[Daily morning study] LLM 파인튜닝(Fine-tuning)과 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)의 차이점

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LLM 파인튜닝(Fine-tuning)과 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)의 차이점

인공지능 분야에서 LLM(대형 언어 모델)의 활용이 증가하면서, 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링 두 가지 기술이 주목받고 있습니다. 이 두 가지 방법은 모델의 성능을 개선하고 특정 작업에 맞게 최적화하는 데 사용되지만, 각기 다른 접근 방식과 특성을 갖고 있습니다. 이 학습 자료에서는 두 기술의 정의, 특성, 장단점, 그리고 실제 예시를 살펴보겠습니다.

1. LLM 파인튜닝(Fine-tuning)

1.1 정의

파인튜닝은 기본적인 대형 언어 모델을 특정 도메인 또는 작업에 맞게 조정하는 과정입니다. 이미 훈련된 모델에 추가적인 데이터셋을 사용하여 다시 훈련함으로써 모델이 특정한 문맥이나 분야에 대한 이해도를 높이는 방법입니다.

1.2 방법

  • 기본 모델 선택: 파인튜닝할 기본 모델을 선택합니다. 예를 들어, GPT-3, BERT 등.
  • 데이터 준비: 해당 작업에 맞는 라벨이 있는 데이터셋을 준비합니다. 예를 들면, 질문 응답 데이터셋.
  • 훈련: 선택한 모델을 데이터셋을 사용해서 일정 기간 재훈련합니다. 이때 이전에 학습한 지식은 활용됩니다.
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, Trainer, TrainingArguments

# 모델과 토크나이저 로드
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 데이터셋 및 훈련 준비
train_dataset = ...  # 사용자 데이터셋 로드

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
)

# 훈련 시작
trainer.train()

1.3 장단점

  • 장점:
    • 특정 도메인에 대한 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.
    • 모델이 과거의 지식을 잃지 않고 새로운 정보를 학습합니다.
  • 단점:
    • 데이터와 시간 소모가 큽니다.
    • 모델 크기가 커지면 훈련 비용이 증가합니다.

2. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)

2.1 정의

프롬프트 엔지니어링은 모델의 입력에 효과적으로 질문이나 명령어를 작성하여 원하는 출력을 유도하는 기술입니다. 기존의 언어 모델을 그대로 사용하면서도 다양한 형식의 프롬프트를 통해 성능을 최적화합니다.

2.2 방법

  • 프롬프트 설계: 적절한 질문이나 명령어를 디자인합니다. 예를 들어, “이 영화의 주제를 요약해줘.”
  • 변형 시도: 프롬프트를 여러 가지 형태로 다듬어 보면서 결과를 비교합니다.
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 모델과 토크나이저 로드
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 프롬프트 설정
prompt = "다음 문장의 주제를 요약해줘: '인공지능의 발전은 우리의 삶을 크게 변화시키고 있습니다.'"

# 입력 텍스트 토큰화 및 생성
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids)

# 결과 출력
print(tokenizer.decode(output[0]))

2.3 장단점

  • 장점:
    • 훈련이 필요 없고 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다.
    • 아주 적은 수의 데이터로도 실험 가능성이 높습니다.
  • 단점:
    • 특정 프롬프트에 의존적으로 결과가 다를 수 있습니다.
    • 작업에 따라 최적의 프롬프트를 찾는 것이 어려울 수 있습니다.

3. LLM 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링 비교

특성파인튜닝프롬프트 엔지니어링
훈련 여부필요불필요
데이터 요구량다량 요구적은 양으로 가능
모델 수정 여부수정 필요수정 없이 사용
적용 범위특정 작업에 적합다양한 작업에 활용 가능
성능 개선 가능성높음상황에 따라 다름
시간 비용큼적음

결론

LLM의 활용에 있어 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링은 각기 다른 목적과 상황에 따라 선택할 수 있는 기법입니다. 파인튜닝은 특정 도메인에 대한 높은 정확도를 요구하는 경우에 적합하지만, 프롬프트 엔지니어링은 빠른 실험과 다양한 응답을 얻고자 할 때 유용합니다. 각 방식의 특징을 잘 이해하고 적절히 활용하는 것이 중요합니다.