파인 튜닝 vs. RAG: 차이점 이해하기

• 제목: "Fine-tuning vs. RAG: Understanding the Difference"
• Fine-tuning: 사전 학습된 모델을 특정 작업에 최적화된 데이터셋으로 추가 학습해, 모델의 내부 설정을 조정하여 전문적인 작업을 더 잘 수행하게 함.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 외부 데이터베이스 또는 지식 소스로부터 실시간 정보를 추가하여 모델의 응답을 향상시킴.
• Fine-tuning은 특정 도메인 내에서 일관된 성능이 필요한 작업에 적합하며, RAG는 최신 정보 제공이 필요한 상황에 이상적임.
• 두 접근 방식은 종종 결합되어 AI 성능을 향상시킴.

핵심 요약

• 핵심 차이 이해: Fine-tuning과 RAG의 기능과 적용 차이를 이해함.
• Fine-tuning 사용 시기: Fine-tuning이 선호되는 시나리오 탐색.
• RAG 사용 시기: RAG가 AI 성능을 크게 개선할 수 있는 사용 사례 발견.
• 최적 구현 방법: Best practices를 통한 전략적 구현 방법 제공.
• 적절한 접근법 선택: 목표에 맞는 방법을 선택하는 방법 결정.

Fine-tuning

• Fine-tuning 정의: 사전 학습된 모델을 특정 작업에 더 맞게 작은 데이터셋으로 추가 학습.
• Best practices: 명확한 목표 설정, 고품질 데이터 큐레이션, 오버피팅 모니터링, 데이터 업데이트 및 재학습.

RAG

• RAG 정의: 생성 AI와 검색 기반 방법을 결합하여 모델이 실시간으로 외부 데이터베이스나 문서를 조회해 관련 정보를 반환함.
• Best practices: 최신 데이터 소스 활용, 검색 전략 최적화, 도메인 적합 데이터 통합, 성능 평가 및 조정.

Fine-tuning vs. RAG 선택 기준

• Fine-tuning 적절 시점

  • 일관성이 중요한 작업
  • 도메인 특화 지식이 필요한 작업
  • 외부 데이터 부족 시

• RAG 적절 시점

  • 최신 정보가 필요한 동적 작업
  • 다양한 지식 베이스 필요 시
  • 사실 정확성이 중요한 상황

최적화 Best Practices

• 프롬프트 엔지니어링: 기본 방법으로 시작, 컨텍스트 학습 등을 통한 모델 응답 최적화.
• Specialized Tasks: 프롬프트 엔지니어링으로 해결되지 않으면 Fine-tuning 시도.
• 컨텍스트 계산: 모델이 포함되지 않은 정보를 제공해야 하는 경우 RAG 사용.
• 방법 결합: Fine-tuning과 RAG 동시 사용으로 최적의 결과 도출.

접근법 선택

• Fine-tuning: 전문 작업 수행에 적합
• RAG: 동적 정보 조회 필요 작업에 적합
• 결합 사용: 두 가지 접근법을 혼합해 최상의 결과 도출

추가 정보 제공

• Fine-tuning와 RAG에 관한 더 많은 정보는 FinetuneDB 등에서 확인 가능.