파인튜닝이란?
파인튜닝은 이미 학습된 대형 AI 모델(예: GPT, BERT, GEMINI, LLAMA 등)에 추가 학습을 시켜 특정 목적과 데이터에 최적화하는 것을 의미합니다. 쉽게 말해 공개된 대형AI모델에 우리 회사 또는 우리 도메인 특성에 맞게 커스터마이징하는 작업이에요. 기업이 처음부터 모델을 개발하는 대신, 범용 모델에 자사 데이터와 규칙을 입혀 짧은 시간과 적은 비용으로 고도화된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.
파인튜닝을 하는 이유
맞춤형 응답 (customization)
대부분의 범용 LLM은 인터넷 전체를 학습한 덕분에 폭넓은 지식을 가지고 있지만, 기업 내부의 특수한 지식·정책·프로세스는 알지 못합니다.반면, 파인튜닝을 거친 모델은 자사 FAQ, 고객 지원 매뉴얼, 제품 스펙, 서비스 정책 등을 학습하게 되면, 마치 오랜 경험을 가진 내부 직원처럼 빠르고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 보험사 고객센터 챗봇이 최신 보험상품·약관·청구 절차를 파인튜닝으로 학습해 고객의 질문에 실시간으로 정확하게 답변할 수 있죠.
브랜드 톤 일관성
기업이 AI를 콘텐츠 제작·SNS·고객 상담 등에 활용할 때 어려운 점 중에 하나는 브랜드의 목소리와 톤을 일관되게 유지하는 것입니다. 콘텐츠를 제작하는 부서와 고객상담하는 팀이 다르기 때문이죠. 파인튜닝은 모델에게 특정 표현·문체·어휘를 반복 학습시켜, 각종 채널에서 ‘우리 회사답게’ 말하는 AI를 만들 수 있게 합니다.
전문성 강화
범용 모델이 약한 영역 (예, 의료, 금융, 법률, 제조 등)은 용어가 어렵고 규제가 까다롭습니다. 이때 파인튜닝을 적용하면 도메인에 특화된 정확도를 크게 높일 수 있습니다. 병원에서 파인튜닝한 모델이 환자 기록을 기반으로 맞춤형 진료 안내서를 작성하거나, 법률에 특화된 파인튜닝된 모델이 판례나 계약서를 일반 LLM보다 더 정확하게 요약할 수 있어요.
비용·속도 최적화
대형 모델은 정확하지만 비용이 비싸고 응답 속도가 느릴 수 있습니다. 기업은 특정 업무(예: 문서 분류, 특정 쿼리 처리)만 잘하는 경량 모델에 파인튜닝을 적용해 훨씬 빠르고 저렴한 AI 시스템을 구축할 수 있죠. 가령, 물류회사에서 비용이 많이 들고 자칫 속도가 느릴 수 있는 대형 모델 대신 파인튜닝된 소형 모델을 사용하게 되면 반복적인 수십만 건의 배송 관련 정보를 자동 분류·요약함으로써 API 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.
파인튜닝의 효용과 도전
위에서 설명드린 것처럼 반복적인 특정 정보/업무를 처리하거나 특정 도메인에 특화된 데이터를 처리할 때는 파인튜닝한 경량 모델이 비용과 속도 면에서 훨씬 더 유리합니다. 또한 외부 API를 쓰기 힘들거나 안되는 보안이 중요한 사안에 대해서는 온프레미스로 구축이 가능하다는 점입니다.
다만 파인튜닝 데이터셋이 작거나 편향되어 있으면, 특정 작업에만 맞춰있다 보니 새로운 질문이나 상황에서는 유연성이 부족한 한계점을 지닐 수 있어요. 또한 데이터가 업데이트되거나 재학습되어야 하면 버전 관리를 해야 하는 관리 비용을 발생할 수 있습니다. 가장 큰 리스크는 대형 LLM이 계속 개선되고 비용이 낮아지면 파인튜닝 모델의 효용성이 줄어들 수 있다는 것입니다.
따라서 많은 기업들이 파인튜닝을 넘어 다양한 전략들을 결합하고 있는데요. RAG, TAG를 하이브리드 접근 방식으로 도입해 업데이트 가능한 시스템을 구축하거나 시스템 프롬프트 체인 또는 플러그인 방식을 결합해 유연한 설계를 적용하고 있습니다. 모델 자체를 고정시키기보다, 외부 데이터와 프로세스를 유연하게 결합해 더 지속 가능하고 관리하기 쉬운 AI 시스템을 갖추게 되는 것이죠. 파인튜닝은 여전히 유용한 기술적 접근이지만, 점점 더 좋아지는 범용 모델에 AI 에이전트와 파이프라인의 결합하는 방식이 기술 트렌드가 될 가능성이 큽니다.
앞서 설명드린 파인튜닝의 한계점을 극복하고자 RAG 기술을 접목한 RAFT(Retrieval-Augmented Fine Tuning) 접급방법에 대해 설명드리도록 하겠습니다 😊
