나만의 LLM 만들기? 파인튜닝(Fine-tuning)의 이해

범용 LLM을 나만의 전문가로 만드는 마법

지난 글들을 통해 우리는 LLM(거대 언어 모델)이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 놀라운 능력을 갖추고 있음을 살펴보았다. ChatGPT, Bard(Gemini), Claude와 같은 범용 LLM들은 방대한 데이터를 학습하여 다양한 질문에 답하고, 글을 쓰고, 코드를 생성하는 등 광범위한 작업을 수행한다. 하지만 이들 범용 LLM은 모든 분야에서 완벽한 성능을 발휘하지는 못한다. 특정 산업의 전문 용어나 기업의 고유한 데이터, 혹은 특정 스타일과 어조를 요구하는 작업에서는 그 한계를 드러내기도 한다.

예를 들어, 의료 분야의 전문적인 질문에 대해 일반적인 LLM은 피상적인 답변을 내놓거나, 때로는 ‘환각(Hallucination)’ 현상으로 인해 잘못된 정보를 제공할 수도 있다. 특정 기업의 고객 서비스 챗봇이 자사 제품에 대한 상세한 정보를 정확하고 친절하게 제공하기 위해서는, 일반적인 대화 능력만으로는 부족하다. 이때 필요한 것이 바로 ‘파인튜닝(Fine-tuning)’이다.

파인튜닝은 이미 방대한 데이터로 일반적인 언어 지식을 습득한 LLM을 특정 목적에 맞춰 추가 학습시키는 과정이다. 이는 마치 명문대를 졸업한 수재를 특정 분야의 전문가로 만들기 위해 해당 분야의 심화 교육을 시키는 것과 같다. 파인튜닝을 통해 LLM은 특정 도메인의 용어, 스타일, 맥락을 깊이 이해하고, 일반 모델이 겪을 수 있는 환각 현상을 줄여 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 최적화된다.

이 장에서는 ‘나만의 LLM 만들기’의 핵심 기술인 파인튜닝의 모든 것을 해부한다. 파인튜닝이 무엇이며, 어떤 원리로 작동하는지, 그리고 LLM의 잠재력을 극대화하는 데 왜 필수적인지 상세히 설명할 것이다. 나아가, 파인튜닝의 다양한 방법(전체 파인튜닝, PEFT 등)과 데이터셋 구축 전략, 그리고 파인튜닝에 소요되는 비용과 실제 활용 사례들을 구체적으로 제시함으로써, 독자들이 자신의 필요에 맞춰 LLM을 맞춤형 전문가로 훈련시키는 데 필요한 지식과 통찰력을 얻을 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 이 글을 통해 독자들은 LLM을 더욱 깊이 이해하고, 그 활용 범위를 무한히 확장시킬 수 있는 강력한 무기를 손에 넣게 될 것이다.

파인튜닝(Fine-tuning)이란 무엇인가? – LLM의 맞춤형 진화

파인튜닝은 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 목적에 맞춰 최적화하는 핵심 과정이다. 이는 모델의 활용 가치를 높이고, 특정 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하도록 돕는다.

1. 파인튜닝의 정의: 사전 학습된 모델의 추가 학습

파인튜닝(Fine-tuning)은 이미 대규모 텍스트 데이터로 일반적인 언어 지식을 습득한 LLM을 특정 도메인이나 작업에 특화된 소량의 데이터로 추가 학습시키는 과정이다. 이는 모델의 매개변수(Parameter)를 미세하게 조정하여 특정 작업에 대한 성능을 최적화하는 것을 목표로 한다.

사전 학습 (Pre-training): LLM은 먼저 인터넷의 방대한 텍스트 데이터(웹 문서, 책, 뉴스 등)로 사전 학습되어 언어의 기본적인 패턴과 구조, 그리고 광범위한 지식을 이해한다. 이는 모델이 언어에 대한 ‘일반적인 상식’을 갖추는 과정이다.
파인튜닝 (Fine-tuning): 사전 학습된 모델은 특정 작업이나 도메인에 대한 전문성이 부족할 수 있다. 파인튜닝은 이러한 범용 모델에 특정 분야의 전문 지식이나 특정 작업 수행 능력을 ‘주입’하는 과정이다. 예를 들어, 의료 분야 LLM을 만들려면 일반 LLM에 의료 관련 데이터를 추가 학습시키는 방식이다.

