같은 고민을 했는데 결론은 소규모 모델(7B~13B)에 자사 데이터로 파인튜닝하니까 GPT-4보다 훨씬 저렴하면서도 성능이 나오더라고요. 물론 초기 비용은 들지만 장기적으로는 훨씬 이득이었어요. 다만 충분한 양질의 학습 데이터가 있어야 효과를 본다는 게 가장 중요한 포인트예요. 데이터가 부족하면 그냥 API가 낫습니다.
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LLM 파인튜닝 비용 대비 효과가 정말 있나요?
요새 회사에서 자체 데이터로 LLM 파인튜닝을 해보자는 얘기가 나왔는데, 솔직히 의심스럽더라고요. GPT-4 API로 충분한데 굳이 파인튜닝을 해야 하나 싶어서요. 클라우드 비용도 장난 아니고, 데이터 전처리도 복잡하던데 실무에서 ROI를 본 사례가 있나요?
특히 도메인 특화 성능이 얼마나 개선되는지 궁금합니다. 벤치마크 결과랑 실제 운영 환경이 다를 수 있을 것 같은데, 혹시 파인튜닝 했다가 후회한 경험이 있으신 분 있으신가요? 아니면 정말 효과를 본 케이스가 있다면 어떤 상황에서 쓸 만한지 조언 부탁드립니다.
특히 도메인 특화 성능이 얼마나 개선되는지 궁금합니다. 벤치마크 결과랑 실제 운영 환경이 다를 수 있을 것 같은데, 혹시 파인튜닝 했다가 후회한 경험이 있으신 분 있으신가요? 아니면 정말 효과를 본 케이스가 있다면 어떤 상황에서 쓸 만한지 조언 부탁드립니다.
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