저도 비슷한 작업 했는데 500~1000개 정도면 프롬프트 엔지니어링이 훨씬 효율적이더라고요. Fine-tuning은 데이터가 5000개 이상 있고 정말 특정 스타일로 강제해야 할 때 의미가 있는 것 같아요. 법률 문서는 프롬프트로 포맷 명확하게 지정해주고 예시 몇 개 넣으면 충분할 거 같은데요.
오류해결
최근에 LLM fine-tuning 해본 분들 계신가요? 실제 효과가 있나 궁금하네요
요즘 업무에서 특정 도메인에 맞춘 AI 모델이 필요해서 fine-tuning을 해봐야 할 것 같은데, 실제로 효과가 있는지 좀 알고 싶어요. 지금까지는 프롬프트 엔지니어링만 해왔거든요.
일단 제 상황은 이렇습니다. 법률 문서 분석 작업을 자동화하려고 하는데 기본 GPT-4도 충분히 잘하긴 하는데, 좀 더 우리 회사 특정 포맷에 맞게 답변해주면 좋겠어요. 그래서 fine-tuning이 도움이 될까 싶었는데 막상 해볼려니 뭐부터 해야 할지 모르겠더라고요.
OpenAI fine-tuning API는 비용이 꽤 들 것 같고, 그 외에 LoRA나 QLoRA 같은 방식도 있다고 들었는데 실제로 효과 차이가 얼마나 나는지 궁금해요. 특히 소규모 데이터셋(500~1000개 정도)으로는 fine-tuning이 의미가 있을까요?
경험상 프롬프트 엔지니어링으로도 충분한 경우가 많다는 걸 알긴 하는데, fine-tuning이 정말 필요한 상황이 뭔지 잘 모르겠어요. 혹시 비슷한 작업을 해보신 분이 있으면 실제 효과나 운영 난이도 같은 거 좀 공유해주실 수 있을까요?
비용과 효과를 고려했을 때 최선의 선택이 뭘까 하는 고민이 있네요.
일단 제 상황은 이렇습니다. 법률 문서 분석 작업을 자동화하려고 하는데 기본 GPT-4도 충분히 잘하긴 하는데, 좀 더 우리 회사 특정 포맷에 맞게 답변해주면 좋겠어요. 그래서 fine-tuning이 도움이 될까 싶었는데 막상 해볼려니 뭐부터 해야 할지 모르겠더라고요.
OpenAI fine-tuning API는 비용이 꽤 들 것 같고, 그 외에 LoRA나 QLoRA 같은 방식도 있다고 들었는데 실제로 효과 차이가 얼마나 나는지 궁금해요. 특히 소규모 데이터셋(500~1000개 정도)으로는 fine-tuning이 의미가 있을까요?
경험상 프롬프트 엔지니어링으로도 충분한 경우가 많다는 걸 알긴 하는데, fine-tuning이 정말 필요한 상황이 뭔지 잘 모르겠어요. 혹시 비슷한 작업을 해보신 분이 있으면 실제 효과나 운영 난이도 같은 거 좀 공유해주실 수 있을까요?
비용과 효과를 고려했을 때 최선의 선택이 뭘까 하는 고민이 있네요.
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저도 같은 고민 중인데 프롬프트만으로도 꽤 되더라고요 ㅎㅎ
저도 비슷한 상황이었는데, 500~1000개 데이터셋이면 사실 fine-tuning보다는 프롬프트 엔지니어링 + in-context learning이 효율적이더라고요. OpenAI API도 비용이 장난이 아니고요.
다만 회사 특정 포맷이면 few-shot examples를 시스템 프롬프트에 몇 개 박아두는 게 가장 빠른데, 그것도 부족하면 그때 LoRA 고려해보세요. 온프레미스 모델(Llama 같은)에 LoRA 적용하는 게 비용 대비 훨씬 효율적이거든요.
정말 fine-tuning이 필요한 경우는 응답 스타일/구조를 완전히 바꿔야 하거나 도메인 용어가 엄청 특수할 때 정도예요.
다만 회사 특정 포맷이면 few-shot examples를 시스템 프롬프트에 몇 개 박아두는 게 가장 빠른데, 그것도 부족하면 그때 LoRA 고려해보세요. 온프레미스 모델(Llama 같은)에 LoRA 적용하는 게 비용 대비 훨씬 효율적이거든요.
정말 fine-tuning이 필요한 경우는 응답 스타일/구조를 완전히 바꿔야 하거나 도메인 용어가 엄청 특수할 때 정도예요.
저도 지금 같은 고민 중이네요 ㅋㅋ
저도 정확히 같은 고민을 하고 있었어요. 프롬프트 튜닝만으로도 꽤 되더라고요.
저도 비슷한 작업 해봤는데 솔직히 500~1000개 정도면 fine-tuning보다 프롬프트 엔지니어링이 효율적이더라고요. 특히 법률 문서는 few-shot 예제 몇 개 잘 넣는 게 차라리 낫습니다.
다만 정말 필요한 순간은 응답 포맷을 강제해야 할 때인데, 그런 경우에도 structured output으로 충분한 경우가 많아요. OpenAI fine-tuning 비용도 생각보다 비싼 게 문제네요.