2. 파인튜닝의 원리: 지도 학습을 통한 최적화

파인튜닝 단계에서는 특정 작업에 맞는 고품질의 소규모 데이터셋을 활용하여 모델의 가중치를 미세하게 조정한다. 이 과정에서 주로 지도 학습(Supervised Learning) 방식이 사용된다.

입력-정답 쌍: 파인튜닝 데이터셋은 특정 작업에 대한 ‘입력’과 그에 대한 ‘정답’ 쌍으로 구성된다. 예를 들어, ‘질문-답변’ 쌍, ‘문서-요약문’ 쌍, ‘코드-설명’ 쌍 등이 될 수 있다.
가중치 조정: 모델은 주어진 입력에 대해 예측을 수행하고, 그 예측이 정답과 얼마나 다른지(오류)를 계산한다. 이 오류를 줄이는 방향으로 모델의 내부 가중치(매개변수)를 미세하게 조정하며 학습한다. 이를 통해 모델은 해당 작업에 대한 정확도를 높여간다.
전이 학습 (Transfer Learning): 파인튜닝은 ‘전이 학습’의 한 형태다. 사전 학습을 통해 얻은 일반적인 언어 지식을 새로운 특정 작업에 ‘전이’시켜 활용함으로써, 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 훨씬 효율적으로 높은 성능을 얻을 수 있다.

3. 파인튜닝의 필요성: 왜 범용 LLM만으로는 부족한가?

범용 LLM은 다양한 지식을 포함하지만, 다음과 같은 상황에서는 파인튜닝이 필수적이다.

특정 도메인 전문성: 의료, 법률, 금융, 과학 등 특정 분야의 전문 용어나 미묘한 뉘앙스를 완벽하게 이해하고 생성하는 데는 한계가 있다. 파인튜닝은 모델이 해당 도메인의 특성을 정확히 학습하도록 돕는다.
고유한 스타일 및 어조: 기업의 브랜드 보이스, 특정 인물의 글쓰기 스타일, 혹은 특정 고객 서비스 응대 방식 등 고유한 스타일과 어조를 모델이 따르도록 할 때 필요하다.
정확성 및 관련성 향상: 특정 작업(예: 고객 문의 답변, 특정 유형의 문서 요약)에 대한 정확도와 관련성을 극대화해야 할 때 파인튜닝이 효과적이다.
환각(Hallucination) 현상 감소: 특정 도메인에 특화된 데이터를 학습함으로써, 모델이 해당 분야에서 사실과 다른 정보를 지어내는 ‘환각’ 현상을 줄이는 데 기여할 수 있다.
데이터 보안 및 프라이버시: 민감한 내부 데이터를 클라우드 기반의 범용 LLM에 직접 입력하기 어려운 경우, 자체 서버에 파인튜닝된 모델을 구축하여 보안을 강화할 수 있다.

파인튜닝의 다양한 방법 – 전체 파인튜닝 vs PEFT

LLM 파인튜닝은 모델의 모든 매개변수를 조정하는 방식부터 일부만 조정하는 효율적인 방식까지 다양하게 존재한다.

1. 전체 파인튜닝 (Full Fine-tuning): 모델의 모든 것을 바꾸다

전체 파인튜닝(Full Fine-tuning)은 사전 학습된 LLM의 모든 매개변수(가중치)를 업데이트하는 방식이다. 이는 모델의 모든 부분을 특정 작업에 맞게 재조정하여 성능을 개선한다.

장점:
최고 성능: 모델의 모든 가중치를 조정하므로, 특정 작업에 대해 가장 높은 성능을 기대할 수 있다.
높은 유연성: 작업과 사전 학습된 모델 간의 차이가 크거나, 모델이 새로운 패턴을 광범위하게 학습해야 할 때 적합하다.
단점:
막대한 컴퓨팅 자원 및 비용: LLM은 수십억에서 수조 개의 매개변수를 가지고 있으므로, 모든 매개변수를 파인튜닝하는 데는 상당한 고성능 GPU와 막대한 컴퓨팅 비용이 필요하다.
긴 학습 시간: 학습 데이터의 양과 모델의 크기에 따라 파인튜닝에 며칠에서 몇 주까지 소요될 수 있다.
재앙적 망각 (Catastrophic Forgetting): 특정 작업에 과도하게 학습될 경우, 사전 학습 단계에서 얻은 일반적인 지식을 잊어버리는 ‘재앙적 망각’ 현상이 발생할 수 있다.

