LLM 활용법: RAG, 파인튜닝, 프롬프트

1. 요약

• 본 리포트는 거대언어모델(LLM)의 다양한 적용 및 활용 방법론에 대해 다룹니다. 주요 주제로는 RAG(검색 증강 생성), 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링이 있으며, 각각의 방법론에 대한 구체적인 사례와 장단점을 분석합니다. LLM의 발전 역사와 현재 상태를 설명하며, 다양한 접근 방식이 필요한 상황과 그에 맞는 최적의 방법론을 논의합니다. 예를 들어, RAG는 대규모 문서를 기반으로 필요한 정보를 검색하고 생성하는데, 고객 지원 센터의 Q&A 시스템에 유용합니다. 파인튜닝은 특정 작업에 모델을 최적화하는 반면, 프롬프트 엔지니어링은 모델 출력의 품질을 향상시키기 위한 방법입니다.

2. 거대언어모델(LLM)의 현황

• 2-1. 거대언어모델(LLM)의 발전 및 역사

• 언어 모델링은 지난 20년 동안 언어 이해 및 생성을 위해 널리 연구되어 왔으며, 통계적 언어 모델에서 신경망 언어 모델로 발전해왔습니다. 최근에는 대규모 말뭉치에 대해 트랜스포머 모델을 사전 학습시킨 사전 학습 언어 모델(PLM)이 제안되며, 이는 다양한 자연어 처리 작업을 해결하는 데 강력한 성능을 보이고 있습니다. LLM의 등장은 ChatGPT와 같은 시스템의 출시로 인해 큰 주목을 받고 있으며, AI 커뮤니티 전체에 중요한 영향을 미치고 있습니다.

• 2-2. LLM의 주요 특징 및 기능

• LLM은 수천억 개의 매개변수를 포함하며, 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 여러 가지 방면에서 향상된 성능을 보여줍니다. 기본적으로 LLM은 언어 모델링을 통해 다음 단어를 예측하고, 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 특히, 인컨텍스트 학습, 인스트럭션 팔로잉, 단계별 추론 등과 같은 이머전트 능력을 통해 복잡한 문제를 해결하는 데 뛰어난 성과를 보이고 있습니다.

• 2-3. LLM의 사전 학습, 적응 튜닝, 활용, 역량 평가

• LLM의 능력을 최적화하기 위해 사전 학습, 적응 튜닝, 활용, 그리고 역량 평가가 중요합니다. 사전 학습은 대규모 데이터셋에 대한 모델 학습을 포함하며, 적응 튜닝은 특정 작업에 맞게 모델을 조정하는 과정입니다. 활용에서 LLM은 다양한 자연어 처리 작업을 지원하며, 역량 평가를 통해 모델의 성능을 측정하고 이를 바탕으로 추가 개선을 위한 정보를 제공합니다.

3. Prompting, RAG, Fine-tuning 방법론 비교

• 3-1. Prompting의 개념과 적용 사례

• 프롬프트(prompting)는 거대언어모델(LLM)이 주어진 텍스트를 바탕으로 응답을 생성하도록 유도하는 방법입니다. 예를 들어, 사용자가 명확한 질문이나 지시를 제공하면 모델이 해당 내용을 바탕으로 답변을 생성하게 됩니다. 프롬프트 엔지니어링을 통해 사용자는 모델이 출력하는 결과의 품질을 향상시킬 수 있으며, 특정한 작업에 대한 최적의 결과를 얻기 위해 다양한 프롬프트 스타일을 시도할 수 있습니다.

• 3-2. RAG(검색 증강 생성)의 정의 및 실제 활용

• 검색 증강 생성(RAG; Retrieval-Augmented Generation)은 대량의 문서를 검색하여 그에 대한 응답을 생성하는 접근 방식입니다. 특히, 문맥 창이 모델의 용량을 초과하는 경우 유용하며, 그런 상황에서 검색된 정보가 응답에 포함될 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, 고객 지원 센터의 문서를 바탕으로 하는 Q&A 챗봇에서는 전체 문맥을 사용하지 않고도 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 이를 위해 문서는 벡터 데이터베이스에 색인화되고, 적합한 임베딩 모델이 선택됩니다.

• 3-3. Fine-tuning의 과정 및 필요한 조건

• 파인튜닝(fine-tuning)은 사전 학습된 LLM에 대해 특정 작업에 맞춰 추가 학습을 수행하는 과정입니다. 이는 모델이 특정 도메인이나 데이터셋에 적합하도록 조정하는 기법입니다. 하지만, 모델의 파라미터 수가 증가함에 따라 전체 모델을 파인튜닝하기가 점점 더 어려워지고 있으며, 이로 인해 파인튜닝의 저장 및 사용 비용이 커지는 문제가 발생합니다. 또한, 파인튜닝을 통해 기존의 지식을 잃는 ‘파괴적 망각(catastrophic forgetting)’ 현상도 고려해야 할 요소입니다.

• 3-4. 각 방법론의 장단점 비교

• 각 방법론은 다양한 장단점을 가지고 있습니다. 프롬프트는 사용이 간편하지만, 복잡한 문맥을 다루기 어려울 수 있습니다. 반면 RAG는 문서 검색을 통해 더 많은 정보를 활용할 수 있으나, 적절한 벡터 데이터베이스 설정이 필수적입니다. 파인튜닝은 특정 작업에 최적화된 결과를 얻을 수 있지만, 많은 데이터와 시간이 소요됩니다. 각 방법론은 사용 사례 및 요구 사항에 따라 적절하게 선택되어야 하며, 복잡한 작업이나 다양한 데이터 소스를 다루는 경우 여러 방식의 통합이 필요할 수 있습니다.