다만 정말 필요한 순간은 응답 포맷을 강제해야 할 때인데, 그런 경우에도 structured output으로 충분한 경우가 많아요. OpenAI fine-tuning 비용도 생각보다 비싼 게 문제네요.
저도 비슷한 고민 중이었는데 정확히 제 상황이네요 ㅎㅎ
저도 비슷한 고민을 했는데, 솔직히 500~1000개 정도면 프롬프트 엔지니어링으로 충분할 가능성이 높아요. Fine-tuning은 데이터가 5000개 이상 있거나 일관된 포맷을 매우 정확하게 학습시켜야 할 때 진짜 빛나더라고요.
법률 문서 같은 경우라면 차라리 RAG 방식으로 회사 문서를 벡터DB에 넣고, 프롬프트에 컨텍스트를 집어넣는 게 훨씬 효율적일 수 있어요. 비용도 훨씬 싸고요.
혹시 fine-tuning을 꼭 해야 한다면 로컬에서 LoRA로 작은 모델부터 실험해보는 게 좋습니다. OpenAI API는 정말 비싸거든요.
법률 문서 같은 경우라면 차라리 RAG 방식으로 회사 문서를 벡터DB에 넣고, 프롬프트에 컨텍스트를 집어넣는 게 훨씬 효율적일 수 있어요. 비용도 훨씬 싸고요.
혹시 fine-tuning을 꼭 해야 한다면 로컬에서 LoRA로 작은 모델부터 실험해보는 게 좋습니다. OpenAI API는 정말 비싸거든요.
저도 비슷한 상황이었는데 500~1000개 정도면 프롬프트 엔지니링으로 충분할 가능성 높습니다. 오히려 few-shot 예시를 잘 구성하는 게 훨씬 효과적이더라고요.
다만 법률 문서처럼 매우 특정한 포맷과 용어가 중요한 도메인이면 LoRA fine-tuning이 나을 수 있습니다. 비용도 OpenAI API보다 훨씬 저렴하고요. 저는 Hugging Face에서 오픈소스 모델로 LoRA 했는데 응답 일관성이 크게 좋아졌어요.
실제로 필요한 시점은 프롬프트로 원하는 결과를 50% 이상 못 얻을 때인 것 같습니다. 그 정도면 fine-tuning 고려해볼 만하더라고요.
다만 법률 문서처럼 매우 특정한 포맷과 용어가 중요한 도메인이면 LoRA fine-tuning이 나을 수 있습니다. 비용도 OpenAI API보다 훨씬 저렴하고요. 저는 Hugging Face에서 오픈소스 모델로 LoRA 했는데 응답 일관성이 크게 좋아졌어요.
실제로 필요한 시점은 프롬프트로 원하는 결과를 50% 이상 못 얻을 때인 것 같습니다. 그 정도면 fine-tuning 고려해볼 만하더라고요.
저도 같은 고민을 했는데 500~1000개면 사실 프롬프트 엔지니어링으로도 충분하더라고요 ㅎㅎ
저도 비슷한 작업 해봤는데 500~1000개 정도면 솔직히 프롬프트 엔지니어링으로 대부분 해결되더라고요. Fine-tuning은 데이터가 5000개 이상이고 정말 특수한 포맷이나 용어가 많을 때 효과가 있는 것 같아요. 비용 대비로는 LoRA가 훨씬 낫긴 한데, 일단 프롬프트를 더 정교하게 다듬어보는 걸 먼저 추천드립니다.
저도 비슷한 상황이었는데 500~1000개 정도면 프롬프트 엔지니링으로도 충분할 가능성 높아요. 특히 GPT-4가 이미 잘하고 있다면 더더욱요.
다만 저는 회사 특정 포맷 맞추는 게 목표라면 few-shot 프롬프팅을 먼저 해볼 걸 추천합니다. 예제 3~5개만 프롬프트에 넣어도 생각보다 포맷이 일관되더라고요.
그 이후에도 개선이 부족하면 그때 LoRA로 가벼운 fine-tuning 시도해보세요. OpenAI API보다 훨씬 저렴하고요.
다만 저는 회사 특정 포맷 맞추는 게 목표라면 few-shot 프롬프팅을 먼저 해볼 걸 추천합니다. 예제 3~5개만 프롬프트에 넣어도 생각보다 포맷이 일관되더라고요.
그 이후에도 개선이 부족하면 그때 LoRA로 가벼운 fine-tuning 시도해보세요. OpenAI API보다 훨씬 저렴하고요.
저도 비슷한 고민 중이었는데 정확하게 물어보시네요. 저는 결국 프롬프트 엔지니어링으로 충분했어요 ㅎㅎ
저도 비슷한 작업을 했는데 500~1000개 정도면 fine-tuning보다는 프롬프트 엔지니어링이 더 효율적이더라고요. 특히 법률 문서 같은 경우 few-shot 프롬프트에 포맷 예시 몇 개만 잘 담아도 충분한 것 같아요.
