RAG VS Fine-tuning: 장단점 비교 분석

인공지능의 세계에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 모델과 그 fine-tuning은 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 하지만 이 두 개념은 서로 다른 장단점을 가지고 있으며, 각각의 사용 상황에 따라 선택이 달라질 수 있습니다. 이 글에서는 기존 RAG 모델과 fine-tuning된 모델을 비교하여 그들이 가져오는 이점과 도전 과제를 탐구해 보겠습니다.

1. RAG 모델의 개요

RAG 모델은 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 형태로, 다양한 데이터 소스에서 정보를 검색하고 그 정보를 기반으로 답변을 생성합니다.

1.1 장점

1. 다양성: 다양한 데이터 소스에서 정보를 검색할 수 있어 답변의 다양성이 높습니다.
2. 유연성: 다양한 주제와 질문에 대해 유연하게 대응할 수 있습니다.

1.2 단점

1. 도메인 한계: 특정 도메인에 대한 전문 지식이 부족할 수 있습니다.
2. 일관성 문제: 다양한 소스에서의 정보가 때로는 일관성이 떨어질 수 있습니다.

 

2. Fine-tuning의 개요

Fine-tuning은 기존의 RAG 모델을 특정 도메인이나 요구에 맞게 최적화하는 과정입니다.

2.1 장점

1. 정확도 향상: 특정 도메인에 맞추어 학습되어 정확도가 높아집니다.
2. 맥락적 이해 강화: 도메인에 대한 깊은 이해를 바탕으로 보다 정교한 답변을 제공합니다.

2.2 단점

1. 과적합의 위험: 특정 데이터셋에 지나치게 최적화되어 다른 데이터에 대한 대응력이 떨어질 수 있습니다.
2. 자원 소모: 시간과 컴퓨팅 자원이 많이 소모될 수 있습니다.

3. RAG와 Fine-tuning의 비교

• RAG가 동적 데이터, 정적 데이터, 내부 데이터 처리와 환각을 줄이며 생성 과정의 투명성을 제공하는 데 유용.
• 반면, Supervised Fine-tune 은 환각 감소, 소형 모델을 미세 조정하는 데 유용하며, 생성 과정에서 브랜드의 목소리를 반영하는 데 적합.
• RAG와 미세 조정을 함께 사용하면, RAG의 외부 데이터 소스 접근 능력과 미세 조정의 특정 작업 최적화 능력이 결합되어 모델의 전반적인 성능과 안정성을 크게 향상시킬 수 있음.
• 두 기법을 결합하면 모든 측면에서 장점을 활용할 수 있음.

측면	RAG	Supervised Fine-tune	둘 다
동적 데이터	✓	✕	✓
정적 데이터	✓	✕	✓
내부 데이터	✓	✕	✓
환각 감소	✓	✓	✓
생성의 투명성	✓	✕	✓
소형 모델 미세 조정	✕	✓	✓

RAG 모델과 fine-tuning된 모델은 각각의 이점과 도전 과제를 가지고 있습니다. 사용자의 특정 요구와 상황에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다. RAG는 다양한 질문에 대한 광범위한 대응이 필요할 때 유용하며, fine-tuning은 특정 도메인에 대한 높은 정확도와 깊은 이해가 필요할 때 이상적입니다. 이러한 각 모델의 특성을 이해하고 적절하게 활용하는 것이 중요합니다