Fine-tuning과 RAG에 대해 알아보자.

 최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 언어 모델의 성능을 극대화하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 특히, 대형언어모델(LLM)을 특정 작업에 최적화하여 더욱 효과적으로 활용하고자 하는 연구와 개발이 활발히 이루어지고 있습니다. 이 글에서는 두 가지 주요 기법인 'Fine-tuning'과 'Retrieval-Augmented Generation (RAG)'을 소개하며, 이러한 방법들이 어떻게 LLM의 성능을 향상시킬 수 있는지 탐구해 보고자 합니다.

 

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LLM을 더 똑똑하게 만드는 방법, 미세조정 방법

 

1) Fine-tuning

 

 Fine-tuning은 사전 학습된 기존 언어 모델에 추가로 외부 데이터를 더 학습시키는 방법입니다.  기존 모델의 대부분의 파라미터를 유지하면서 특정 부분의 가중치만을 조정하여 모델을 특정 도메인이나 애플리케이션에 적합하게 만듭니다. 이 과정은 모델이 특정 도메인이나 애플리케이션에 더 적합한 성능을 발휘할 수 있도록 합니다.

 

Fine-tuning은 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

1. 사전 학습된 모델 준비: 기본적으로 대규모 일반 데이터셋으로 학습된 모델을 사용한다.
2. 특정 데이터 수집: 모델이 잘 수행해야 하는 특정 작업(예: 고객 서비스, 의료 데이터 분석 등)에 관련된 데이터를 수집한다.
3. 모델 재학습: 수집한 데이터를 사용하여 모델을 재학습시킨다. 이때 기존의 사전 학습된 가중치를 유지하면서 새로운 데이터에 적합하도록 조정한다.
4. 평가 및 조정: Fine-tuning된 모델의 성능을 평가하고 필요에 따라 추가로 조정한다.

 

Fine-tuning의 주요 이점은 모델이 특정 도메인에서 더 높은 정확도와 유용성을 가지게 된다는 점입니다. 예를 들어, 의료 기록 분석을 위한 모델은 일반 대화 모델보다 더 정밀한 결과를 제공할 수 있습니다. 따라서 LLM모델의 답변을 특정 형식에 맞춰서 나오도록 하고자 할때, 특정 데이터를 좀 더 명확하게 학습시키고 싶을때 사용하면 효과적인 기법입니다.

 

Fine-tuning 기법

• 전이 학습(Transfer Learning) : 일반적인 대규모 데이터셋에서 미리 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 추가 학습한다. 사전 학습된 모델의 지식을 활용하여 더 적은 데이터와 리소스로도 높은 성능을 얻을 수 있다.
• 데이터 증강(Data Augmentation) : 학습 데이터의 다양성을 높이기 위해 원본 데이터를 변형하거나 추가 데이터를 생성한다. 모델이 다양한 상황을 학습할 수 있도록 도와주어 일반화 성능을 높인다.
• 지식 증류(Knowledge Distillation) : 큰 모델(교사 모델)의 지식을 작은 모델(학생 모델)로 전달하여 작은 모델의 성능을 향상시킨다. 계산 자원을 절약하면서도 높은 성능을 유지할 수 있다.
• 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning) : 학습 과정에서 사용되는 하이퍼파라미터(예: 학습률, 배치 크기 등)를 최적화한다. 모델의 성능을 극대화할 수 있다.
• LoRA (Low-Rank Adaptaion) : 최근 가장 많이 사용하는 기법으로 기존의 모델 파라미터를 고정하고, 저랭크 업데이트 매트릭스만 학습하는 기법이다. 모델 파라미터의 랭크를 낮춰 파라미터 수를 줄이는 동시에 모델의 성능을 유지하거나 개선할 수 있도록 한다. 파라미터 수를 줄이면서도 모델의 성능을 유지할 수 있기에 학습 시간이 단축되고, 계산 자원도 절약된다. 그리고 모델 크기를 줄이면서도 성능 저하를 최소화할 수 있다.
• DoRA (Decoupled Low-Rank Adaptation) : LoRA 기법의 한 변형으로, 모델의 각 레이어를 독립적으로 저랭크 매트릭스를 사용하여 조정하는 방법이다. 모델의 각 레이어에 대해 별도로 저랭크 매트릭스를 적용한다. 이를 통해 모델의 특정 레이어에 대한 조정을 세밀하게 할 수 있다. 모델의 성능을 보다 정밀하게 최적화할 수 있으며, 특정 작업에 맞춘 조정이 가능하다.
• QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) : Low-Rank Adaptation에 양자화를 결합한 방법으로, 모델의 파라미터를 양자화하여 저장 공간과 계산 자원을 더욱 절약하는 기법이다. 모델 파라미터를 저랭크 매트릭스를 사용해 조정한 후, 이를 양자화하여 저장하여 이 통해 파라미터 수를 줄이면서도 모델의 성능을 크게 손상시키지 않는다. 저장 공간과 계산 자원이 대폭 절약하면서도 높은 성능을 유지할 수 있다.

