최적화된 AI 클라우드 기반 데이터셋 및 SLM 모델 구축 전략

AI 클라우드와 파인튜닝의 중요성

AI 모델의 성능을 극대화하기 위해서는 단순히 하나의 모델을 사용하는 것이 아닌, 다양한 도메인과 요구사항에 맞춘 파인튜닝이 필요합니다. 특히 AI 클라우드 기반으로 데이터셋과 모델을 구축하는 과정에서 파인튜닝은 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

왜 파인튜닝이 중요한가? (비즈니스 관점)

AI 모델을 비즈니스에 효과적으로 활용하려면 'One size does not fit all' 원칙을 고려해야 합니다. 2023년까지는 단일 모델을 활용하는 것이 일반적이었으나, 이제는 비즈니스마다 각기 다른 모델이 필요합니다. 설문조사에 따르면 2024년까지 46%의 응답자가 오픈소스 모델을 선호하며, 다양한 사용 사례를 지원하기 위한 커스터마이징 작업이 증가할 것입니다.

왜 파인튜닝이 중요한가? (기술적 관점)

AI와 ML 인프라 및 도구의 발전 덕분에 진입 장벽은 낮아졌으나, 비용 문제는 여전히 중요합니다. LLM API 사용에는 비용, 지연 시간, 처리량 등의 제한이 존재하며, 특히 데이터 보안과 프라이버시 문제는 해결해야 할 주요 이슈로 떠오르고 있습니다. 파인튜닝을 통해 이러한 문제를 해결하고 특정 도메인에 맞춘 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

RAG vs. 파인튜닝: 무엇을 선택할 것인가?

• RAG(정보 검색 기반 생성)는 실시간 외부 데이터를 사용하여 대량의 정보에서 가장 관련성 높은 데이터를 검색하는 데 유리합니다. 하지만 인프라 설정과 실행 비용이 큽니다.
• 파인튜닝은 특정 도메인에 맞춘 정확한 답변을 생성하는 데 적합하며, 초기 비용은 낮으나 호스팅 및 서비스 비용이 높은 것이 특징입니다.

일반적으로 RAG를 우선적으로 적용한 후 파인튜닝을 추가하는 것이 유리한 전략입니다.

파인튜닝에 대한 오해

많은 사람들이 파인튜닝에 대해 '수학이 필요하다'거나 'GPU가 많이 필요하다'는 오해를 갖고 있습니다. 하지만 파인튜닝의 핵심은 고품질 데이터를 확보하고, LLM이나 SLM을 평가하고, 빠른 반복을 통해 지속적으로 모델을 개선하는 데 있습니다.

Azure ML Studio는 이러한 파인튜닝을 간단하게 할 수 있는 도구를 제공하며, 데이터를 수집하고 평가한 후 빠르게 배포할 수 있는 환경을 제공합니다.

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합성 데이터의 필요성

프라이버시 보호 및 확장성을 고려할 때, 합성 데이터의 활용은 필수적입니다. 합성 데이터는 실제 데이터를 사용하지 않음으로써 프라이버시와 보안을 보장하며, 새로운 시나리오에 대한 예측과 훈련을 가능하게 합니다.

합성 데이터 활용을 위한 의사 결정 트리

• 시드 데이터 생성: OpenAI 모델을 사용해 시드 데이터셋을 생성하여 커버리지 데이터를 확보합니다.
• 페르소나 생성: OpenAI를 통해 페르소나를 생성하고 이를 통해 다양한 시나리오를 테스트합니다.
• 다중 에이전트 생성: Autogen을 사용하여 여러 시나리오를 생성함으로써 다양한 상황을 처리할 수 있는 모델을 구축합니다.

Azure AI를 활용한 파인튜닝

Azure AI는 PDF, CSV, TXT 등의 비구조적 데이터에서 QnA 데이터셋을 추출하고, 이를 기반으로 OpenAI 모델을 파인튜닝하여 배포하는 과정을 지원합니다. 차등 프라이버시(DP)를 사용하여 프라이버시 문제를 해결할 수 있으며, 새로운 데이터 생성 및 성능 개선을 위한 Evolve-Instruct 모델도 제공합니다.

파인튜닝과 성능 향상

파인튜닝 작업을 통해 모델 성능을 향상시키기 위해서는 고품질의 데이터를 기반으로 한 작은 사이클부터 시작하여 점진적으로 사이클 크기를 확대해 나가는 것이 중요합니다. 특히, 다국어 지원 모델에서는 한국어 데이터의 양보다 질이 더 중요한 요소로 작용하며, 이를 고려한 모델 구축이 필요합니다.

결론: AI 클라우드 기반 파인튜닝과 합성 데이터의 가치

AI 클라우드에서의 데이터셋 구축과 SLM 모델 파인튜닝은 비즈니스와 기술적 요구를 충족시키는 중요한 과정입니다. 합성 데이터를 활용해 프라이버시와 성능 문제를 해결하면서, 점진적으로 모델을 개선해 나가는 전략이 성공적인 AI 도입의 핵심입니다.