4. 구체적 적용 사례 및 실무적 팁

• 4-1. 고객 지원 센터 문서를 활용한 RAG 적용 사례

• 고객 지원 센터 문서의 경우, 모델이 필요한 추가적인 문맥이 모델의 문맥 창을 초과하는 경우가 있습니다. 이와 같은 경우, 검색 증강 생성(RAG) 방식이 우선시될 수 있습니다. 고객 지원 센터 문서를 기반으로 한 Q&A 챗봇에서, 모델은 전체 문맥을 활용하지 않아도 응답을 제공할 수 있기 때문입니다. 문서는 Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma와 같은 벡터 데이터베이스에 색인으로 업로드되고, 최상의 검색을 위해 다양한 청크 전략이 사용됩니다.

• 4-2. 개인화된 모델을 만들기 위한 파인튜닝 절차

• 파인튜닝은 초거대언어모델(LLM)을 특정 작업에 맞게 조정하여 성능을 개선하는 방법입니다. 모델의 목적을 자유롭게 수정하기 위해 사용되며, 파인튜닝 과정에서는 작은 데이터 세트에 대해 추가 학습이 이루어집니다. 그러나 모델의 파라미터 수가 증가함에 따라 모델 전체를 파인튜닝하는 것이 어려워졌고, 이전에 학습한 정보를 잊어버리는 '파괴적 망각' 현상도 해결해야 할 과제입니다.

• 4-3. 프롬프트 엔지니어링을 통한 결과 최적화 방법

• 프롬프트 엔지니어링은 사용자가 원하는 결과를 도출하기 위해 프롬프트를 조정하는 방법입니다. 예를 들어, 사용자가 생성하고자 하는 내용이 많은 양의 문맥을 요구하는 경우, 프롬프트와 결합해 최적화된 결과를 도출해낼 수 있도록 설계됩니다. 또한, 모델의 스타일이나 응답의 톤, 포맷 등의 질적인 면도 조정할 수 있습니다.

• 4-4. 복합적인 작업에 대한 LLM의 통합 접근 방식

• 복합적인 작업에서 LLM 애플리케이션은 여러 접근 방식을 결합하여 사용할 수 있습니다. RAG와 파인튜닝을 함께 활용해 보다 정교한 결과를 도출할 수 있으며, 이를 통해 애플리케이션이 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 극대화할 수 있습니다. 이러한 통합 접근 방식은 사용 사례와 요구 사항에 따라 적절히 조화되어야 합니다.

5. 결론

• 이 리포트는 거대언어모델(LLM)의 다양한 활용 방법을 상세히 분석하며, 각 방법론의 장단점과 적합한 적용 상황을 명확히 제시합니다. RAG는 대규모 데이터에서 필요한 정보를 검색하여 생성하는데 유리하고, 파인튜닝은 특정 도메인에 특화된 모델을 만드는 데 유용합니다. 프롬프트 엔지니어링은 모델 입력을 조정하여 최적의 출력을 도출합니다. 복잡한 작업이나 다양한 데이터 소스를 다룰 때는 이들 방법을 통합하는 접근 방식이 효과적입니다. 연구는 여전히 진행 중이며, 관련 분야의 실무자들은 지속적인 업데이트와 실험을 통해 최신 기술 동향을 반영해야 합니다. 또한, 각 방법론의 한계를 인지하고, 이를 보완하기 위한 추가 연구와 실험이 필요합니다. 향후에는 LLM 기술이 더욱 발전하며, 보다 정교하고 다양한 응용이 가능해질 것으로 예상됩니다.

6. 용어집

• 6-1. RAG(검색 증강 생성) [기술]

• RAG는 검색 증강 생성을 의미하며, 기존 텍스트 데이터를 기반으로 새로운 정보를 생성하는 방법입니다. 주로 문맥이 필요한 Q&A 시스템에서 사용되며, 다양한 벡터 데이터베이스와 통합하여 높은 정확도의 검색 결과를 제공합니다.

• 6-2. 파인튜닝 [기술]

• 파인튜닝은 이미 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하는 과정입니다. 이는 적은 데이터로도 높은 성능을 기대할 수 있으며, PEFT와 QLoRA 기법을 통해 일부 파라미터만 수정하여도 효과적입니다.

• 6-3. 프롬프트 엔지니어링 [기술]

• 프롬프트 엔지니어링은 모델이 올바른 출력을 생성하도록 입력 문장을 설계하는 과정입니다. 이는 최적의 결과를 도출하기 위해 매우 중요한 기술로, 다양한 청크 전략과 문맥 배치 기술을 활용하여 효과를 극대화합니다.

7. 출처 문서

• Prompting, RAG 또는 Fine-tuning을 사용해야 할까요? - Jini AIhttps://jiniai.biz/?p=1467
• 지극히 사적인 나만의 LLM, 가질 수 있을까? [1편 - 파인튜닝]https://blog.sionic.ai/finetuning_llama
• 거대언어모델(LLM)의 현주소https://brunch.co.kr/@brunchgpjz/49