 수치를 반영한 응답을 생성할 수 있다. [38]

  2. 주요 용도 [39]

    • 최신 정보를 찾을 때 특히 유용하다. [39]
    • 특정 분야에 특화된 정보를 추가해야 할 때 매우 유용하다. [39]

  3. 비용 및 단점 [39]

    • 성능 비용: 검색 단계로 인해 각 쿼리에 지연 시간이 추가된다. [41]
    • 처리 비용: 벡터 임베딩 생성 및 데이터베이스 저장, 인프라 구축에 비용이 발생한다. [43]

1.2. 파인튜닝 (Fine-Tuning) [11]

특정 데이터로 모델 자체를 재학습시켜 전문성을 강화하는 방식이다.

  1. 개념 및 작동 방식 [11]

    • 기존 모델을 사용하며, 이 모델은 광범위한 지식을 가지고 있다. [48]
    • 특정 데이터 세트를 사용하여 추가적인 전문 교육을 제공한다. [50]
    • 모델의 내부 매개변수(가중치)를 업데이트하여 특정 전문성을 개발한다. [52]
    • 일반적으로 입력-출력 쌍을 제공하는 지도 학습을 사용하며, 모델은 역전파를 통해 가중치를 조정하여 예측 출력과 목표 응답 간의 차이를 최소화한다. [57]
    • 단순히 새로운 사실을 가르치는 것이 아니라, 모델이 정보를 처리하는 방식 자체를 바꾼다. [60]
    • 도메인별 패턴을 인식하도록 학습시킨다. [61]

  2. 주요 용도 [62]

    • 해당 분야에 대한 깊이 있는 전문 지식을 갖춘 모델이 필요할 때 진가를 발휘한다. [62]

  3. 장점 [63]

    • 추론 시간이 훨씬 빠르다. [63]
    • 외부 데이터를 검색할 필요가 없고, 지식이 모델의 가중치에 내장되어 있어 별도의 벡터 데이터베이스를 유지 관리할 필요가 없다. [64]

  4. 단점 [65]

    • 훈련 복잡성: 수천 개의 고품질 학습 예제가 필요하다. [66]
    • 계산 비용: 모델 학습에 상당한 계산 비용이 들고 많은 수의 GPU가 필요할 수 있다. [68]
    • 유지보수 어려움: 지식 기반에 새 문서를 쉽게 추가할 수 없으며, 모델 업데이트 시 추가 학습 과정이 필요하다. [70]
    • 파괴적 망각 위험: 특수 기능 학습 중 일반적인 기능의 일부를 잃을 수 있다. [72]

1.3. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering) [12]

질문 방식을 개선하여 모델의 기존 능력을 최대한 활용하는 방식이다.

  1. 개념 및 작동 방식 [12]

    • 모델에게 질문하는 방식을 개선하는 것이다. [12]
    • 프롬프트에 특정 요소(예시, 맥락, 원하는 형식 등)를 포함시키면, 모델은 학습 과정에서 얻은 관련 패턴에 집중하게 된다. [80]
    • 모델에게 단계별로 생각하도록 지시하면, 체계적인 추론을 통해 정확한 결과를 도출했던 훈련 데이터의 패턴이 활성화된다. [81]
    • 잘 설계된 프롬프트는 추가 학습이나 데이터 검색 없이도 모델의 출력을 변화시킬 수 있다. [82]

  2. 예시 [83]

    • 단순히 코드가 안전한지 묻는 것보다, 훨씬 더 자세하고 의도적으로 설계된 프롬프트가 더 나은 결과를 이끌어낸다. [83]

  3. 장점 [91]

    • 백엔드 인프라 변경이 전혀 필요 없다. [92]
    • 모든 것이 사용자에게 달려 있어 즉각적인 반응과 결과를 확인할 수 있다. [93]

  4. 단점 [95]

    • 과학인 동시에 예술이기도 하여 상당한 시행착오가 따른다. [96]
    • 기존 지식에만 의존해야 하므로 할 수 있는 일에 한계가 있다. [98]
    • 새로운 정보를 가르칠 수는 없다. [100]
    • 시대에 뒤떨어진 정보는 절대 사용하지 않는다. [101]

2. 세 가지 방법의 조합 및 선택 [102]

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RAG, 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링은 개별적으로도 사용되지만, 종종 함께 사용되어 시너지를 창출한다.

  1. 세 가지 방법의 상호 보완성 [103]

    • 세 가지 방법은 서로 다른 개념이지만 실제로는 흔히 함께 사용된다. [103]
    • 모두 함께 사용할 수도 있다. [104]
    • 법률 관련 AI 시스템 예시 [105]
      • RAG: 특정 사건과 최근 법원 판결을 검색한다. [106]
      • 프롬프트 엔지니어링: 법률 문서 형식을 제대로 준수하도록 요청한다. [107]
      • 파인튜닝: 기업별 정책을 더 잘 파악하도록 모델을 돕는다. [108]

  2. 각 방법의 특징 요약 [109]

    • 프롬프트 엔지니어링: 유연성과 즉각적인 결과를 제공하지만, 지식을 확장할 수는 없다. [110]
    • RAG: 지식을 확장하고 최신 정보를 제공하지만, 계산 오버헤드가 발생한다. [111]
    • 파인튜닝: 심층적인 전문 지식을 확보할 수 있지만, 상당한 자원과 유지 관리가 필요하다. [112]

  3. 최적의 방법 선택 [113]

    • 자신에게 맞는 방법을 선택하는 것이 중요하다. [113]