※ Unsloth

 Unsloth는 LLM을 훨씬 더 빠르게 미세 조정할 수 있도록 개발된 오픈 소스 라이브러리입니다. LoRA와 QLoRA 뿐만 아니라 다양한 모델들을 미세조정 학습하는데 효과적입니다. 학습시간과 메모리 사용량을 줄여줍니다.

 

Fine-tuning 문제점

• 시간 및 비용 : Fine-tuning은 모델을 추가로 학습시키기 때문에 시간이 많이 걸리고, 계산 자원이 많이 필요할 수 있다. 대규모 모델을 Fine-tuning하려면 고성능 GPU나 TPU가 필요하며, 이는 비용이 많이 든다.
• 복잡성 증가 : Fine-tuning 과정은 다양한 하이퍼파라미터 조정과 데이터 준비가 필요하기 때문에 복잡성이 증가한다. 적절한 하이퍼파라미터를 찾기 위해 여러 실험을 수행해야 하며, 이는 시간과 노력이 많이 소요된다.

 

 

2) RAG (Retrieval-Augmented Generation)

 

 RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 기존 언어 모델에 검색 기능을 결합하여 입력된 질문과 관련된 정보를 데이터베이스에서 검색한 후, 이를 기반으로 적절한 답변을 생성합니다. LLM에게 참고자료를 주고, 검색 기능을 통해 그와 관련성 높은 대답을 유도시키는 방법입니다. 이 접근법은 모델이 더 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하도록 지원하며, 특히 정확한 출처가 중요한 정보를 제공할 때 유용합니다.

 

RAG의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. Retrieval (검색): 모델은 먼저 데이터베이스나 문서 저장소에서 관련 정보를 검색한다. 이는 입력 질문과 관련된 정보를 찾아내는 단계이다.
2. Generation (생성): 검색된 정보를 바탕으로 최종 응답을 생성한다. 이 단계에서 언어 모델은 검색된 정보를 통합하여 사용자 질문에 대한 구체적이고 정확한 답변을 만든다.

 

RAG의 주요 이점은 두 가지 접근 방식의 장점을 결합하여 더 높은 정확도와 관련성을 제공한다는 것입니다. 예를 들어, 단순 생성 모델은 잘못된 정보를 생성할 가능성이 있지만, RAG 모델은 검색된 실제 정보를 활용하여 정확도를 높일 수 있습니다. 따라서 답변의 "출처"가 중요한 Q&A system 또는 할루시네이션을 줄이고 맥락 범위 안에서만 답변 시키고자 할때 사용하면 효과적인 기법입니다.

 

RAG의 기법

• BM25 : 전통적인 정보 검색 기법으로, 텍스트의 빈도와 역문서 빈도(IDF)를 기반으로 문서의 관련성을 평가합니다. 단순하지만 강력한 검색 성능을 제공하며, 대규모 데이터베이스에서 빠르게 동작합니다.
• Keyword Matching  : 입력된 쿼리와 문서의 키워드를 매칭하여 관련 문서를 검색합니다. 특정 키워드가 포함된 문서를 검색하여 RAG 모델에 제공하는 방식입니다.

