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기초 모델 vs. 작업별 모델

파운데이션 모델은 광범위한 데이터로 학습되어 다양한 작업에 적응하는 대규모 범용 AI 시스템인 반면, 작업별 모델은 특정 목적에 맞게 처음부터 구축됩니다. 둘 중 어떤 모델을 선택할지는 예산, 데이터 가용성, 그리고 실제로 필요한 맞춤 설정 수준에 따라 달라집니다.

주요 내용

기초 모델은 웹 규모 데이터로 한 번 학습되어 다양한 작업에 적용되는 반면, 작업별 모델은 하나의 작업을 위해 처음부터 구축됩니다.
기초 모델 학습에는 수백만 달러가 소요될 수 있는 반면, 특정 작업용 모델 학습에는 수백 또는 수천 달러가 드는 경우가 많습니다.
작업별 모델은 일반적으로 특정 벤치마크에서는 기본 모델보다 우수한 성능을 보이지만, 다양한 영역에 대한 유연성이 부족합니다.
현재 많은 생산 시스템은 생성에는 기본 모델을 사용하고 분류에는 더 작은 전문 모델을 사용하는 방식으로 두 가지를 모두 결합합니다.

기초 모델이(가) 무엇인가요?

대규모 데이터셋으로 학습된 대규모 AI 모델은 다양한 하위 작업에 적용될 수 있습니다.

GPT-4, BERT, LLaMA는 수천억 개의 토큰으로 학습된 대표적인 기초 모델입니다.
이들은 전이 학습에 의존하는데, 이는 사전 훈련에서 얻은 지식이 미세 조정이나 프롬프트를 통해 새로운 작업으로 이어진다는 것을 의미합니다.
기초 모델 하나를 학습시키는 데에도 컴퓨팅 및 에너지 비용으로 수백만 달러가 소요될 수 있습니다.
스탠포드 기초 모델 연구 센터는 2021년에 이러한 새로운 패러다임을 설명하기 위해 이 용어를 만들었습니다.
일반적으로 수십억 개의 매개변수를 가진 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 대규모로 새로운 기능을 구현할 수 있습니다.

작업별 모델이(가) 무엇인가요?

단일하고 명확하게 정의된 작업을 높은 정확도로 수행하도록 처음부터 설계 및 훈련된 AI 모델.

예시로는 스팸 필터, 의료 영상 분류기, 그리고 특정 감정 분석 도구 등이 있습니다.
일반적으로 이러한 모델은 기초 모델보다 크기가 작고 속도가 빠르며 실행 비용도 저렴합니다.
훈련 데이터는 목표 작업에 맞춰 특별히 선별되므로 해당 영역에서의 정확도가 향상되는 경우가 많습니다.
기초 모델이 등장하기 훨씬 이전인 1990년대부터 이러한 접근 방식이 머신 러닝에서 지배적이었습니다.
이 모델은 단 하나의 기능만 수행하므로 배포가 간단하며, 즉각적인 엔지니어링이나 미세 조정 파이프라인이 필요하지 않습니다.

비교 표

기능	기초 모델	작업별 모델
훈련 접근 방식	광범위하고 일반적인 데이터 세트로 사전 학습됨	엄선된 작업 데이터를 사용하여 처음부터 학습했습니다.
모델 크기	일반적으로 수십억 개의 매개변수	일반적으로 수천에서 수백만 개의 매개변수
훈련 비용	수백만 달러 상당의 컴퓨팅	수백 달러에서 수천 달러
다재	프롬프트 또는 세부 조정을 통해 다양한 작업에 적응합니다.	본래 만들어진 목적에 맞는 작업만 수행합니다.
데이터 요구 사항	방대하고 다양한 데이터 세트(웹 규모)	더 작고, 도메인별로 레이블이 지정된 데이터 세트
추론 비용	모델 크기 때문에 더 높습니다.	더 낮고 예측 가능함
맞춤 설정	미세 조정, LoRA, 프롬프팅, RAG	하나의 목표를 위해 최적화된 아키텍처와 하이퍼파라미터
배포 시간	API를 사용하면 빠르고, 처음부터 학습시키면 느립니다.	데이터 수집 및 교육은 수주에서 수개월에 걸쳐 진행됩니다.
특정 작업에 대한 성능	강력하지만 전문가 수준에 맞추려면 미세 조정이 필요할 수 있습니다.	특정 작업에 있어서는 최고 수준의 성능을 자랑하는 경우가 많습니다.

