LLM과 성능향상 방법

ChatGPT가 발표된 이후 많은 기업들에서 LLM을 자체개발하거나 LLM을 이용한 서비스들을 출시하기 시작했는데요. 저도 LLM을 이용한여러 서비스들을 아주 잘 이용하고 있습니다. ChatGPT, 퍼플랙시티, 커서AI, 코파일럿 등 여러 서비스들 사용하고 있고 계속해서 출시되고 있는 새로운 서비스들을 눈여겨 보고있는데요.

 

이런 LLM을 이용한 서비스를 개발하는 과정과 이를 테스트하는 방법들을 한번 살펴보겠습니다.

 

LLM이란?

Large Language Model(LLM)은 AI 기술의 최전선에 있는 혁신적인 모델입니다. LLM은 대규모 언어 모델의 약자로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델입니다. 이 모델들은 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 인터넷에서 수집한 엄청난 양의 텍스트를 학습합니다. 그 결과, 인간의 언어를 놀라울 정도로 자연스럽게 이해하고 생성할 수 있게 되었습니다.

 

LLM의 이론적 기반

LLM의 근간이 되는 이론은 크게 두 가지입니다. 첫째, 2017년 구글 연구팀이 발표한 '트랜스포머' 아키텍처입니다. 이 아키텍처는 '자기 주의(Self-Attention)' 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스의 각 요소가 다른 모든 요소와 어떻게 관련되는지 계산합니다. 이를 통해 긴 거리의 의존성을 효과적으로 포착할 수 있게 되었습니다. 둘째, OpenAI의 연구팀이 발견한 '스케일링 법칙'입니다. 이 법칙은 모델의 크기, 데이터셋의 크기, 컴퓨팅 파워를 동시에 증가시키면 모델의 성능이 로그 선형적으로 향상된다는 것을 보여줍니다.

 

LLM의 능력과 응용 분야

LLM의 능력은 매우 다양합니다. 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 답변은 기본이고, 코드 작성, 창의적인 글쓰기, 수학 문제 해결까지 가능합니다. 심지어 이미지를 설명하거나, 간단한 이미지를 생성하는 모델도 있습니다. QA 엔지니어의 관점에서 보면, 테스트 케이스 자동 생성, 버그 리포트 분석, 사용자 피드백 요약 등에 활용할 수 있어 매우 흥미롭습니다.

 

LLM을 활용한 서비스 개발: RAG와 파인튜닝

LLM을 이용해 내가 원하는 서비스를 만들기 위해서는 LLM에 추가적인 성능향상이 필요합니다. 특정 분야와 도메인에 맞춰 학습 시키거나 기능을 추가하여 서비스를 개발할 수 있습니다.

성능을 향상 시키는 방법 두가지를 비교하며 어떤 상황에서 어떤 방법을 사용해야하는지 한번 알아보겠습니다.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG는 LLM의 성능을 향상시키는 강력한 기술입니다. 이 방법은 외부 지식을 활용하여 LLM의 응답을 보강합니다.

RAG의 작동 원리

정보 검색: 사용자의 질문이 입력되면, 관련된 정보를 외부 데이터베이스에서 검색합니다.
컨텍스트 주입: 검색된 정보를 LLM에 제공하여 응답 생성 시 참고하도록 합니다.
응답 생성: LLM은 주어진 컨텍스트를 바탕으로 더 정확하고 관련성 높은 응답을 생성합니다.

RAG의 장점

최신 정보 반영: 외부 데이터베이스를 지속적으로 업데이트하여 최신 정보를 제공할 수 있습니다.
특정 도메인 전문성: 특정 분야의 전문 지식을 쉽게 통합할 수 있습니다.
환각(Hallucination) 감소: 외부 정보를 참조하므로 잘못된 정보 생성 가능성이 줄어듭니다.

RAG 구현 방법

벡터 데이터베이스 구축: 문서를 벡터화하여 저장합니다 (예: Pinecone, Faiss).
임베딩 모델 선택: 텍스트를 벡터로 변환하는 모델을 선택합니다 (예: BERT, Sentence-BERT).
검색 시스템 구현: 사용자 쿼리와 가장 관련성 높은 문서를 검색합니다.
LLM과 통합: 검색된 정보를 LLM의 입력에 포함시킵니다.

 

파인튜닝 (Fine-tuning)

파인튜닝은 사전 학습된 LLM을 특정 태스크나 도메인에 맞게 추가로 학습시키는 과정입니다.

파인튜닝의 목적

특정 도메인 적응: 특정 분야의 전문 용어나 지식을 학습합니다.
태스크 특화: 특정 작업(예: 감성 분석, 요약)에 대한 성능을 향상시킵니다.
기업 고유의 톤앤매너 학습: 기업의 브랜드 아이덴티티에 맞는 응답을 생성합니다.

파인튜닝 방법

데이터 준비: 목표 태스크에 맞는 고품질의 데이터셋을 구성합니다.
학습 설정: 학습률, 배치 크기 등 하이퍼파라미터를 조정합니다.
모델 선택: 기본 모델(예: GPT-3, BERT)을 선택합니다.
학습 진행: 준비된 데이터로 추가 학습을 수행합니다.
평가 및 반복: 모델의 성능을 평가하고 필요시 재학습합니다.

파인튜닝 시 주의사항

과적합(Overfitting) 방지: 적절한 양의 데이터와 학습 에폭을 설정합니다.
윤리적 고려: 편향성을 줄이고 공정한 결과를 내도록 주의합니다.
계산 비용: 대규모 모델의 경우 파인튜닝에 많은 컴퓨팅 자원이 필요할 수 있습니다.

RAG와 파인튜닝의 비교

특성RAG파인튜닝

특성	RAG	파인튜닝
구현 난이도	상대적으로 쉬움	더 복잡하고 자원 집약적
유연성	높음 (쉽게 정보 업데이트 가능)	낮음 (재학습 필요)
성능	특정 도메인에서 우수	특정 태스크에 최적화
유지 보수	데이터베이스 업데이트로 가능	주기적인 재학습 필요

결론

RAG와 파인튜닝은 LLM을 기반으로 한 서비스 개발에 있어 각각의 장단점을 가지고 있습니다. RAG는 외부 지식을 효과적으로 활용하여 최신 정보를 반영할 수 있는 반면, 파인튜닝은 모델 자체를 특정 용도에 맞게 최적화할 수 있습니다.