[생성형 AI] 파인 튜닝 vs LLM 오케스트레이션

개인적으로 LLM하면 '자판기'가 떠오른다!

 

파인 튜닝(Fine-Tuning)과 LLM 오케스트레이션(LLM Orchestration)은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 활용하는 두 가지 주요 방법이지만, 목적과 방식이 다르다!

 

개인적으로 매우 헷갈리는 개념이라, 확실히 짚고 넘어가는 것이 좋을 것 같다.

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ㅁ파인 튜닝 (Fine-Tuning): 사전 훈련된 모델(Pretrained Model)을 특정 도메인이나 작업에 맞춰 추가 학습하는 과정

예를 들어, OpenAI의 GPT-4를 의료 상담용 챗봇으로 만들고 싶다면, 의료 데이터로 모델을 추가 학습시켜 해당 도메인에서 더 정확한 답변을 하도록 한다.

📌 특징

• 모델 가중치(Weights)를 직접 수정한다
• 특정 데이터셋을 사용하여 LLM을 추가 훈련한다
• 학습 후에도 모델이 특정 패턴이나 지식을 기억한다
• 모델 자체가 업데이트되므로 API 호출 없이도 특정 태스크에 강해질 수 있다

➕ 장점

• 특정 도메인(의료, 법률, 금융 등)에 특화된 전문 지식을 강화할 수 있다
• 반복적인 프롬프트 엔지니어링 없이 원하는 결과를 도출할 수 있다

➖ 단점

• 비용이 많이 든다 (클라우드 GPU, TPU 사용 등)
• 학습 시간이 길고, 추가 데이터 준비가 필요하다
• 특정 버전에 맞춰 훈련된 모델은 업데이트가 어렵다

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ㅁLLM 오케스트레이션 (LLM Orchestration): LLM을 직접 수정하지 않고, 외부에서 다양한 기능을 조합하여 원하는 결과를 얻는 방식

대표적인 오케스트레이션 도구로는 LangChain, LlamaIndex 등이 있다!

https://claremont.tistory.com/entry/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95-AI-LangChain%EC%9D%B4%EB%9E%80

[생성형 AI] LangChain이란?

 

📌 특징

• 모델 가중치는 변경하지 않음
• 프롬프트 엔지니어링, API 호출 최적화, 메모리 관리, 벡터 DB 연동 등을 활용하여 LLM의 성능을 극대화한다
• 데이터를 벡터 DB에 저장하고 검색하여 모델이 빠르게 참고할 수 있도록 함 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)
• 다중 에이전트 구성을 통해 여러 LLM을 조합해서 더 복잡한 작업을 수행할 수 있음 (CrewAI 라이브러리)

➕ 장점

• 모델을 다양한 방식으로 조작할 수 있어 확장성이 높음
• 데이터베이스, API, 외부 도구와 결합하여 더 강력한 시스템 구축 가능
• 모델 업데이트가 필요 없음, 새로운 데이터만 추가해도 개선 가능

➖ 단점

• 모델 자체의 지식은 그대로이므로 특정 도메인 지식이 부족할 수 있음
• 프롬프트 엔지니어링이 복잡해질 수 있음

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파인 튜닝 vs LLM 오케스트레이션 정리

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그러면 어떤 경우에 사용해야 할까?

i) 파인 튜닝이 적합한 경우

• 금융, 의료, 법률처럼 특수한 도메인에 대한 이해가 필요한 경우
• LLM이 자주 틀리는 특정 문제를 해결하고 싶을 때
• 새로운 개념을 학습시켜야 할 때

ii) LLM 오케스트레이션이 적합한 경우

• 빠르게 LLM을 서비스에 적용하고 싶을 때
• 외부 데이터(DB, API, 검색 엔진 등)를 참고해야 할 때
• 모델을 자주 업데이트해야 할 때

LLM 오케스트레이션 예시 - CrewAI 라이브러리) 원영어 변환기

https://github.com/imclaremont/wonyoung_thinking_converter

GitHub - imclaremont/wonyoung_thinking_converter: 원영적 사고 변환기 - LLM 오케스트레이션

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📌 [정리]

• 파인 튜닝: LLM을 특정 도메인에 맞게 추가 학습하여 모델을 고도화하는 방식
• LLM 오케스트레이션: 기존 모델을 외부 시스템과 조합하여 더 강력한 성능을 내는 방식

"최적의 선택은 프로젝트의 목적과 리소스에 따라 달라진다"