파인튜닝과 RAG, 뭐가 더 나을까?

파인튜닝(Fine-tuning) vs RAG(Retrieval-Augmented Generation) 비교: LLM 활용 전략

파인튜닝(Fine-tuning)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 작업에 최적화하는 데 사용되는 두 가지 주요 기술입니다. 이 두 가지 방법은 기업이나 개발자가 LLM의 성능을 향상시키고, 특정 도메인 지식을 LLM에 주입하기 위해 사용된다는 점에서 비교 대상이 됩니다. 하지만 그 동작 방식과 장단점에는 명확한 차이가 있습니다.

출처: https://botpenguin.com

LLM을 처음 배우던 시절, 막연히 파인튜닝==어려운기술, RAG==쉬운기술로 머리속에 자리 잡아, 파인튜닝이 RAG보다 나은 기술이라고 생각했었다.

더 어렵고, 상대적으로 비용이 많이 드는데다 부트캠프 프로젝트에서 파인튜닝을 하면 가산점이 붙었기 때문에, 그래서 처음엔 파인튜닝에 비해 RAG를 무시(?)했었는데 공부를 하면 할 수록 나의 무지함을 깨닫고 나와 비슷한 생각을 가진 이들이 읽었으면 하는 마음에 정리하는 오늘의 글이다.

파인튜닝과 RAG의 특징 및 장단점

1. 파인튜닝(Fine-tuning)

파인튜닝은 이미 사전 학습된 LLM을 특정 데이터셋을 사용하여 추가적으로 학습시키는 과정으로, 광범위한 지식을 가진 학생(사전 학습된 LLM)에게 특정 과목(예: 의료, 법률)에 대한 전문 교재를 사용하여 심화 학습을 시키는 것과 같다.

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• 동작 방식: 모델의 가중치를 업데이트하여 특정 데이터셋에 대한 이해도를 높인다. 이 과정에서 모델 자체가 새로운 지식을 "내재화"하게 된다.

• 장점:

  • 모델 자체의 성능 향상: 특정 작업에 대한 모델의 이해도와 추론 능력이 향상된다.
  • 스타일 및 톤 조정: 특정 브랜드의 어조나 문체에 맞게 모델을 훈련시킬 수 있다.

• 단점:

  • 높은 비용 및 시간: 대량의 고품질 데이터, 상당한 컴퓨팅 자원, 그리고 많은 시간이 필요하다.
  • 지식의 최신성 문제: 파인튜닝 이후에 추가된 새로운 정보는 모델이 알 수 없으며, 새로운 정보가 생길 때마다 다시 파인튜닝해야 하는 부담이 있다.
  • 환각(Hallucination) 가능성: 모델이 존재하지 않는 정보를 생성하거나 잘못된 정보를 사실처럼 말할 수 있는 '환각' 현상이 완전히 사라지지는 않는다.

2. RAG(Retrieval-Augmented Generation)

RAG는 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후, 이 정보를 LLM에 제공하여 답변을 생성하도록 하는 기술로, 마치 학생이 질문에 대한 답변을 하기 전에 도서관(외부 데이터베이스)에서 관련 책(정보)을 찾아 읽고, 그 내용을 바탕으로 답변을 구성하는 것과 같다.

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• 동작 방식: 사용자의 질문이 들어오면, 시스템이 벡터 데이터베이스나 지식 그래프에서 가장 관련성이 높은 문서를 검색한 뒤, 이 검색된 문서를 프롬프트에 추가하여 LLM에 전달하면 LLM은 이 정보를 참고하여 답변을 생성한다.

• 장점:

  • 최신 정보 반영 용이: 외부 데이터베이스만 업데이트하면 되므로, 모델 자체를 재학습시킬 필요 없이 최신 정보를 활용할 수 있다.
  • 낮은 비용 및 효율성: 파인튜닝에 비해 훨씬 적은 비용과 시간으로 구현할 수 있다.
  • 신뢰성 및 투명성: 답변의 출처(참고 문서)를 명확하게 제시할 수 있어 답변의 신뢰도를 높이고 '환각' 현상을 줄일 수 있다.

• 단점:

  • 정보 검색의 정확성 의존: 검색 시스템이 관련 정보를 제대로 찾지 못하면 답변의 품질이 떨어진다.
  • 답변의 깊이 제한: 제공된 문서의 내용에 답변이 한정될 수 있어, 문서에 없는 내용에 대해서는 깊이 있는 답변이 어렵다.

두 기술이 자주 비교 대상이 되는 이유는 무엇일까?

두 기술이 자주 비교 대상이 되는 이유는 목표는 같지만, 그 목표를 달성하는 방법이 근본적으로 다르기 때문입니다. 두 기술 모두 범용적인 LLM을 특정 도메인이나 작업에 맞게 최적화하는 데 사용되는 가장 대표적인 방법론입니다.

