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Dev.toAI/ML
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Transformer 기반 LLM의 RAG 및 Fine-Tuning 최적화 설계 전략
A Unified View of AI Evolution: From Machine Learning to LLMs, RAG, and Fine-Tuning
AI 요약
Context
전통적인 Rule-based 시스템의 한계를 극복하기 위해 데이터 패턴 인식 기반의 ML 및 Deep Learning 구조로 진화함. 일반 목적의 LLM이 가진 실시간 정보 부재 및 도메인 특화 지식 결여라는 Contextual Gap 해결이 핵심 과제로 부상함.
Technical Solution
- Attention mechanism 기반 Transformer 아키텍처 채택을 통한 문맥 간 관계 파악 및 시퀀스 모델링 효율성 확보
- 텍스트의 수치화를 위한 Embedding 처리 및 Tokenization을 통한 계산 효율적 언어 처리 구조 설계
- 외부 Knowledge Source를 Input에 동적으로 주입하는 RAG 구조를 통한 최신성 유지 및 Hallucination 억제
- 도메인 특화 데이터셋으로 가중치를 재학습시키는 Fine-Tuning을 통한 모델의 행동 양식 및 전문 용어 내재화
- Temperature 파라미터를 활용한 Deterministic-Creative 출력 제어 로직 구현
- Context Window 제한을 고려한 입력 데이터 분할 및 토큰 최적화 전략 적용
실천 포인트
- 동적 데이터 업데이트가 빈번한 경우 RAG 우선 검토 - 특정 도메인의 톤앤매너나 전문 용어 학습이 필요한 경우 Fine-Tuning 적용 - 토큰 비용 최적화를 위한 Prompt 길이 제한 및 효율적인 Tokenization 전략 수립 - Context Window 초과 시 정보 손실을 방지하기 위한 Chunking 전략 설계