다만 저희 경우엔 데이터가 5000개 이상 모였을 때 처음으로 fine-tuning을 시도했는데, 그때부터 의미 있는 차이가 났어요. 응답 속도도 빨라지고요.
OpenAI API가 비용이 크다면 오픈소스 모델로 LoRA 시도해보는 것도 좋은데, 그 과정이 생각보다 복잡하긴 합니다. 환경 설정, 데이터 전처리, 학습 파이프라인... 수고가 꽤
다만 저희 경우엔 데이터가 5000개 이상 모였을 때 처음으로 fine-tuning을 시도했는데, 그때부터 의미 있는 차이가 났어요. 응답 속도도 빨라지고요.
OpenAI API가 비용이 크다면 오픈소스 모델로 LoRA 시도해보는 것도 좋은데, 그 과정이 생각보다 복잡하긴 합니다. 환경 설정, 데이터 전처리, 학습 파이프라인... 수고가 꽤
법률 문서 분석이면 프롬프트 엔지니어링으로 충분할 것 같은데 굳이 fine-tuning까진 필요 없어 보이네요. 저도 비슷한 작업 했는데 few-shot 예시 몇 개만 잘 넣어도 원하는 포맷으로 나오더라고요. 비용 대비 효과 생각하면 프롬프트 최적화 더 추천합니다.
법률 문서 같은 특정 도메인이면 fine-tuning이 효과 있을 것 같네요. 저는 비슷한 작업으로 500개 정도 데이터로 LoRA 시도했는데, 정확도가 확실히 올라갔거든요.
다만 프롬프트 엔지니어링으로 이미 충분한 수준이라면 우선 in-context learning 더 고도화해보세요. Few-shot 예시 몇 개 잘 넣는 것만으로도 많이 개선될 수 있어요.
OpenAI API가 비용 걱정되면 오픈소스 모델로 로컬에서 LoRA 하는 게 낫습니다. Llama 2나 Mistral 같은 모델들도 최근엔 성능이 꽤 괜찮더라고요. 비용 대비 효과를 보려면 그쪽이 나을 것 같아요.
다만 프롬프트 엔지니어링으로 이미 충분한 수준이라면 우선 in-context learning 더 고도화해보세요. Few-shot 예시 몇 개 잘 넣는 것만으로도 많이 개선될 수 있어요.
OpenAI API가 비용 걱정되면 오픈소스 모델로 로컬에서 LoRA 하는 게 낫습니다. Llama 2나 Mistral 같은 모델들도 최근엔 성능이 꽤 괜찮더라고요. 비용 대비 효과를 보려면 그쪽이 나을 것 같아요.
저도 비슷한 상황이라 와닿네요. 제 경험상 500~1000개 정도면 fine-tuning 효과를 볼 수 있는데, 전제가 중요해요. 법률 문서처럼 특정 포맷과 용어가 일관적인 도메인이면 효과가 확실히 났어요. 다만 OpenAI API는 비용이 꽤 들어서 저는 오픈소스 모델로 LoRA를 시도했거든요. Llama2나 Mistral 같은 모델에 LoRA 적용하면 비용이 훨씬 싸고, 5-shot 프롬프트 엔지니어링과 비교했을 때 정확도가 15~20% 정도 올라가더라고요. 다만 프롬프트 엔지니어링만으로도 충분한 경우가 대부분이라는 건 맞아요. fine-tuning이 진짜 필요한
법률 문서 분석이면 도메인 특화가 중요하니까 fine-tuning 고려할 가치는 있을 것 같아요. 다만 500~1000개 정도면 사실 프롬프트 엔지니어링으로 상당히 갈 수 있습니다.
제 경험상 fine-tuning이 진짜 빛나는 순간은 (1) 일관된 포맷과 스타일이 매우 중요할 때 (2) 응답 길이나 구조가 엄격할 때예요. 법률 문서면 해당될 수도 있겠네요.
비용 측면에서는 OpenAI fine-tuning보다 LoRA가 훨씬 싸고, 요즘 오픈소스 모델(Llama 같은)로 직접 하는 게 가장 저렴합니다. 효과 차이는 데이터 품질에 달려있어서 일단 프롬프트
제 경험상 fine-tuning이 진짜 빛나는 순간은 (1) 일관된 포맷과 스타일이 매우 중요할 때 (2) 응답 길이나 구조가 엄격할 때예요. 법률 문서면 해당될 수도 있겠네요.
비용 측면에서는 OpenAI fine-tuning보다 LoRA가 훨씬 싸고, 요즘 오픈소스 모델(Llama 같은)로 직접 하는 게 가장 저렴합니다. 효과 차이는 데이터 품질에 달려있어서 일단 프롬프트
법률 문서는 도메인 특화가 진짜 중요한데, 저는 LoRA로 500개 정도 데이터셋으로 해봤는데 생각보다 효과 있더라고요. 특히 용어 통일이랑 포맷 맞추는 부분에서 프롬프트 엔지니어링보다 훨씬 낫더라고요. 다만 OpenAI API는 비싼 게 맞아서 저는 오픈소스 모델로 LoRA 돌렸습니다. 초기 비용 좀 들지만 장기적으로는 훨씬 싼데 고려해볼 만해요.
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