파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링: 언제 무엇을 써야 할까?

AI 기술의 발전과 함께 다양한 기술이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 파인튜닝(fine-tuning)과 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)은 아주 중요한 두 가지 방법론입니다. 이 글에서는 두 방법론의 차이점, 장단점 및 언제 어떤 방법을 선택해야 하는지에 대해 알아보겠습니다.

파인튜닝이란?

파인튜닝은 기존의 머신러닝 모델을 특정 데이터셋에 맞게 재학습시키는 과정을 의미합니다. 예를 들어, 대규모 텍스트 생성 모델이 기본적으로 훈련되어 있지만, 특정 도메인이나 분야에 최적화하고자 할 때 파인튜닝을 사용할 수 있습니다. 마치 원래는 일반적인 복어 맛에 대한 레시피가 있었으나, 특정 지역의 특색을 살리기 위해 양념을 조금 추가하는 것과 같습니다.

장점과 단점

장점: 1. 더 높은 성능: 특화된 데이터를 활용하므로 모델의 정확도와 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 2. 특정 도메인에서의 정확도: 특정 산업이나 비즈니스 환경에 맞추어 모델을 조정할 수 있습니다.

단점: 1. 시간과 자원 소모: 대규모 데이터를 수집하고 학습시키는 데에 많은 자원과 시간이 필요합니다. 2. 과적합의 위험: 특정 데이터에 과하게 학습하게 되면 일반화 능력이 떨어질 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링이란?

프롬프트 엔지니어링은 주어진 입력에 대한 최적의 출력을 얻기 위해 AI 모델의 입력 형식을 조정하는 기술입니다. 예를 들어, "고양이에 대한 에세이를 작성해줘"라는 문장이 아닌, "고양이와 개의 차이는 무엇인가?"와 같이 질문 형식으로 변경하여 더 정확하고 원하는 정보를 얻을 수 있습니다. 이는 마치 요리에서 어떤 재료를 사용할 것인지 정해주는 것과 같습니다. 어떤 재료를 사용하냐에 따라 요리의 맛이 달라지듯, 프롬프트의 형식에 따라서 결과값이 달라질 수 있습니다.

장점과 단점

장점

1. 시간 절약: 별도의 학습 과정이 필요 없이 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다.

2. 유연성: 다양한 형태의질문을 통해 모델의 응답을 조정할 수 있습니다.

단점

1. 결과의 일관성 부족: 사용자의 입력에 따라 결과가 상이하게 나타날 수 있습니다.

2. 제한된 성능: 기본 모델의 성능에 따라 결과가 제한될 수 있습니다.

언제 무엇을 사용할까?

파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링은 각각의 상황에서 장단점이 존재합니다. 일반적으로 특정 도메인이나 산업에서 높은 정확도를 요구하는 상황 에서는 파인튜닝을 고려하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 의료 분야의 데이터로 학습된 모델은 그 특화된 요구 사항에 잘 대응할 수 있습니다.

 

반면, 다양하고 변화하는 질문과 응답이 필요한 경우 , 즉 상황에 따라 유연하게 답변을 달리해야 하는 경우에는 프롬프트 엔지니어링이 유용합니다. 이는 고객 상담 챗봇이나 소셜 미디어에서 자주 활용됩니다.

파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링

결론

결국 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링은 서로 배타적인 것이 아닙니다. 각각의 장단점을 잘 이해하고 상황에 맞춰 적절히 활용하는 것이 중요합니다. AI 기술이 발전함에 따라 이 두 가지 기술은 점점 많은 산업에서 핵심적인 역할을 하게 될 것입니다.

참고 링크

Fine-tuning a Model

Prompt Engineering in AI Explained