RAG vs PEFT: LLM 활용의 두 가지 전략
RAG와 PEFT 비교
LLM(Large Language Model)을 활용하여 특정 도메인에 맞는 AI 모델을 구축하는 방법에는 다양한 접근 방식이 있습니다. 그 중에서도 RAG(Retrieval Augmented Generation)와 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)는 가장 널리 사용되는 두 가지 방법입니다.
RAG (Retrieval Augmented Generation)
- 개념: LLM이 필요한 정보를 외부의 데이터를 검색해서 입력하고, 이를 바탕으로 답변을 생성하는 방식입니다.
- 장점:
- 유연성: 새로운 정보가 추가되거나 변경될 때, 지식베이스만 업데이트하면 되므로 모델 재학습이 필요 없습니다.
- 해석 가능성: 모델이 어떤 정보를 바탕으로 답변을 생성했는지 추적할 수 있어 신뢰성을 높일 수 있습니다.
- 데이터 효율성: 전체 모델을 재학습하는 것보다 적은 데이터와 컴퓨팅 자원으로 모델을 개선할 수 있습니다.
- 단점:
- 지식베이스 구축: 정확하고 최신화된 지식베이스를 구축하고 관리하는 비용이 발생합니다.
- 검색 효율성: 적절한 정보를 빠르게 검색하기 위한 효율적인 검색 시스템이 필요합니다.
PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
- 개념: LLM의 일부 파라미터만 미세 조정하여 특정 작업에 맞게 모델을 적응시키는 방법입니다.
- 장점:
- 빠른 학습: 전체 모델을 재학습하는 것보다 훨씬 빠르게 모델을 조정할 수 있습니다.
- 적은 메모리 사용량: 전체 모델을 메모리에 올릴 필요 없이 미세 조정할 파라미터만 로드하면 됩니다.
- 높은 성능: 적절한 파라미터를 조정하면 전체 모델을 재학습한 것과 유사한 성능을 얻을 수 있습니다.
- 단점:
- 과적합 위험: 너무 많은 파라미터를 조정하면 과적합이 발생할 수 있습니다.
- 전문 지식 요구: 어떤 파라미터를 조정해야 할지 결정하기 위해 깊이 있는 지식이 필요합니다.
RAG vs PEFT: 어떤 것을 선택해야 할까요?
| 특징 | RAG | PEFT |
|---|---|---|
| 유연성 | 높음 | 낮음 |
| 해석 가능성 | 높음 | 낮음 |
| 데이터 효율성 | 높음 | 높음 |
| 학습 속도 | 느림 | 빠름 |
| 메모리 사용량 | 적음 | 적음 |
| 전문 지식 요구 | 낮음 | 높음 |
RAG는 유연성과 해석 가능성이 높아, 지속적으로 변화하는 정보를 처리해야 하는 경우에 적합합니다. 예를 들어, 최신 뉴스 기사를 바탕으로 질문에 답하는 챗봇이나, 실시간으로 업데이트되는 데이터베이스를 활용하는 애플리케이션에 적합합니다.
PEFT는 빠른 학습 속도와 높은 성능을 요구하는 경우에 적합합니다. 예를 들어, 특정 도메인의 텍스트 데이터를 생성하거나 분류하는 작업에 적합합니다.
RAG와 PEFT는 각각 장단점이 있으며, 어떤 방법을 선택할지는 문제의 특성과 요구사항에 따라 달라집니다. 많은 경우, RAG와 PEFT를 결합하여 사용하는 것이 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, RAG를 통해 외부 정보를 검색하고, PEFT를 통해 모델을 미세 조정하여 더욱 정확하고 유연한 모델을 구축할 수 있습니다.
선택 시 고려해야 할 요소
- 데이터: 데이터의 양, 질, 업데이트 주기
- 성능: 모델의 정확도, 속도, 메모리 사용량
- 해석 가능성: 모델의 의사 결정 과정을 이해해야 할 필요성
- 유지보수: 모델을 지속적으로 관리하고 업데이트해야 하는 정도
참고:
- RAG와 PEFT는 상호 배타적인 것이 아니라, 상황에 따라 함께 사용될 수 있습니다.
- 모델의 성능은 다양한 요인에 따라 달라지므로, 실제로 모델을 구축하고 평가해 보는 것이 중요합니다.