1. 공통된 목표: LLM의 특화(Customization) 전략

가장 중요한 공통점은 바로 LLM을 '더 유용하게 만드는' 데 있다. 일반적인 LLM은 방대한 데이터를 학습하여 넓고 얕은 지식을 가지고 있지만, 특정 기업의 내부 문서에 대한 질문에 답하거나, 특정한 어조로 소통하는 등의 작업에는 한계가 있다. 그래서 파인튜닝과 RAG는 이러한 LLM의 한계를 극복하고, 다음과 같은 공통 목표를 달성하기 위한 대표적인 해법이 되는 기술이다.

• 특정 도메인 지식 주입: 금융, 법률, 의학 등 전문 분야의 정보를 모델이 활용할 수 있게 한다.
• 답변의 정확성 및 신뢰성 향상: 부정확하거나 존재하지 않는 정보를 생성하는 환각(Hallucination) 현상을 줄인다.
• 특정 사용 사례에 대한 성능 최적화: QA(질문-응답) 시스템, 챗봇, 요약 등 특정 애플리케이션에 맞게 모델의 성능을 끌어올린다.

이처럼 동일한 문제에 대한 '해결책' 역할을 하기 때문에 두 기술은 자연스럽게 비교 대상이 된다.

2. 근본적인 차이점: 지식 처리 방식의 대조

동일한 목표를 향하지만, 그 방법론이 완전히 반대이기 때문에 두 기술의 장단점이 극명하게 갈린다. 이 차이점이 바로 두 기술을 비교하는 핵심적인 이유이다.

• 지식의 내재화 vs. 외부 지식 활용:

  • 파인튜닝은 새로운 지식을 모델의 내부 가중치에 직접 학습시켜 내재화한다. 마치 사람의 뇌가 새로운 정보를 완전히 흡수하여 기억하는 것과 같다. 이 때문에 모델 자체의 성능과 문맥 이해도가 향상된다.
  • RAG는 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 실시간으로 검색하여 활용한다. 모델 자체의 지식은 변하지 않고, 답변 생성 시마다 필요한 정보를 '참고'하는 방식으로, 이는 마치 사람이 책이나 인터넷에서 정보를 찾아 답변하는 것과 같다.

• 비용 및 확장성:

  • 파인튜닝은 데이터가 업데이트될 때마다 모델 전체를 재학습시켜야 하므로, 시간과 컴퓨팅 자원이 많이 소요되는 고비용, 저확장성 방식이다.
  • RAG는 외부 데이터베이스만 업데이트하면 되므로, 새로운 지식을 추가하는 비용과 시간이 훨씬 적게 든다. 이는 빈번하게 변하는 데이터를 다루는 경우에 큰 장점이 된다.

• 신뢰성 및 투명성:

  • 파인튜닝은 지식을 내재화하기 때문에 답변의 근거를 명확히 제시하기 어렵다.
  • RAG는 답변에 사용된 원본 문서를 함께 제시할 수 있어 답변의 투명성과 신뢰성을 크게 높일 수 있다. 이는 법률이나 의료와 같이 정확성이 중요한 분야에서 매우 중요한 차이점이 될 수 있다.

구분	파인튜닝(Fine-tuning)	RAG(Retrieval-Augmented Generation)
목적	모델 자체에 새로운 지식을 내재화시키고, 모델의 스타일 및 톤을 조정	외부 지식에 접근하여 최신 또는 특정 도메인 정보를 활용하여 답변의 정확성을 높임
지식 처리 방식	모델 가중치 업데이트를 통해 지식을 직접 학습	외부 데이터베이스에서 정보 검색 후 프롬프트에 추가하여 활용
최신성	새로운 데이터가 생길 때마다 재학습 필요	외부 데이터베이스만 업데이트하면 반영 가능
비용 및 난이도	높은 비용과 시간, 대량의 데이터 및 컴퓨팅 자원 필요	상대적으로 낮은 비용과 시간, 검색 시스템 구축 필요
환각(Hallucination)	가능성 존재	외부 소스 기반으로 답변을 생성하여 확률을 줄일 수 있음
적합한 상황	모델의 기본적인 성능과 스타일을 개선할 때	자주 업데이트되는 최신 정보나 특정 기업 내부 문서 등 동적인 지식이 필요할 때

결론적으로, 두 기술은 LLM의 '지식 한계'를 해결하기 위한 대표적인 전략이라는 공통점을 가지지만, 내부 지식을 강화할 것인지(파인튜닝), 아니면 외부 지식을 활용할 것인지(RAG)에 대한 근본적인 철학 차이 때문에 서로 경쟁하고 보완하는 관계가 된다. 이러한 차이점으로 인해 사용 사례에 따라 어느 것이 더 적합한지를 결정해야 하므로, 두 기술은 자주 비교 대상이 되곤한다.

