[LLM 학습] Fine-tuning vs RAG

Q. llm model 추가 학습 방법에는 fine tuning과 rag 를 이용하는 방법, 크게 이 두가지가 있다고 알고 있어. 맞아?

네, 맞습니다. LLM(Large Language Models)을 사용할 때 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 추가 학습시키는 주요 방법으로는 Fine-tuning과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)을 사용하는 방법이 있습니다. 이 두 방법은 서로 다른 접근 방식을 제공합니다.

1. Fine-tuning: 이 방법은 사전 학습된 LLM에 추가 학습 데이터를 제공하고, 모델의 모든 또는 일부 파라미터를 특정 작업이나 도메인 데이터에 맞게 재학습시키는 과정입니다. Fine-tuning을 통해 모델은 새로운 데이터셋의 패턴을 학습하며, 이는 모델이 특정 작업에 더 잘 성능을 내도록 돕습니다. 예를 들어, 법률이나 의료 분야와 같이 특화된 영역에서 모델의 이해도와 예측 정확도를 높일 수 있습니다.

2. RAG(Retrieval-Augmented Generation): RAG는 검색을 기반으로 하는 방법으로, 주어진 질문이나 입력에 대해 관련 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 답변을 생성하는 과정을 포함합니다. 이 방법은 특히 대규모의 정보 저장소에서 관련 정보를 검색하고, 이를 통해 보다 정확하고 정보에 기반한 답변을 생성할 때 유용합니다. RAG는 검색된 정보를 모델의 예측 과정에 통합함으로써, 모델이 더 넓은 범위의 지식을 활용하여 답변을 생성할 수 있게 합니다.

두 방법 모두 각각의 장점이 있으며, 사용 사례나 목표에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있습니다. Fine-tuning은 모델이 특정 도메인의 언어 패턴과 지식을 더 깊이 이해하도록 돕는 반면, RAG는 실시간으로 대규모 데이터베이스에서 정보를 검색하여 답변의 정확도와 관련성을 높이는 데 초점을 맞춥니다.

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Q. LLM을 추가 학습 시키는 방법에서는 fine tuning 보다는 rag가 더 빠르지?

RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 Fine-tuning 사이에서 "빠르게" 추가 학습을 시키는 방법을 선택하는 것은 목표하는 바와 구체적인 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 이 두 방법은 근본적으로 다른 접근법을 사용하며, 각각의 속도와 효율성은 사용 사례와 필요에 따라 변할 수 있습니다.

- Fine-tuning은 모델의 가중치를 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 조정하는 과정입니다. 이 방법은 모델을 새로운 도메인이나 작업에 맞게 "재교육"하는 것을 포함하며, 이 과정에서 학습 데이터의 크기와 모델의 복잡성에 따라 학습 시간이 결정됩니다. 대체로, Fine-tuning은 적절한 양의 특정 도메인 데이터가 있고, 모델이 해당 도메인의 언어 패턴과 지식을 학습해야 할 때 사용됩니다.

https://medium.com/neo4j/knowledge-graphs-llms-fine-tuning-vs-retrieval-augmented-generation-30e875d63a35

- RAG는 기존의 문서나 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여, 해당 정보를 기반으로 답변을 생성하는 방식입니다. 이 방법은 모델이 직접 학습하는 것보다는 외부 정보를 활용하여 답변의 품질을 향상시키는 데 초점을 맞춥니다. RAG의 속도와 효율성은 대규모 정보 저장소에서 관련 정보를 신속하게 검색하고 처리할 수 있는 능력에 크게 의존합니다.

 

https://neo4j.com/developer-blog/knowledge-graphs-llms-multi-hop-question-answering/

 

정리하면, 당장의 "속도" 측면에서 볼 때, RAG는 기존 지식을 바탕으로 새로운 질문에 대답하는 방식이기 때문에, 모델을 특정 데이터셋에 맞게 전체적으로 학습시키는 Fine-tuning 과정보다는 더 "빠른" 결과를 제공할 수 있습니다. 하지만, 이는 RAG가 특정 유형의 작업(예: 특정 정보를 검색하여 답변을 생성하는 작업)에 더 적합할 때 해당되며, 모델 자체의 이해도나 언어 처리 능력을 근본적으로 향상시키기 위해서는 여전히 Fine-tuning이 필요할 수 있습니다. 결국, 목표하는 작업의 유형과 요구 사항에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.