[DeepLearning] 사전학습, 전이학습, RAG, 미세조정

 

사전학습, 전이학습, RAG, 미세조정은 모두 인공지능 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하고 최적화하는 데 사용되는 중요한 기술들입니다. 각각의 개념과 차이점을 설명해드리겠습니다.

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사전학습 (Pre-training)

사전학습은 대규모의 일반적인 데이터셋을 사용해 모델을 학습시키는 프로세스입니다

이 과정에서 모델은 언어의 기본 구조, 문법, 뉘앙스, 다양한 정보 등을 학습합니다. 사전학습은 방대한 양의 데이터와 컴퓨팅 리소스를 필요로 하며, 모델에게 광범위한 지식 기반을 제공합니다

 

 

전이학습 (Transfer Learning)

전이학습은 한 태스크에 대해 훈련된 모델을 사용해 유사한 작업을 수행하는 모델의 기초로 활용하는 기법입니다

이 방법을 통해 작은 데이터셋으로도 높은 성능을 얻을 수 있으며, 특정 태스크나 도메인에 특화된 모델을 만들 수 있습니다.

 

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG는 검색 증강 생성의 약자로, 기존 LLM을 조직의 독점 데이터베이스에 연결하여 보강하는 방법입니다

RAG는 모델이 최신 데이터를 실시간으로 검색하고 활용할 수 있게 해주어, 더 정확하고 관련성 높은 응답을 생성할 수 있게 합니다

 

 

미세조정 (Fine-tuning)

미세조정은 사전학습된 모델을 특정 태스크와 도메인에 맞게 조정하는 과정입니다

비교적 적은 양의 특정 작업 데이터를 사용하여 모델의 파라미터를 미세하게 조정함으로써, 모델이 특정 도메인에서 더 나은 성능을 발휘하도록 합니다

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주요 차이점

1. 목적:
   • 사전학습: 광범위한 지식 기반 구축
   • 전이학습: 기존 지식을 새로운 태스크에 적용
   • RAG: 실시간 정보 검색 및 활용
   • 미세조정: 특정 태스크에 대한 성능 최적화
2. 데이터 요구사항:
   • 사전학습: 대규모의 일반적인 데이터셋
   • 전이학습: 새로운 태스크에 관련된 데이터
   • RAG: 외부 지식 베이스 접근
   • 미세조정: 소규모의 태스크 특정 데이터셋

 

1. 계산 리소스:
   • 사전학습: 매우 높음
   • 전이학습: 중간
   • RAG: 중간 (검색 복잡성 증가)
   • 미세조정: 상대적으로 낮음 
2. 모델 변경:
   • 사전학습: 새로운 모델 생성
   • 전이학습: 일부 레이어 재사용 및 새 레이어 추가
   • RAG: 기본 모델 유지, 외부 정보 통합
   • 미세조정: 기존 모델 파라미터 조정
3. 적용 분야:
   • 사전학습: 범용 모델 개발
   • 전이학습: 유사한 도메인 간 지식 전달
   • RAG: 실시간 정보가 중요한 애플리케이션 (예: 챗봇)
   • 미세조정: 특정 도메인 또는 태스크에 특화된 모델 개발

이러한 기술들은 각각의 장단점을 가지고 있으며, 특정 상황과 요구사항에 따라 적절히 선택되어 사용됩니다.

 

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위 내용은 perflexity 에 아래의 프롬프트로 생성한 내용입니다.

사전학습 전이학습 rag 미세조정 각각의 설명과 차이점을 알려줘

 

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끝~