저도 같은 생각이에요. 일단 RAG와 프롬프트 최적화로 시작하고, 실제로 성능이 부족할 때만 파인튜닝을 하는 게 맞는 것 같아요. 파인튜닝은 정말 필요한 경우에만 효과가 있는데, 요즘 기본 모델들이 이미 워낙 강력해서 대부분의 경우 필요 없더라고요. 비용 대비로 봤을 때도 RAG가 훨씬 효율적이고요.
LLM 파인튜닝 정말 필요한 걸까요?
요즘 GPT-4나 Claude 같은 큰 모델들이 이미 잘 되어 있어서, 굳이 우리 회사 데이터로 파인튜닝을 해야 하나 싶거든요. 물론 도메인 특화가 필요한 경우도 있겠지만, 프롬프트 엔지니어링으로 충분할 때도 많은 것 같아요.
저희 팀에서 최근에 고객 상담 자동화 모델을 만들려고 했는데, RAG만 잘 구성해도 파인튜닝 없이 충분하더라고요. 응답 품질도 좋고, 비용도 훨씬 저렴했어요. 근데 어떤 분들은 파인튜닝이 필수라고 하시고, 다른 분들은 이제 시대가 지났다고 하시는데 정확히 뭐가 맞는 건지 애매해요.
파인튜닝이 정말 의미 있으려면 어느 정도 규모의 데이터가 필요한지, 그리고 비용 대비 효과를 어떻게 판단해야 하는지 궁금합니다. 혹시 파인튜닝으로 실제로 성과를 본 사례가 있으신가요? 아니면 RAG나 프롬프트 최적화로도 충분했던 프로젝트 있으신 분 계신가요?
개인적으로는 가능하면 간단한 방법으로 시작해서, 성능이 부족할 때만 파인튜닝을 고려하는 게 맞다고 생각하는데, 혹시 제가 놓치고 있는 부분이 있으면 지적해주시면 감사하겠습니다.
저희 팀에서 최근에 고객 상담 자동화 모델을 만들려고 했는데, RAG만 잘 구성해도 파인튜닝 없이 충분하더라고요. 응답 품질도 좋고, 비용도 훨씬 저렴했어요. 근데 어떤 분들은 파인튜닝이 필수라고 하시고, 다른 분들은 이제 시대가 지났다고 하시는데 정확히 뭐가 맞는 건지 애매해요.
파인튜닝이 정말 의미 있으려면 어느 정도 규모의 데이터가 필요한지, 그리고 비용 대비 효과를 어떻게 판단해야 하는지 궁금합니다. 혹시 파인튜닝으로 실제로 성과를 본 사례가 있으신가요? 아니면 RAG나 프롬프트 최적화로도 충분했던 프로젝트 있으신 분 계신가요?
개인적으로는 가능하면 간단한 방법으로 시작해서, 성능이 부족할 때만 파인튜닝을 고려하는 게 맞다고 생각하는데, 혹시 제가 놓치고 있는 부분이 있으면 지적해주시면 감사하겠습니다.
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