2. 매개변수 효율적 파인튜닝 (PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning): 효율성을 높이다

매개변수 효율적 파인튜닝(PEFT)은 모델의 모든 매개변수를 조정하는 대신, 일부 매개변수만 수정하거나 경량의 추가 구성 요소를 도입하여 효율성을 높이는 방법이다. PEFT는 전체 파인튜닝에 비해 메모리 및 계산 비용을 크게 줄여주며, 재앙적 망각 문제를 완화하는 데도 도움이 된다.

PEFT의 대표적인 기법들은 다음과 같다.

LoRA (Low-Rank Adaptation):
원리: 기존 모델의 가중치를 변경하지 않고, 추가적인 ‘저랭크 행렬(low-rank matrix)’을 학습하여 파라미터를 조정한다. 이 저랭크 행렬은 기존 가중치 행렬의 변화를 효율적으로 표현한다.
장점: 학습해야 할 파라미터 수를 크게 줄이면서도 전체 파인튜닝과 유사한 성능을 얻을 수 있다. 메모리 사용량과 학습 시간이 대폭 감소하여 제한된 하드웨어에서도 파인튜닝이 가능하다.
QLoRA (Quantized LoRA):
원리: LoRA에 ‘양자화(Quantization)’ 기술을 적용하여 모델 크기와 계산 요구 사항을 더욱 줄인 방법이다. 모델의 가중치를 더 낮은 비트(예: 4비트)로 양자화하여 메모리 사용량을 줄인다.
장점: LoRA보다도 더 적은 메모리로 파인튜닝이 가능하여, 일반적인 GPU 환경에서도 대규모 LLM을 파인튜닝할 수 있게 한다.
어댑터 (Adapter):
원리: 사전 학습된 모델의 파라미터를 고정하고, ‘어댑터’라는 작은 신경망 모듈을 기존 모델의 레이어 사이에 삽입하여 학습시키는 방식이다.
장점: 모델의 핵심 구조를 변경하지 않으므로 재앙적 망각 위험이 적고, 여러 작업에 대해 각각 다른 어댑터를 학습시켜 효율적으로 관리할 수 있다.
프롬프트 튜닝 (Prompt Tuning), P-튜닝 (P-tuning), 프리픽스 튜닝 (Prefix Tuning):
원리: 모델의 가중치를 직접 조정하는 대신, 입력 프롬프트의 일부를 학습 가능한 ‘소프트 프롬프트(Soft Prompts)’로 만들어 모델의 동작을 유도하는 방법이다.
장점: 학습해야 할 파라미터 수가 매우 적어 가장 비용 효율적인 파인튜닝 방법 중 하나다.

3. 파인튜닝 방법 선택 가이드:

파인튜닝 기법을 선택할 때는 기업의 상황과 목적, 가용 자원을 고려하는 것이 중요하다.

최고 성능이 최우선이고 컴퓨팅 자원이 충분하다면: 전체 파인튜닝을 고려할 수 있다.
제한된 자원으로 효율적인 파인튜닝을 원한다면: LoRA, QLoRA와 같은 PEFT 기법이 좋은 대안이다.
매우 적은 비용으로 특정 작업에 모델을 최적화하고 싶다면: 프롬프트 튜닝과 같은 소프트 프롬프트 기반 기법을 고려할 수 있다.

파인튜닝 데이터셋 구축 – 품질이 핵심이다

파인튜닝의 성공은 모델의 크기나 파인튜닝 기법만큼이나, 혹은 그 이상으로 ‘고품질의 데이터셋’에 달려있다. 아무리 좋은 모델과 기술을 사용하더라도, 학습 데이터의 품질이 낮으면 원하는 성능을 얻기 어렵다.