그래서 어떤 방법이 더 나은거냐고?

결론부터 말하자면 파인튜닝과 RAG 중 어느 것이 더 낫다고 단정하기는 어렵다.
대신, 상황과 목적에 따라 가장 적합한 전략을 선택하거나 두 가지를 함께 사용하는 것(하이브리드 전략)이 일반적이다.

• 파인튜닝이 더 적합한 경우:

  • 특정 브랜드의 고유한 어조나 문체를 LLM이 완전히 내재화해야 할 때
  • 매우 복잡하고 미묘한 추론이 필요한 작업(예: 감정 분석, 코드 생성)의 성능을 근본적으로 향상시킬 때
  • 데이터의 변동성이 적고 지식의 최신성이 중요하지 않은 경우

• RAG가 더 적합한 경우:

  • 자주 업데이트되는 최신 정보(예: 뉴스, 주가, 실시간 재고 정보)를 LLM이 활용해야 할 때
  • 기업 내부의 방대한 문서나 매뉴얼을 기반으로 답변을 생성해야 할 때
  • 모델의 '환각' 현상을 최소화하고 답변의 투명성을 확보해야 할 때

많은 경우, 두 기술을 결합하여 사용하는 것이 가장 효과적이다. 예를 들어, 파인튜닝을 통해 모델의 전반적인 스타일과 기본적인 추론 능력을 강화한 후, RAG를 통해 최신 정보를 검색하여 답변의 정확성을 보완하는 식으로 설계할 수 있다. 이는 LLM이 일관된 톤으로 최신 정보에 기반한 정확하고 신뢰성 있는 답변을 제공하도록 한다.

이상적 구성: 하이브리드 전략

위에서 언급했듯 하이브리드 전략은 각 기술의 단점을 상호 보완하며,
가장 강력하고 유연한 솔루션을 제공할 수 있다.

출처: https://harsha-srivatsa.medium.com

하이브리드 전략의 장점 알아보기

• 모델의 전문성 강화 + 최신 정보 활용:
  단순히 정보를 검색하여 나열하는 것을 넘어, 전문적인 지식을 바탕으로 문맥을 이해하고 최신 정보를 결합한 심층적인 답변을 생성할 수 있게 된다.

• 환각 현상 최소화 + 스타일 일관성 유지:
  신뢰할 수 있는 정보를 제공하면서도, 기업의 브랜드 이미지를 반영한 일관된 답변을 생성할 수 있다.

그렇다고 모든 회사가 하이브리드 전략을 사용하느냐?

하이브리드 전략이 '최적의' 솔루션이라 할지라도, 모든 회사가 이 방법을 선택하는 것은 아니다. 주요 이유는 다음과 같다:

• 비용 및 복잡성: 하이브리드 전략은 파인튜닝과 RAG 시스템을 모두 구축하고 유지보수해야 하므로, 기술적 복잡성과 비용이 훨씬 많이 들기에 중소기업이나 스타트업에게는 큰 부담이 될 수 있다.

• 자원(데이터, 인력)의 한계: 파인튜닝을 위해서는 양질의 대규모 데이터셋이 필요하다. 이러한 데이터를 확보하기 어렵거나, 이를 처리할 전문 인력이 부족한 경우 하이브리드 전략은 비현실적이다.

• 단일 기술로도 충분한 경우:

  • 단순히 최신 정보를 검색하여 답변을 제공하는 것이 주 목표라면, RAG만으로도 충분히 목적을 달성할 수 있다. 예를 들어, 기업 내부 문서를 검색하는 챗봇의 경우 RAG가 가장 효율적인 선택이다.
  • 모델의 스타일이나 어조만 바꾸고, 새로운 지식의 업데이트가 중요하지 않은 경우에는 파인튜닝만으로도 충분할 수 있다.

결론은

파인튜닝과 RAG는 모두 LLM을 특정 작업에 최적화하는 두 가지 핵심 전략으로 파인튜닝은 모델 자체를 재학습시켜 내부 지식을 강화하고 특정 스타일을 주입하는 반면, RAG는 외부 데이터베이스에서 정보를 찾아 외부 지식을 활용하여 답변을 생성한다.

또한, 파인튜닝은 비용이 높고 지식 업데이트가 어렵지만 모델의 근본적인 성능을 개선하고, RAG는 최신 정보 반영이 쉽고 비용 효율적이지만 검색 정확도에 의존한다.

결국 두 기술은 서로 경쟁 관계이면서도 상호 보완적이므로, 어떤 기술을 선택할지는 회사의 규모, 예산, 보유 데이터, 그리고 서비스의 구체적인 목표에 따라 결정된다.