대규모 언어 모델(LLM)의 활용이 늘어나면서 성능을 최적화하는 방법도 점점 다양해지고 있습니다. 대표적인 방식으로는 ‘파인튜닝(Fine-tuning)’과 ‘프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)’이 있으며, 두 방법 모두 모델의 성능을 향상시키는 데 유용하지만, 접근 방식과 목적이 달라서 이에 대한 개념 이해 및 용도에 맞는 구별이 필요하다고 생각합니다. 파인튜닝 및 프롬프트 엔지니어링의 개념과 특징에 대해 알아가 보겠습니다.
1. 파인튜닝(Fine-tuning)의 개념과 특징
파인튜닝은 이미 학습된 LLM을 특정 도메인이나 목적에 맞춰 추가적으로 학습시키는 방법입니다. 기존 모델이 대량의 데이터로 사전 학습(Pre-training)된 상태에서, 보다 좁은 범위의 데이터로 추가 학습을 진행함으로써 원하는 결과를 더 정확하게 얻을 수 있도록 합니다.
예를 들어, 법률 문서를 분석하는 AI를 만들고 싶다면 일반적인 LLM을 그대로 사용하는 것보다 법률 데이터셋으로 파인튜닝하면 더 정밀한 답변을 얻을 수 있습니다. 법률 데이터를 활용하는 예시처럼, 의료, 금융, 소프트웨어 개발 등 특정 산업에 특화된 응답을 제공하려면 관련 데이터로 모델을 추가 학습시키는 것이 성능 및 정확도 향상에 매우 효과적인 영향을 줍니다.
파인튜닝은 주로 다음과 같은 방식으로 진행됩니다.
- 전체 모델 파인튜닝: 모델의 모든 가중치를 조정하는 방식으로, 새로운 데이터에 맞춰 모델을 완전히 학습시킵니다. 성능 개선 폭이 크지만 연산 비용이 높고 시간이 많이 걸립니다.
- 부분 파인튜닝: 모델의 일부 계층만 업데이트하는 방식입니다. 연산량을 줄이면서도 특정 도메인에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- LoRA(Low-Rank Adaptation)와 같은 기법: 기존 모델의 주요 가중치는 유지하면서 작은 추가 계층을 학습시켜 빠르고 효율적인 파인튜닝을 가능하게 합니다.
파인튜닝은 특정 목적에 최적화된 모델을 만들 수 있다는 점에서 강력한 방법이지만, 충분한 양질의 데이터가 필요하며, 학습을 위한 시간과 계산 비용이 상당하다는 점을 단점으로 생각할 수 있습니다.
2. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)의 개념과 특징
프롬프트 엔지니어링은 모델을 재학습시키지 않고, 입력하는 문장의 구조와 표현을 조정하여 원하는 출력을 얻는 방법입니다. 즉, 모델 자체를 변경하지 않고 효과적으로 활용하는 기술이라고 볼 수 있습니다.
예를 들어, LLM에게 “이 문장을 번역해줘”라고 요청할 수도 있지만, “이 문장을 정확하고 자연스럽게 한국어로 번역해줘”라고 입력하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 이런 식으로 프롬프트를 조정하면서 최적의 답변을 이끌어내는 것이 프롬프트 엔지니어링의 핵심입니다.
프롬프트 엔지니어링은 다음과 같은 방식으로 활용됩니다.
- 명확한 지시 제공: 프롬프트에서 원하는 답변 형식이나 스타일을 구체적으로 명시하는 것이 중요합니다. 예를 들어, “한 문장으로 요약해줘”보다는 “이 문장을 20자 이내로 요약해줘”라고 하면 더 정확한 응답을 얻을 수 있습니다.
- Few-shot Learning: 몇 가지 예시를 제공하여 모델이 패턴을 학습하도록 유도하는 방법입니다. 예를 들어, “다음과 같이 요약해줘: A→B, C→D”처럼 입력하면 유사한 패턴으로 답변을 생성할 확률이 높아집니다.
- Chain-of-Thought(연쇄적 사고) 기법: 복잡한 문제를 단계적으로 풀도록 유도하는 방식입니다. “문제를 푸는 과정을 자세히 설명하면서 답을 도출해줘”라고 하면 더 논리적인 답변을 받을 수 있습니다.
프롬프트 엔지니어링의 장점은 모델을 변경하지 않고도 다양한 방식으로 활용할 수 있다는 점입니다. 별도의 학습 과정이 필요 없고, 간단한 수정만으로 원하는 결과를 얻을 수 있기 때문에 빠르고 비용 효율적인 방법입니다. 하지만 모델이 학습한 데이터 범위를 벗어나는 경우 한계가 있으며, 복잡한 도메인에서는 원하는 품질의 답변을 얻기 어려울 수 있습니다.
3. 파인튜닝 및 프롬프트 엔지니어링 중 용도에 맞는 선택은?
두 방법은 각기 다른 장점과 단점을 가지므로, 목적과 상황에 따라 적절히 선택하는 것이 중요합니다. 빠른 테스트나 다양한 질문을 처리해야 하는 경우라면 프롬프트 엔지니어링이 더 적합합니다. 하지만 특정한 도메인 지식이 필요하거나, 지속적으로 높은 정확도를 유지해야 하는 환경이라면 파인튜닝이 필수적입니다.
예를 들어, 고객 서비스 챗봇을 운영한다고 가정하면 프롬프트 엔지니어링만으로도 충분할 수 있습니다. 하지만 법률 상담 AI처럼 전문적인 지식이 필요한 경우에는 법률 문서를 기반으로 파인튜닝해야 더 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있습니다.
가장 효과적인 방법은 두 가지 기법을 조합하여 활용하는 것입니다. 기본적으로 프롬프트 엔지니어링을 적용하되, 한계가 명확한 경우에는 파인튜닝을 고려하는 것이 좋습니다. 이를 통해 LLM을 더욱 효율적으로 활용할 수 있으며, 성능과 비용 측면에서도 최적의 균형을 맞출 수 있습니다.