1. 데이터셋 구축의 핵심 단계:

목표 설정: 어떤 작업을 위해 파인튜닝을 할 것인지, 어떤 성능을 목표로 하는지 명확히 정의한다. (예: 고객 문의에 대한 정확한 답변 생성, 특정 유형의 문서 요약 등)
데이터 수집: 파인튜닝 목표에 부합하는 도메인 특화 데이터를 수집한다. 이는 기업 내부 문서, 특정 분야의 전문 서적, 대화 기록, 질의응답 쌍 등 다양한 형태가 될 수 있다.
데이터 전처리 (Preprocessing): 수집된 데이터는 노이즈 제거(오타, 불필요한 기호 등), 오류 수정, 중복 제거, 일관된 형식 유지 등 철저한 전처리 과정을 거쳐야 한다. ‘쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(Garbage In, Garbage Out)’는 원칙은 파인튜닝 데이터셋에도 동일하게 적용된다.
데이터 라벨링 (Labeling): 모델이 학습할 수 있도록 데이터에 정답(Label)을 부여하는 작업이다. 이는 수동으로 진행되거나, 일부 자동화 도구를 활용할 수 있다. 라벨링의 정확성은 모델 성능에 직접적인 영향을 미치므로 매우 중요하다.
데이터 구조화 및 토큰화: 모델이 이해할 수 있는 형태로 데이터를 구조화하고 토큰화하는 과정이 필요하다. 이는 텍스트를 모델 입력에 적합한 단위(토큰)로 변환하는 것을 의미한다.
데이터셋 분할: 구축된 데이터셋을 학습(Training), 검증(Validation), 테스트(Test) 세트로 적절히 분할하여 모델의 학습과 평가에 활용한다.

2. 효과적인 데이터셋 구축을 위한 고려사항:

양보다는 질: 소량이라도 고품질의 데이터셋은 대량의 저품질 데이터셋보다 더 나은 파인튜닝 결과를 가져올 수 있다. 모델이 특정 패턴을 정확히 학습하도록 돕기 때문이다.
다양성과 대표성: 데이터셋은 특정 도메인의 다양한 상황과 유형을 대표할 수 있도록 구성되어야 한다. 데이터가 부족할 경우, 데이터 증강(Data Augmentation) 기법을 활용하여 기존 데이터를 확장하고 다양성을 확보할 수 있다.
편향성 관리: 데이터셋에 편향이 포함되지 않도록 균형 잡힌 데이터를 구성하는 것이 중요하다. 특정 성별, 인종, 지역 등에 대한 편견이 학습되지 않도록 주의해야 한다.
지시사항-응답 쌍: 특히 대화형 LLM의 파인튜닝에는 ‘지시사항-응답 쌍(Instruction-Response Pairs)’ 형태의 데이터가 매우 효과적이다. 사용자의 질문(지시사항)과 모델이 생성해야 할 이상적인 답변(응답)을 쌍으로 구성하여 학습시킨다.
지속적인 업데이트: 실제 서비스 환경에서 발생하는 새로운 데이터나 사용자 피드백을 지속적으로 수집하고 데이터셋에 반영하여 모델을 주기적으로 업데이트하는 것이 중요하다.

파인튜닝 비용과 효율적인 접근 전략

LLM 파인튜닝은 모델의 성능을 극대화하는 강력한 방법이지만, 그에 따른 비용도 만만치 않다. 파인튜닝 비용을 결정하는 요소들을 이해하고, 효율적인 접근 전략을 수립하는 것이 중요하다.

1. 파인튜닝 비용을 결정하는 주요 요소:

모델의 크기: 파인튜닝하려는 LLM의 매개변수 수가 클수록 더 많은 컴퓨팅 자원과 시간이 필요하므로 비용이 증가한다.
데이터셋의 규모: 파인튜닝에 사용되는 데이터셋의 양이 많을수록 학습 시간이 길어지고, 이에 따라 컴퓨팅 자원 비용이 증가한다.
컴퓨팅 자원 비용: GPU 사용 시간과 같은 컴퓨팅 자원 비용이 가장 큰 비중을 차지한다. 클라우드 서비스(AWS, Google Cloud, Azure 등)를 이용할 경우 GPU 사용 시간에 따라 과금된다.
데이터 준비 및 라벨링 비용: 고품질의 데이터셋을 구축하고 라벨링하는 데는 상당한 시간과 인력 비용이 소요될 수 있다.
파인튜닝 기법: 전체 파인튜닝은 PEFT(LoRA, QLoRA 등)보다 훨씬 많은 비용이 든다. PEFT는 메모리 및 계산 비용을 크게 줄여준다.

