[LLM] 인공지능, 학습되지 않은 지식을 얻는 두 가지 비법: Fine Tuning과 RAG 개

인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 최근 몇 년 동안 많은 주목을 받고 있습니다. LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 사람과 유사하게 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 그러나 이러한 모델이 학습 과정에서 노출되지 않은 새로운 지식을 답변하고 습득할 수 있도록 하는 방법은 무엇일까요? 대표적인 방법으로 Fine Tuning(미세 조정)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 들 수 있습니다. 이번 글에서는 이 두 가지 방법을 초보자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명하겠습니다.

1. Fine Tuning(미세 조정) - LLM을 특정 지식으로 맞춤형 조정

**Fine Tuning(미세 조정)**은 이미 학습된 대형 언어 모델을 특정한 목적이나 데이터셋에 맞게 추가로 학습시키는 과정입니다. 이는 마치 기본적으로 책을 많이 읽은 사람이 특정 주제에 대한 전문 지식을 쌓기 위해 관련 서적을 더 읽고 공부하는 것과 비슷합니다.

Fine Tuning의 과정

1. 기존 모델 선택: 우선, 기본적으로 언어를 이해하고 생성할 수 있는 대형 언어 모델을 선택합니다. 이 모델은 이미 방대한 양의 데이터를 학습하여 기본적인 언어 능력을 갖추고 있습니다.
2. 특정 데이터셋 준비: Fine Tuning을 위해 필요한 특정한 도메인이나 주제에 대한 데이터셋을 준비합니다. 예를 들어, 의료 관련 질문에 답변하기 위해서는 의료 관련 문서나 연구 논문을 사용할 수 있습니다.
3. 추가 학습 진행: 준비된 데이터셋을 사용하여 모델을 추가로 학습시킵니다. 이 과정에서 모델은 기존의 지식을 유지하면서 새로운 도메인 지식을 습득하게 됩니다.
4. 모델 검증 및 조정: Fine Tuning이 완료된 후, 모델이 실제로 원하는 대로 작동하는지 검증하고 필요에 따라 조정합니다.

이 과정을 통해 모델은 특정 분야에서 더 정밀한 답변을 제공할 수 있게 되며, 학습 과정에서 노출되지 않은 새로운 지식도 습득할 수 있습니다.

2. RAG(Retrieval-Augmented Generation) - 정보 검색과 생성의 결합

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 모델이 질문에 답변하기 위해 단순히 학습된 지식만 사용하는 것이 아니라, 외부 데이터베이스나 검색 시스템을 활용하여 필요한 정보를 검색한 후 그 정보를 바탕으로 답변을 생성하는 방법입니다.

RAG의 과정

1. 질문 입력: 사용자가 모델에 질문을 입력합니다.
2. 정보 검색: 모델은 외부 데이터베이스나 문서에서 질문과 관련된 정보를 검색합니다. 이 과정에서 모델은 질문의 핵심을 이해하고, 어떤 정보가 필요할지를 판단합니다.
3. 정보 통합 및 답변 생성: 검색된 정보를 바탕으로 모델이 답변을 생성합니다. 이때, 모델은 검색된 정보와 기존에 학습된 내용을 조합하여 더 정확하고 관련성 높은 답변을 제공합니다.
4. 출력: 최종적으로 생성된 답변이 사용자에게 출력됩니다.

RAG의 장점은 모델이 학습된 지식에 국한되지 않고, 외부의 최신 정보나 특정 데이터베이스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 답변을 제공할 수 있다는 점입니다. 이는 특히 빠르게 변화하는 분야나 최신 정보가 중요한 경우에 매우 유용합니다.

결론

Fine Tuning과 RAG는 LLM이 학습되지 않은 새로운 지식을 답변하고 습득할 수 있게 해주는 두 가지 강력한 방법입니다. Fine Tuning은 모델을 특정 도메인에 맞게 최적화하는 반면, RAG는 외부 정보를 실시간으로 활용하여 답변을 생성합니다. 이러한 방법들을 통해 LLM은 더 다양한 상황에서 유용하게 사용될 수 있으며, 사용자는 더 나은 품질의 답변을 얻을 수 있습니다.

이제 인공지능에 대한 이해도가 높아진 만큼, 이 두 가지 방법을 활용하여 실제로 LLM을 어떻게 더 똑똑하게 만들 수 있는지 탐구해보는 것도 흥미로울 것입니다. 앞으로도 인공지능 기술의 발전과 함께 이러한 방법들이 어떻게 진화해 나갈지 지켜보는 것도 중요한 과제입니다.