요즘 LLM 관련 글을 읽다 보니 파인튜닝이랑 RAG 둘 다 자주 나오는데, 정확히 뭐가 다른지 헷갈리네요. 둘 다 모델을 커스터마이징하는 거 아닌가 싶은데 차이가 뭔지 모르겠습니다.
제가 이해한 바론 파인튜닝은 모델 가중치를 직접 업데이트하는 거고, RAG는 외부 데이터를 참고하는 거라는 정도인데, 정말 그게 전부인가요? 사실 좀 더 자세히 알고 싶거든요.
회사에서 자체 매뉴얼이나 가이드에 기반해서 답변해주는 챗봇을 만들려고 하는데, 이 경우에는 파인튜닝을 해야 하나요 아니면 RAG로 충분한가요? 비용도 고려해야 하는데 뭐가 더 저렴할까요.
혹시 실무에서 이런 걸 해보신 분 계신가요? 어떤 걸 선택했고 왜 그렇게 결정했는지 들어보고 싶습니다. 요즘 클로드나 GPT 같은 모델도 파인튜닝 지원하더라고요. 최신 정보라면 더 좋겠습니다.
초보 수준이라 질문이 좀 어설플 수도 있는데 이해해주세요. 답변 기다리겠습니다.
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