2. 파인튜닝 비용 범위 (예시):

파인튜닝 비용은 수백 달러에서 수만 달러 이상까지 폭넓게 형성된다.

OpenAI API를 활용한 파인튜닝: 토큰당 과금 방식으로 이루어진다. GPT-3.5 모델의 경우 1,500만 토큰 학습에 약 120달러 수준의 비용이 발생할 수 있다.
전체 모델 파인튜닝: 10,000달러에서 30,000달러 이상이 소요될 수 있다.
PEFT 기법 활용 (LoRA, QLoRA): LoRA는 500달러에서 3,000달러, QLoRA는 300달러에서 1,000달러 수준으로 비용을 낮출 수 있다고 알려져 있다. 이는 제한된 하드웨어에서도 파인튜닝을 가능하게 한다.

3. 효율적인 파인튜닝을 위한 고려사항 및 절감 전략:

파인튜닝의 필요성 검토: 해당 작업에 파인튜닝이 정말 필요한지 검토하는 것이 중요하다. 때로는 검색 증강 생성(RAG)이나 프롬프트 엔지니어링만으로도 충분한 성능을 얻을 수 있어 비용을 크게 절감할 수 있다.
데이터 품질 최적화: 데이터의 양보다는 질에 집중하여 고품질의 데이터셋을 구축한다. 데이터 프루닝(Data Pruning) 기법을 활용하여 필요한 데이터의 양을 줄이는 것도 좋다.
PEFT 기법 활용: LoRA, QLoRA와 같은 매개변수 효율적 파인튜닝(PEFT) 기법을 적극적으로 활용하여 컴퓨팅 자원과 비용을 절감한다.
모델 크기 선택: 작업의 복잡성과 요구 성능에 맞춰 적절한 크기의 LLM을 선택한다. 무조건 큰 모델을 파인튜닝하는 것이 능사는 아니다.
GPU 활용률 극대화: 비용 효율적인 GPU 아키텍처를 선택하고, GPU 활용률을 극대화하는 방안을 모색해야 한다.
희소 모델 (Sparse Models) 활용: MoE(Mixture of Experts)와 같은 희소 모델은 특정 부분만 활성화되어 계산 효율이 높으므로, 비용 절감에 기여할 수 있다.

파인튜닝의 다양한 활용 사례 – 맞춤형 AI의 가능성

LLM 파인튜닝은 범용 모델의 한계를 넘어 특정 목적에 최적화된 AI 솔루션을 구현하는 강력한 방법이다. 이는 다양한 산업 분야에서 혁신적인 활용 사례를 만들어내고 있다.

1. 특정 도메인 및 산업 특화:

의료 분야: 방대한 의료 기록, 임상 데이터, 의학 논문 등을 파인튜닝하여 질병 진단 보조, 신약 개발을 위한 연구 논문 분석, 환자 문의에 정확하게 응답하는 챗봇 개발 등에 활용된다. 모델이 의료 전문 용어와 맥락을 깊이 이해하여 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공한다.
법률 분야: 방대한 법률 문서, 판례, 법규 등을 파인튜닝하여 계약서 검토, 법률 문서의 핵심 조항 식별, 판례 연구 자동화 등 전문적인 법률 업무의 효율을 높인다.
금융 분야: 복잡한 금융 보고서, 시장 동향, 규제 문서 등을 파인튜닝하여 금융 상품 추천, 투자 분석, 사기 탐지, 고객 문의 응대 등에 활용된다. 특정 금융 용어와 시장 동향을 정확히 이해하여 전문적인 답변을 제공한다.