상세 비교

훈련 철학 및 데이터

기초 모델은 '한 번 학습하고 여러 번 적용'하는 방식을 취하며, 방대한 양의 텍스트, 이미지 또는 기타 데이터를 입력받아 세상에 대한 일반적인 이해를 구축합니다. 반면 작업 특화 모델은 정반대의 방식을 취하여 특정 문제에 대해 신중하게 레이블링된 예제들을 수집하고 모든 매개변수를 그 목표에 맞춰 최적화합니다. 이러한 차이는 기초 모델은 규모와 다양성에서 이점을 얻는 반면, 작업 특화 모델은 집중과 정확성에서 이점을 얻기 때문에 중요합니다.

비용 및 자원 요구 사항

기초 모델을 처음부터 구축하는 것은 GPU 클러스터를 몇 주 또는 몇 달 동안 가동해야 하는 막대한 작업이며, 비용은 쉽게 수백만 달러에 달할 수 있습니다. 반면, 특정 작업에 특화된 모델은 단일 워크스테이션이나 클라우드 인스턴스에서 훨씬 저렴한 비용으로 학습시킬 수 있습니다. 그러나 API를 통해 기초 모델을 사용하는 경우, 비용 부담이 학습에서 추론으로 옮겨가며, 호출당 비용이 규모가 커질수록 빠르게 누적될 수 있습니다.

유연성과 적응성

기본 모델은 마치 스위스 군용 칼과 같습니다. 문서를 요약하고, 코드를 작성하고, 언어를 번역하고, 질문에 답하는 등 다양한 작업을 하나의 대화 안에서 수행할 수 있습니다. 반면 작업별 모델은 하나의 고품질 드라이버처럼 특정 작업에 특화되어 탁월한 성능을 발휘합니다. 요구사항이 자주 변경되거나 여러 영역에 걸쳐 있는 경우, 기본 모델은 비교할 수 없는 유연성을 제공합니다. 하지만 문제가 안정적이고 명확하게 정의된 경우에는 작업별 모델이 일반적으로 더 일관된 결과를 제공합니다.

성능 및 정확도

특정 작업 벤치마크에서는 작업 특화 모델이 일반적인 기본 모델보다 우수한 성능을 보이는 경우가 많은데, 이는 작업 특화 모델이 도메인별 특징과 손실 함수를 사용하여 최적화될 수 있기 때문입니다. 기본 모델은 소량 데이터 학습(few-shot learning)이나 제로샷 학습(zero-shot learning)을 통해 이러한 한계를 보완하며, 작업 특화 학습 없이도 놀라울 정도로 좋은 결과를 내는 경우가 많습니다. 실제로, 기본 모델을 사용자 데이터에 맞춰 미세 조정하면 성능 차이를 줄이거나 없앨 수도 있지만, 이를 위해서는 전문 지식과 레이블이 지정된 예제 데이터가 필요합니다.

배포 및 유지 관리

작업별 모델을 배포하는 것은 입력, 출력 및 동작이 모두 명확하게 정의되어 있으므로 비교적 간단합니다. 반면, 기본 모델은 프롬프트 설계, 안전 장치, 오류 방지 및 버전 관리에 대한 더 많은 고민이 필요합니다. 반대로, 제품이 성장함에 따라 작업별 모델을 여러 개 유지 관리하는 것은 어려워지지만, 하나의 기본 모델은 효율적인 프롬프트 및 검색 파이프라인을 통해 다양한 기능을 지원할 수 있습니다.

각 접근 방식이 타당한 경우

지연 시간, 비용 또는 규제 제약으로 인해 간소화된 솔루션이 필요하거나 안정적인 문제에 대해 레이블링된 데이터가 풍부한 경우에는 작업별 모델부터 시작하십시오. 광범위한 기능, 빠른 프로토타이핑이 필요하거나 레이블링된 데이터가 부족한 영역에서 작업하는 경우에는 기초 모델을 활용하십시오. 오늘날 많은 실제 시스템은 기초 모델을 사용하여 이해 및 생성을 처리하고, 더 작은 전문 모델을 사용하여 분류 또는 순위 지정을 처리하는 방식으로 두 가지 모델을 모두 결합합니다.

