레이첼 후가 KDD 2024 컨퍼런스에서 발표하는 모습
KDD 2024 컨퍼런스에서 레이첼 후는 CambioML의 공동 창립자이자 CEO로서 도메인 특화 애플리케이션을 위한 대형 언어 모델(LLM) 최적화에 관한 포괄적인 튜토리얼을 발표했습니다. 공동 발표자로는 호세 카시오 도스 산토스 주니어 (아마존), 리차드 송 (Epsilla), 윈페이 바이 (아마존)이 참석했습니다. 이 세션에서는 검색 증강 생성(RAG)과 LLM 미세 조정이라는 두 가지 중요한 기술에 대한 심층적인 통찰을 제공했습니다. 이러한 방법은 LLM의 성능을 전문 분야에서 향상시키는 데 필수적이며, 개발자들이 특정 작업에 맞춤화된 보다 효과적이고 정확한 모델을 만들 수 있도록 합니다.
RAG 이해하기: LLM 기능 확장
검색 증강 생성(RAG)은 외부 지식 기반을 통합하여 LLM의 기능을 확장하는 강력한 접근 방식입니다. 이 기술은 LLM이 광범위한 재훈련 없이 특정 도메인 지식을 기반으로 응답을 생성할 수 있게 해줍니다. RAG는 내부 지식 기반이나 기타 전문 자원을 활용해야 하는 조직에 특히 유용하며, 비용 효율적이고 시간 효율적인 방식으로 LLM 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제공합니다.
미세 조정: 정밀도를 위한 모델 조정
LLM 미세 조정은 도메인 특화 데이터를 사용하여 모델의 가중치를 조정하는 과정으로, 모델이 사전 훈련 단계에서 포함되지 않은 새로운 포괄적인 지식을 체계적으로 학습할 수 있게 합니다. 이 접근 방식은 높은 정확도가 요구되는 작업에 필수적이며, 일반 목적 모델이 부족한 분야에서 특히 효과적입니다. 미세 조정은 LLM을 복잡한 도메인 특화 작업을 정밀하게 수행할 수 있는 고도로 전문화된 도구로 변모시킬 수 있습니다.
최적의 결과를 위한 RAG와 미세 조정의 결합
이 튜토리얼에서는 RAG와 미세 조정을 결합하여 LLM 애플리케이션을 위한 강력한 아키텍처를 만드는 방법을 탐구했습니다. 이 두 가지 접근 방식을 통합함으로써 개발자들은 가장 관련성 높은 외부 정보를 접근할 수 있을 뿐만 아니라 도메인 특화 데이터로부터 학습할 수 있는 모델을 구축할 수 있습니다. 이 하이브리드 접근 방식은 텍스트 생성부터 복잡한 질문-응답 시나리오에 이르기까지 다양한 도메인 특화 작업을 처리할 수 있는 다재다능하고 매우 정확한 모델을 생성할 수 있게 합니다.
실습 실험실: RAG와 미세 조정의 실제 응용
레이첼의 튜토리얼의 중요한 부분은 참가자들이 RAG와 미세 조정된 LLM 아키텍처를 최적화하기 위한 고급 기술을 탐구하는 실습 실험실에 할애되었습니다. 실습에서는 다음과 같은 다양한 주제를 다루었습니다:
-
고급 RAG 기술: RAG 출력의 정확성과 관련성을 향상시키기 위한 다단계 최적화 전략이 시연되었습니다. 여기에는 사전 검색, 검색 및 사후 검색 최적화, 지식 그래프 및 다문서 분석을 통한 보다 미세한 추론의 혁신적인 사용이 포함되었습니다.
-
LLM 미세 조정: 참가자들은 도메인 특화 데이터 세트를 사용하여 소형 LLM을 미세 조정하는 작업에 참여했습니다. 이 실습에서는 전문화된 작업에서 우수한 성능을 달성하기 위해 인간과 AI 피드백을 통합하는 지속적인 미세 조정 프로세스를 강조했습니다.
-
벤치마킹 및 평가: 마지막 실습에서는 다양한 작업에서 RAG, 미세 조정 및 이들의 결합된 접근 방식의 성능을 비교하는 데 중점을 두었습니다. 여기에는 개발자들이 특정 요구에 가장 비용 효율적이고 효율적인 방법을 선택할 수 있도록 돕기 위한 자세한 ROI 분석이 포함되었습니다.
도메인 특화 LLM 개발을 위한 모범 사례
이 튜토리얼은 실제 애플리케이션에서 RAG와 미세 조정을 구현하기 위한 모범 사례 세트로 마무리되었습니다. RAG의 유연성과 미세 조정의 정밀성 간의 균형을 이해하는 것의 중요성을 강조하며, 참가자들은 지속적인 실험과 벤치마킹에 참여하도록 권장받았습니다. 이러한 접근 방식은 성능과 비용 효율성 기준이 충족되도록 보장하며, 개발자들이 도메인 특화 작업을 효과적으로 최적화할 수 있도록 합니다.