2. 성능 및 효율성 극대화:

고객 서비스 챗봇: 특정 기업의 고객 서비스 데이터를 파인튜닝하여 해당 기업의 제품과 서비스, 브랜드 보이스에 맞는 맞춤형 챗봇을 구축한다. 이는 고객 만족도를 높이고, 상담원의 업무 부담을 줄여준다.
특정 작업 최적화: 특정 유형의 텍스트 요약, 감성 분석, 분류 등 세분화된 작업에서 일반 모델보다 훨씬 정교하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있다. 이는 적은 컴퓨팅 자원으로도 뛰어난 성능을 얻을 수 있다는 장점으로 이어진다.

3. 사용자 경험 및 자동화 개선:

맞춤형 콘텐츠 생성: 마케팅 문구, 제품 설명, 특정 스타일의 창의적인 글쓰기 등 맞춤형 콘텐츠 생성에 파인튜닝된 LLM이 활용될 수 있다. 예를 들어, 특정 작가의 문체를 학습시켜 유사한 스타일의 글을 생성하거나, 특정 브랜드의 톤앤매너를 유지하는 마케팅 문구를 자동으로 생성할 수 있다.
소프트웨어 개발 지원: 특정 프로그래밍 언어나 프레임워크에 맞춰 코드를 생성하거나, 기존 코드의 버그를 식별하고 수정하는 데 도움을 준다. 개발자의 생산성을 높이고 개발 시간을 단축한다.
내부 지식 관리 시스템: 기업 내부의 방대한 문서, 매뉴얼, 보고서 등을 파인튜닝하여 직원들이 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록 돕는다.

파인튜닝은 LLM이 특정 사용자의 요구사항이나 기업의 워크플로우에 완벽하게 통합되어, 더욱 개인화되고 효율적인 서비스를 제공하는 기반이 된다. 이를 통해 기업은 정확성, 효율성, 그리고 사용자 경험 측면에서 혁신적인 발전을 이룰 수 있으며, 다양한 산업 분야에서 AI의 실질적인 가치를 창출하는 데 기여하고 있다.

파인튜닝, LLM의 무한한 가능성을 열다

LLM(거대 언어 모델)은 방대한 데이터를 학습하여 뛰어난 언어 이해 및 생성 능력을 보여주지만, 특정 목적에 최적화된 성능을 발휘하기 위해서는 파인튜닝(Fine-tuning)이라는 추가적인 과정이 필수적이다. 파인튜닝은 사전 학습된 LLM을 특정 도메인이나 작업에 특화된 소량의 데이터로 추가 학습시켜 모델의 활용 가치를 높이는 핵심 기술이다.

파인튜닝은 LLM의 정확성과 관련성을 크게 향상시키고, 환각 현상을 줄이며, 특정 스타일과 어조를 따르도록 모델을 맞춤화할 수 있게 한다. 또한, 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 훨씬 적은 데이터와 컴퓨팅 자원으로도 높은 성능을 얻을 수 있어 개발 비용과 시간을 절감할 수 있다는 장점을 가진다.

전체 파인튜닝과 PEFT(LoRA, QLoRA 등)와 같은 다양한 파인튜닝 방법들은 투자자의 목적과 가용 자원에 따라 선택될 수 있으며, 고품질의 데이터셋 구축은 파인튜닝 성공의 핵심 요소다.

물론 파인튜닝에는 상당한 컴퓨팅 자원과 전문성이 필요하며, 데이터 준비와 모델 학습 과정의 복잡성, 그리고 ‘재앙적 망각’과 같은 단점도 존재한다. 하지만 이러한 한계점들을 이해하고 적절히 대응한다면, 파인튜닝은 LLM의 잠재력을 최대한 발휘하여 특정 목적에 최적화된 고성능 AI 모델을 구축하는 데 필수적인 도구가 될 것이다.

LLM 파인튜닝은 단순한 기술적 방법론을 넘어, AI가 우리의 필요에 맞춰 진화하고, 더욱 개인화되고 효율적인 서비스를 제공하는 미래를 만들어가는 중요한 열쇠다. 이 글을 통해 독자 여러분이 파인튜닝의 중요성을 이해하고, LLM을 나만의 전문가로 훈련시키는 데 필요한 지식과 통찰력을 얻었기를 바란다.

나만의 LLM 만들기? 파인튜닝(Fine-tuning)의 이해