장단점

기초 모델

장점

+ 매우 다재다능함
+ 강력한 소수샷 학습
+ 신속 프로토타이핑
+ 하나의 모델로 다양한 용도 가능

− 훈련 비용이 많이 든다
− 추론 비용 증가
− 환각 발생 위험
− 해석하기 더 어렵다

작업별 모델

장점

+ 훈련 비용 절감
+ 더 빠른 추론
+ 해석하기 더 쉽습니다
+ 동급 최고 수준의 정확도

− 한 가지 작업으로 제한됨
− 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다
− 도메인 간 확장이 어렵습니다.
− 새로운 업무를 위한 재교육

흔한 오해

신화

기초 모델은 규모가 더 크기 때문에 항상 작업별 모델보다 성능이 뛰어납니다.

현실

데이터 크기가 모든 벤치마크에서 승리를 보장하는 것은 아닙니다. 고품질 레이블링 데이터를 활용한 잘 조정된 특정 작업용 모델은 일반적인 기반 모델보다 더 나은 성능을 보일 수 있습니다. 기반 모델의 장점은 데이터가 부족하거나 작업이 다양할 때 가장 분명하게 드러납니다.

신화

기초 모델이 존재하게 되면서 작업별 모델은 더 이상 필요하지 않습니다.

현실

전혀 그렇지 않습니다. 많은 실제 운영 시스템은 여전히 순위 지정, 추천, 사기 탐지 및 기타 대용량 저지연 워크로드에 대해 작업별 모델에 의존하고 있습니다. 문제가 안정적이고 잘 이해된 경우에는 이러한 모델이 여전히 가장 비용 효율적인 선택입니다.

신화

파운데이션 모델은 인간이 언어를 이해하는 방식대로 언어를 이해합니다.

현실

파운데이션 모델은 다음 토큰을 예측하도록 훈련된 통계적 패턴 매칭기입니다. 이러한 모델은 인간과 같은 이해력 없이도 놀라울 정도로 일관성 있는 텍스트를 생성할 수 있는데, 바로 이 때문에 때때로 사실을 왜곡하거나 간단한 논리적 단계를 통과하지 못하는 경우가 발생합니다.

신화

기본 모델을 미세 조정하는 것이 작업별 모델을 사용하는 것보다 항상 더 좋습니다.

현실

미세 조정은 도움이 되지만 비용이 발생합니다. 레이블이 지정된 데이터, 컴퓨팅 자원, 그리고 지속적인 유지 관리가 필요합니다. 특히 지연 시간이나 비용 제약이 엄격한 작업의 경우, 목적에 맞게 설계된 모델을 사용하는 것이 엔지니어링 측면에서 더 나은 선택입니다.

신화

이를 사용하려면 자체적으로 기초 모델을 학습시켜야 합니다.

현실

대부분의 팀은 API를 통해 또는 LLaMA나 Mistral과 같은 오픈 웨이트 릴리스를 통해 기본 모델을 사용합니다. 처음부터 모델을 학습시키는 것은 대규모 연구소나 자금력이 풍부한 기업에서만 가능합니다.

자주 묻는 질문

기초 모델과 작업별 모델의 주요 차이점은 무엇인가요?

기초 모델은 광범위하고 일반적인 데이터로 학습되어 다양한 작업에 적용될 수 있도록 설계되는 반면, 작업 특화 모델은 특정 작업에 필요한 데이터로 처음부터 학습됩니다. 기초 모델은 다용성을 강조하는 반면, 작업 특화 모델은 정확성과 효율성을 강조합니다.

기초 모델이 작업별 모델보다 항상 더 정확한가요?

꼭 그렇지는 않습니다. 특정 문제에 특화된 모델은 그 문제에 최적화될 수 있기 때문에, 범위가 좁고 명확하게 정의된 작업에서는 기본 모델과 성능이 비슷하거나 더 뛰어난 경우가 많습니다. 기본 모델은 작업이 다양하거나 레이블이 지정된 학습 데이터가 제한적일 때 진가를 발휘합니다.

기초 모델을 학습시키는 데 비용이 얼마나 드나요?

