최근 한 투자자와의 통화에서 흥미로운 이야기를 들었습니다. 어떤 스타트업이 시스템에 새로운 정보를 지속적으로 업데이트하기 위해 파인튜닝에 의존한다는 내용이었죠. 순간 깜짝 놀랐습니다. 아직도 파인튜닝을 만능 해결책으로 여기는 인식이 살아있다니요.
대형 언어모델(LLM)의 파인튜닝은 표면적으로는 매우 직관적인 방법처럼 보입니다. 이미 강력한 모델에 새로운 데이터를 주입하고, 가중치를 조정하여 특정 작업에서의 성능을 향상시키는 것이죠. 하지만 고성능 모델에서는 이런 논리가 심각하게 무너집니다.
파인튜닝의 숨겨진 위험성
뉴런은 빈 공간이 아니다
파인튜닝이 위험한 이유를 이해하려면, 먼저 신경망이 어떻게 훈련되는지 알아야 합니다. 신경망의 핵심은 수많은 상호 연결된 뉴런들의 집합체입니다. 각 뉴런은 그들의 행동을 결정하는 수치값(가중치)을 가지고 있죠.
처음에는 이 가중치들이 무작위로 설정됩니다. 의미 있는 지식이나 저장된 정보가 전혀 없는 수학적 노이즈에 불과했던 상태에서, 훈련이 진행되면서 네트워크는 점진적으로 의미 있는 패턴들을 인코딩하게 됩니다. 언어적 뉘앙스, 구문 규칙, 의미론적 관계, 그리고 맥락에 따른 의미들을 학습하는 것이죠.
하지만 현대의 고성능 LLM에서는 대부분의 뉴런들이 이미 중요한 정보로 조밀하게 채워져 있습니다. 파인튜닝은 새로운 지식을 추가하는 것이 아니라 기존 지식을 덮어쓰는 과정입니다.
예상치 못한 부작용들
실제 연구 사례를 보면 이 문제가 얼마나 심각한지 알 수 있습니다. 안전성 정렬(safety alignment) 과정에서 나타난 변화들을 살펴보겠습니다.
기본 모델은 약 80%의 남성, 20%의 여성 고객을 생성했지만, 정렬된 모델은 거의 100%의 여성 고객을 생성하며 남성은 무시할 수 있을 정도로 적었습니다. 이는 파인튜닝이 얼마나 예측 불가능한 방식으로 모델의 행동을 변화시킬 수 있는지를 보여주는 극적인 예시입니다.
또 다른 예로, 국적 생성에서도 기본 모델은 미국, 영국, 독일을 포함한 다양한 국적을 생성했지만, 정렬된 모델은 오직 미국, 중국, 그리고 소량의 멕시코만을 생성했습니다. 다양성이 극적으로 감소한 것이죠.
더 나은 대안들
파인튜닝이 위험한 해결책이라면, 어떤 대안이 있을까요? 답은 모듈성과 증강에 있습니다.
1. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG는 추론 시점에 외부 데이터베이스를 사용하여 지식을 동적으로 증강하는 방법입니다. 많은 사람들이 “RAG는 끝났다”는 식의 말을 하지만, 이는 여전히 대용량 지식 저장소를 처리하는 QA 작업에서 가장 신뢰할 수 있는 기술입니다.
RAG의 장점:
- 보안성: 기업의 민감한 데이터가 모델 내부에 저장되지 않고 안전한 데이터베이스 환경에서 관리됨
- 확장성: 새로운 정보를 추가하기 위해 전체 모델을 재훈련할 필요가 없음
- 신뢰성: 최신의 큐레이션된 데이터셋에서 지속적으로 정보를 가져와 정확한 응답 생성
2. LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA는 기존 뉴런을 건드리지 않고 특수화된 격리된 하위 네트워크를 통해 새로운 지식을 삽입하는 방법입니다. 이는 포맷팅, 특정 체인 등 완전한 신경망 업데이트가 필요하지 않은 작업에 가장 적합합니다.
LoRA의 장점:
- 효율성: 파인튜닝해야 할 매개변수 수를 줄여 계산 및 메모리 비용을 크게 절감
- 안전성: 기존 모델의 핵심 지식을 손상시키지 않음
- 빠른 적용: 전체 모델 재훈련 없이 특정 작업에 빠르게 적용 가능
3. 프롬프트 엔지니어링
프롬프트 엔지니어링은 영구적인 뉴런 수정 없이 기존 모델의 기능을 활용하는 방법입니다. 올바른 프롬프팅은 매우 높은 ROI를 가진 기술입니다.
좋은 프롬프트는 LLM을 더 나은 답변을 이끌어낼 가능성이 높은 ‘근처’로 안내합니다. 이는 LLM이 비결정론적이라 하더라도 운이 아닌 기술의 영역입니다.
실무에서의 선택 기준
그렇다면 언제 어떤 방법을 사용해야 할까요?
RAG를 선택해야 하는 경우:
- 최신 정보에 대한 접근이 중요한 경우
- 대용량 지식베이스를 다뤄야 하는 경우
- 보안과 데이터 프라이버시가 중요한 기업 환경
- 비용 효율성이 중요한 경우
LoRA를 선택해야 하는 경우:
- 특정 스타일이나 포맷에 맞는 응답이 필요한 경우
- 계산 자원이 제한적인 환경
- 기존 모델의 일반적 성능을 유지하면서 특정 작업만 개선하고 싶은 경우
프롬프트 엔지니어링을 선택해야 하는 경우:
- 빠른 프로토타이핑이 필요한 경우
- 추가 인프라 구축 없이 즉시 적용 가능한 솔루션이 필요한 경우
- 다양한 실험을 통해 최적의 접근법을 찾고 있는 경우
미래를 위한 올바른 선택
파인튜닝은 지식 주입이 아닙니다. 지식 덮어쓰기입니다. 고성능 LLM에서 뉴런들은 더 이상 중립적인 자리표시자가 아닙니다. 이들은 고도로 전문화되고 조밀하게 상호 연결된 귀중한 정보의 저장소입니다. 이를 부주의하게 업데이트하는 것은 파국적이고 보이지 않는 손상을 초래할 위험이 있습니다.
적응 가능하고, 확장 가능하며, 견고한 시스템을 구축하는 것이 목표라면, 파인튜닝을 마땅히 받아야 할 주의를 기울여 다뤄야 합니다. 네트워크의 기초 지식의 무결성을 유지하는 모듈러 솔루션을 받아들이세요. 그렇지 않으면 단순히 신중하게 구축된 지식 생태계를 한 번에 하나의 뉴런씩 해체하는 것일 뿐입니다.
AI 개발에서 소프트웨어 원칙들이 사라지지 않습니다. 우리가 AI를 다룬다고 해서 모듈성, 확장성, 유지보수성 같은 기본 원칙들을 포기해서는 안 됩니다. 대신 이러한 원칙들을 AI 시스템 설계에도 적용하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
참고자료:
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