1. Fine-tuning (파인 튜닝)
- 정의: 이미 학습된 대규모 언어 모델(LLM)에 새로운 도메인 데이터나 특정 작업 데이터셋을 추가 학습시켜 모델의 성능을 최적화하는 방법
- 목적: 모델이 특정 도메인의 언어나 표현 방식에 맞게 더 정확하게 답변하도록 개선
- 모델: OpenAI (GPT-3.5, GPT-4), Meta (LLaMA), HuggingFace Transformers
비용
- OpenAI GPT-3.5 Fine-tuning: 1,000 토큰당 $0.008
- GPT-4 Fine-tuning: 1,000 토큰당 $0.03
- 추가 비용: Fine-tuned 모델 사용 시에도 API 사용 비용 발생
장점
- 도메인 특화된 높은 정확도
- 반복적인 사용 사례에서 높은 효율성
단점
- 학습 비용 및 시간 소요
- 새로운 데이터 업데이트 시 재학습 필요
- 하드웨어 요구사항(GPU 등)이 높음
2. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- 정의: 언어 모델(LLM)이 응답을 생성할 때 외부 데이터베이스나 지식 저장소에서 관련 정보를 검색하여 답변에 반영하는 방법
- 목적: 모델이 오래된 정보나 잘못된 정보를 생성하는 '환각(Hallucination)'을 줄이고, 최신 데이터를 반영
- 사용 도구
- 벡터 데이터베이스: Pinecone, Weaviate, Qdrant
- 검색 엔진: Elasticsearch, Vespa
- 프레임워크: LangChain, LlamaIndex
- 비용
- 벡터 데이터베이스 사용료: Pinecone($0.10/GB/day), Elasticsearch(사용량에 따라 다름)
- 모델 호출 비용: OpenAI API 사용료 적용
장점
- 최신 데이터 실시간 활용 가능
- 데이터 업데이트가 쉽고 빠름
- Fine-tuning보다 초기 비용이 낮음
단점
- 벡터 데이터베이스 유지 비용 발생
- 검색과 생성 단계가 분리되어 응답 속도가 느려질 수 있음
- 검색된 데이터의 품질이 응답의 품질에 직접적 영향을 줌
3. OpenAI Assistant API
개념
- 정의: OpenAI에서 제공하는 API로, GPT 모델을 기반으로 다양한 작업을 수행하는 AI 어시스턴트를 개발할 수 있다.
- 기능: 코드 해석(Code Interpreter), 정보 검색(Retrieval), 함수 호출(Function Calling), 파일 업로드/다운로드 지원
비용
- GPT-4 API 비용: 입력 1,000 토큰당 $0.03, 출력 1,000 토큰당 $0.06
- Assistant 기능별 비용
- Code Interpreter: 세션당 $0.03
- Retrieval: 벡터 저장 $0.10/GB/day
장점
- API를 통해 쉽고 빠르게 AI 어시스턴트 개발 가능
- 다양한 기능 지원(Code Interpreter, Retrieval 등)
- 유지 및 업데이트가 용이
단점
- API 사용량이 많아지면 비용이 급증할 수 있음
- 복잡한 파이프라인 구축 시 제한적
Fine-tuning vs RAG vs Assistant API 비교
| 주요 목적 | 특정 도메인 최적화 | 외부 데이터 실시간 활용 | 다기능 어시스턴트 개발 |
| 유지보수 | 재학습 필요 | 데이터 업데이트 용이 | API 호출로 유지 용이 |
| 비용 | 초기 학습 비용 높음 | 운영 비용 지속 발생 | 사용량에 따른 비용 |
| 장점 | 높은 도메인 특화 성능 | 최신 데이터 활용 | 다기능 통합 제공 |
| 단점 | 비용과 시간 소모 | 데이터 검색 단계 필요 | 대규모 API 사용 시 비용 |
| 활용 사례 | 의료 챗봇, 법률 AI | FAQ 챗봇, 뉴스 AI | AI 비서, 코드 해석 |
- Fine-tuning: 도메인 특화 AI가 필요할 때 (예: 법률, 의료 분야 챗봇)
- RAG: 최신 정보를 반영해야 하는 챗봇이나 검색 기반 서비스에 적합
- Assistant API: 빠르게 AI 어시스턴트를 구축해야 할 때, 다기능 서비스가 필요할 때
Assistnat API는 빠르게 다기능의 AI 어시스턴트를 구축할 수 있다.
다음 포스팅에서 "Assistant API를 활용해서 AI 모델 튜닝하기" 에 대해 알아보도록 하겠습니다~