대규모 기초 모델을 처음부터 학습시키는 데는 크기와 하드웨어에 따라 일반적으로 100만 달러에서 1억 달러 이상이 소요됩니다. GPT-4급 모델은 수천만 달러가 드는 것으로 알려져 있으며, 더 작은 오픈 소스 모델은 수만 달러로 학습시킬 수 있습니다.

특정 작업에 특화된 모델을 학습시키는 대신, 기본 모델을 미세 조정할 수 있을까요?

네, 미세 조정은 흔히 사용되는 중간 단계입니다. 사전 학습된 기본 모델을 기반으로 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 지속적으로 학습시키는 방식인데, 이는 처음부터 학습시키는 것보다 비용이 저렴하고 종종 우수한 결과를 얻을 수 있습니다. LoRA와 같은 기술을 사용하면 이러한 방식을 더욱 경제적으로 활용할 수 있습니다.

데이터가 부족한 스타트업에게는 어떤 접근 방식이 더 나을까요?

레이블링된 데이터가 부족한 스타트업은 일반적으로 기초 모델을 활용하는 것이 더 유리합니다. 프롬프트나 소량의 예제를 사용하여 즉시 합리적인 결과를 얻을 수 있기 때문입니다. 데이터가 축적됨에 따라 미세 조정이나 특정 작업에 특화된 모델 구축이 더욱 매력적인 선택지가 됩니다.

작업별 모델이 기본 모델보다 더 빠르게 실행되나요?

일반적으로 그렇습니다. 작업별 모델은 크기가 작고 특정 입력-출력 패턴에 최적화되어 있으므로 일반적으로 지연 시간이 짧고 처리량이 높습니다. 기초 모델은 크기가 크고 범용적이므로 각 추론에 필요한 컴퓨팅 비용이 더 높습니다.

실제 사례에서 작업별 모델의 예는 무엇일까요?

이메일 서비스의 스팸 분류기, 은행의 사기 탐지 시스템, 종양을 탐지하는 의료 영상 모델, 스트리밍 플랫폼의 추천 알고리즘은 모두 전형적인 작업 특화 모델입니다. 이 모델들은 각각 하나의 작업을 훌륭하게 수행합니다.

기초 모델이 작업별 모델을 완전히 대체할까요?

단기적으로는 가능성이 낮습니다. 기본 모델의 성능이 향상되고 있지만, 특정 작업에 특화된 모델은 여전히 더 저렴하고 빠르며, 좁은 범위의 문제에 대해서는 더 정확한 경우가 많습니다. 오늘날 대부분의 대규모 AI 시스템은 이 두 가지 방식을 결합한 하이브리드 접근법을 사용합니다.

내 프로젝트에 어떤 접근 방식을 사용할지 어떻게 결정해야 할까요?

다음 세 가지 질문을 스스로에게 던져보세요. 작업은 얼마나 안정적인가요? 레이블이 지정된 데이터는 얼마나 있나요? 지연 시간과 예산 제약은 무엇인가요? 작업이 안정적이고 데이터가 충분하다면 작업에 특화된 모델이 가장 적합한 경우가 많습니다. 작업이 계속 변화하거나 광범위한 기능이 필요한 경우에는 기본 모델부터 시작하는 것이 좋습니다.

파운데이션 모델은 오픈 소스인가요?

일부는 그렇고 일부는 그렇지 않습니다. LLaMA, Mistral, Falcon과 같은 오픈 소스 모델은 다운로드하여 자체 호스팅할 수 있지만, GPT-4 및 Claude와 같은 모델은 API를 통해서만 사용할 수 있습니다. 오픈 소스 모델은 더 많은 제어 권한을 제공하지만 배포하는 데 더 많은 엔지니어링 노력이 필요합니다.

평결

기초 모델은 다용도성과 빠른 프로토타이핑 속도 면에서 우수하여 광범위한 AI 기능을 필요로 하거나 여러 영역에 걸쳐 작업해야 하는 팀에 이상적입니다. 작업별 모델은 비용 효율성, 지연 시간, 그리고 명확하게 정의된 단일 문제에 대한 최고 성능 면에서 우수합니다. 가장 현명한 선택은 어느 것이 '더 나은지'보다는 데이터, 예산, 그리고 시간이 지남에 따라 요구 사항이 얼마나 안정적인지에 따라 달라지는 경우가 많습니다.