LLM 기법: 파인튜닝(Fine-Tuning) 이란? (Fine-tuning vs RAG)

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파인튜닝은 이미 훈련된 AI 모델을 특정 작업에 맞게 최적화하는 핵심 기법입니다. 머신러닝 연구자나 개발자에게 필수적인 이 방법에 대해 간단히 알아보겠습니다.

파인튜닝이란?

파인튜닝(Fine-Tuning)은 대규모 데이터로 사전 학습된(pre-trained) 모델을 새로운 도메인이나 작업에 적합하게 미세 조정하는 과정입니다. 전체 모델을 처음부터 다시 훈련하는 대신 기존 지식을 활용해 효율적으로 성능을 끌어올립니다.

대표적으로 이미지 분류나 자연어 처리에서 ImageNet이나 BERT 같은 베이스 모델을 사용합니다.

왜 파인튜닝을 사용할까?

- 데이터 부족 문제 해결: 소량의 레이블링 데이터로도 높은 성능 달성.
- 계산 자원 절약: 전체 학습 대비 시간과 비용이 10~100배 적음.
- 도메인 적응: 의료 영상, 법률 문서 등 전문 분야에 특화.

학습 4단계 상세 과정

파인튜닝은 체계적인 4단계로 진행되며, Julia나 PyTorch에서 쉽게 구현할 수 있습니다.

1. 베이스 모델 선택

작업 유사성 높은 사전 학습 모델 선택 (예: ResNet for CV, Llama for NLP).

2. 전략 및 하이퍼파라미터 설정

전체 fine-tuning vs. LoRA/PEFT 같은 부분 조정 결정.
학습률 1e-5~1e-4, 레이어 동결 여부 고려.

3. 데이터 준비와 훈련

도메인 데이터셋 전처리 후 추가 학습.

4. 평가와 반복 최적화

검증셋으로 accuracy/F1-score 측정 후 과적합 방지하며 조정.

단계 | 주요 작업 | 도구 예시

1 | 모델 선택 | Flux.jl, HuggingFace

2 | 전략 정의 | LoRA config

3 | 데이터 훈련 | DataLoader

4 | 평가 | ROC-AUC

특정 영역의 데이터에 대해 이미 훈련된 인공지능 모델의 성능을 최적화하기 위해 어떤 기법을 써야 하는지, 기법의 명칭을 쓰고, 그 정의와 학습의 4단계를 서술하시오.

파인튜닝(Fine-Tuning)은 특정 영역의 데이터에 대해 이미 훈련된 AI 모델의 성능을 최적화하는 대표적인 기법입니다. 이 방법은 사전 훈련된 모델을 새로운 작업이나 도메인에 맞게 추가 학습시켜 적합성을 높입니다.

기법 정의

파인튜닝은 사전 학습된(pre-trained) 모델의 가중치를 기반으로 특정 작업 데이터셋을 사용해 모델 파라미터를 미세 조정하는 과정입니다. 이를 통해 일반 지식을 유지하면서 도메인 특화 성능을 향상시킬 수 있습니다.

학습의 4단계

일반적인 파인튜닝 과정은 다음과 같은 4단계로 진행됩니다.

1. 사전 학습 모델 선택: 대상 작업과 데이터 특성에 맞는 베이스 모델 선택.

2. 파인튜닝 전략 정의: 전체/부분 조정 여부와 범위 결정.

3. 데이터셋 준비 및 학습: 특정 영역 데이터 수집, 전처리 후 모델 훈련.

4. 평가 및 조정: 검증 데이터로 성능 측정 후 하이퍼파라미터 튜닝.

파인튜닝과 RAG 비교

RAG와 파인튜닝은 같은 말이 아닙니다.
두 기법은 LLM(대규모 언어 모델)의 성능을 향상시키는 서로 다른 접근 방식입니다.

주요 차이점

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 실시간 검색해 모델의 생성에 반영하는 시스템입니다. 반면 파인튜닝은 사전 학습된 모델의 가중치를 특정 데이터로 추가 학습해 내부 지식을 업데이트합니다.

구분	RAG (검색 증강 생성)	파인튜닝 (Fine-Tuning)
방식	외부 문서 검색 → 프롬프트에 추가	모델 파라미터 직접 학습/조정
목적	최신성, 환각 방지, 지식 업데이트	도메인 특화, 스타일/로직 내재화
비용	낮음 (검색 인프라 중심)	높음 (GPU 훈련 필요)
업데이트	실시간 가능	재학습 필요