Vector Database를 사용한 RAG의 기법

• Dense Passage Retrieval (DPR) : DPR은 주어진 질문에 대해 문서 내에서 관련 구절을 밀집 벡터로 인코딩하여 검색하는 방법이다. 이 벡터들은 모델이 학습한 임베딩 공간에서 유사성을 기준으로 관련 문서를 찾는다. FAQ 시스템에서 사용자가 질문을 입력하면, 관련 구절을 검색하여 정확한 답변을 제공할 수 있다.
• Hybrid Retrieval : DPR과 BM25 같은 다양한 검색 기법을 결합하여 더 나은 성능을 제공하는 방법이다. 예를 들어, 처음에는 BM25로 넓은 범위에서 관련 문서를 찾고, 이후 DPR을 사용해 더 정교하게 관련 구절을 검색할 수 있다. 각 검색 기법의 강점을 활용하여 더 높은 정확도와 효율성을 가진다.

※ Vector Database

 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터를 효율적으로 저장하고 검색하는 데이터베이스입니다. 이는 RAG 모델이 입력 쿼리에 대해 가장 관련성이 높은 문서를 신속하게 찾을 수 있게 합니다. RAG는 대규모 데이터셋에서 정보를 검색해야 하기 때문에 벡터 데이터베이스의 확장성이 중요합니다. 벡터 데이터베이스는 수백만 개의 벡터를 효율적으로 관리하고 검색할 수 있습니다. 하지만 문서 자체가 아닌 "embedding"의 유사도를 비교하기 때문에 검색의 결과물을 완전히 신뢰할 수 없다는 단점이 있습니다.

 

RAG  문제점

• 검색과 생성 모델을 결합하여 사용하기 때문에 시스템의 복잡도가 증가하여 시스템 구현과 유지 보수가 더 어려워질 수 있다.
• 검색 단계와 생성 단계를 거쳐야 하기 때문에 응답 시간이 길어질 수 있다. 따라서 실시간 응답이 중요한 어플에는 사용이 부적절하다.

 

 

 Fine-tuning과 RAG는 언어 모델의 효율성과 정확성을 크게 향상시키는 서로 다른 접근 방식을 제공합니다. Fine-tuning은 특정 도메인에 맞게 모델을 조정하여 섬세한 작업을 가능하게 하는 반면, RAG는 실시간 정보 검색을 통해 응답의 정확도를 높입니다. 이 두 방법을 통합하면 언어 모델의 성능이 크게 향상될 수 있으며, 각 기법은 특정 상황과 요구에 따라 유연하게 적용될 수 있습니다. 이러한 기법들을 효과적으로 활용하면 AI는 인간적인 대화 능력을 갖추고 복잡한 문제를 해결하는 데 있어 훌륭한 파트너가 될 수 있습니다. 이는 AI를 단순한 도구에서 실질적인 협력자로 진화시키는 중요한 발전입니다.

 

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 Fine-tuning과 RAG는 언어 모델을 향상시키는 데 중요한 도구로, 각각의 방법이 제공하는 특성을 이해하고 적절히 활용하는 것이 중요합니다. 이 기술들은 AI의 응답 정확성과 상황적 맥락 이해를 크게 개선함으로써, AI를 일상생활과 전문 분야에서 더욱 유용한 도우미로 만들 수 있습니다. 특히, 이러한 발전은 AI가 단순한 작업 자동화 도구를 넘어서 실질적인 의사결정과 창의적 문제 해결에 기여할 수 있게 합니다. 따라서, 기업들과 개발자들은 이 기술들을 활용하여 AI의 가능성을 극대화하고, 더욱 인간적인 상호작용을 구현할 수 있습니다. 최종적으로, 이러한 발전은 AI와 인간이 협력하는 미래로 나아가는 데 필수적인 기반이 될 것입니다.