LLM을 활용한 질의 응답 방식
미세 조정을 통한 특정 도메인 질의 응답 성능 향상
- 미세 조정(Fine-tuning)
- LLM을 특정 도메인 또는 작업에 특화된 데이터셋으로 추가 학습시켜 성능을 향상시키는 방법
- 미세 조정을 통해 LLM은 해당 도메인의 전문 용어, 지식, 답변 스타일 등을 더 잘 이해, 생성할 수 있음
1. 작동 원리
1단계: 특정 도메인 데이터셋 구축 (Domain-Specific Dataset Construction)
- 목표하는 특정 도메인과 관련된 고품질의 질의-응답 쌍 데이터셋 구축
- 데이터셋은
- 해당 도메인의 전문 용어와 지식을 포함
- 원하는 답변 형식을 반영해야 함
2단계: LLM 미세 조정 (LLM Fine-tuning)
- 사전 학습된 LLM의 가중치를 구축된 특정 도메인 데이터셋을 사용하여 업데이트
- 기존의 일반적인 지식 유지 + 특정 도메인의 지식과 패턴 → LLM에 추가 학습
- 학습률, 배치 크기 등 다양한 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의 성능 도모
3단계: 미세 조정된 LLM 활용 (Fine-tuned LLM Utilization)
- 미세 조정된 LLM에 사용자의 질의를 입력
- LLM은 학습된 특정 도메인의 지식과 답변 생성 능력을 바탕으로 답변 생성
- 문맥 내 학습과 결합하여 사용할 수도 있음
- 미세 조정된 LLM에 추가적인 예시를 제공함으로써 답변의 정확성과 관련성을 더욱 높일 수 있음
2. 핵심 특징
- 장점
- 특정 도메인에 대한 이해도가 높아짐 → 정보 검색 기반, 일반적인 LLM보다 훨씬 정확하고 전문적인 답변 제공 가능
- 답변의 일관성과 신뢰성을 높일 수 있음
- 단점
- 고품질의 특정 도메인 데이터셋 구축에 많은 시간과 노력 필요
- 미세 조정 과정에 상당한 컴퓨팅 자원이 소요될 수 있음
- 학습 데이터의 편향성이 결과에 영향을 미칠 수 있음
3. 활용 예시
- 의료 분야의 질의응답을 위해 의학 논문 및 환자 기록으로 파인튜닝된 LLM
- 법률 자문 챗봇을 위해 법전 및 판례로 파인튜닝된 LLM
