Llama 3.2 Fine Tuning (+RAG) : 나만의 고객 응대팀

📚 파인튜닝이란?

파인튜닝이란 대규모 언어 모델을 특정 목적에 맞게 조정하는 방법입니다. 기본적으로 사전 훈련된 모델에 새로운 데이터를 추가하여, 특정한 작업이나 도메인에 특화된 성능을 발휘할 수 있도록 하는 것입니다. 예를 들어, 일반적인 언어 모델이 다양한 주제에 대해 대답할 수 있지만, 파인튜닝을 통해 특정 산업의 전문적인 질문에도 정확하게 대답할 수 있게 됩니다. 이 과정은 GPU와 같은 강력한 하드웨어 지원을 통해 비교적 짧은 시간 내에 수행될 수 있으며, 구글 콜랩 같은 클라우드 기반 플랫폼을 활용하면 개인 PC에서도 쉽게 시도해볼 수 있습니다.

🤖 레그 기술 소개

레그(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술은 대규모 언어 모델의 능력에 외부 데이터 소스를 결합하여 더 정확하고 풍부한 답변을 생성할 수 있도록 돕는 기술입니다. 기본적으로 유저의 질문에 대해 모델이 자체적으로 학습한 정보뿐만 아니라, 외부 데이터베이스나 문서에서 관련 정보를 찾아와서 응답을 생성합니다. 이는 마치 내비게이션 시스템이 실시간 교통 정보를 참고하여 최적의 경로를 제안하는 것과 유사합니다. 이러한 접근 방식은 모델이 기존에 학습하지 않은 정보에 대해서도 유용한 답변을 제공할 수 있도록 하여, AI의 활용 범위를 크게 확장시킵니다.

🛠 데이터셋 준비

파인튜닝을 위한 데이터셋 준비는 매우 중요한 단계입니다. 먼저, 데이터를 CSV 파일로 준비해야 하며, 이를 제이슨 라인(Jason Line) 파일로 변환하여 허깅페이스에 업로드합니다. 데이터셋은 모델이 학습할 수 있도록 질문과 답변 쌍으로 구성되며, 이 과정에서 데이터의 품질과 다양성은 파인튜닝의 성공 여부에 큰 영향을 미칩니다. 특히, 고객 응대 시스템을 구축할 경우, 다양한 고객의 질문 패턴과 이에 대한 적절한 응답을 포함하는 것이 중요합니다. 이러한 데이터를 잘 준비하면, 모델이 실제 환경에서 보다 자연스럽고 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.

🚀 라마 3.2 파인튜닝

라마 3.2 모델의 파인튜닝은 허깅페이스와 구글 콜랩을 통해 진행됩니다. 먼저 필요한 라이브러리를 설치하고, 준비된 데이터셋을 활용하여 모델을 훈련시킵니다. 라마 모델은 오픈 소스로, 다양한 파인튜닝 옵션과 함께 제공됩니다. 이 과정에서는 로라(LORA) 기법을 활용하여 적은 수의 매개변수로도 효과적인 파인튜닝을 수행할 수 있습니다. 훈련이 완료되면, 모델을 저장하고 다양한 테스트를 통해 그 성능을 검증합니다. 이 과정은 고객 응대와 같은 실제 애플리케이션에서 모델이 얼마나 잘 작동하는지를 평가하는 중요한 단계입니다.

🔗 레그와 미스티 활용

레그 기술과 미스티(Mistral) 프로그램을 활용하여 파인튜닝된 모델을 실행하고, 외부 데이터와 결합한 응답을 생성할 수 있습니다. 미스티는 로컬 환경에서 AI 모델을 실행할 수 있는 앱으로, 인터넷 없이도 AI 모델을 사용해 볼 수 있는 장점이 있습니다. 이를 통해 파인튜닝된 모델에 레그를 적용하여, 고객의 질문에 대한 고급 대답을 생성할 수 있습니다. 다양한 실험과 테스트를 통해 최적의 설정을 찾고, 이를 통해 고객 응대 시스템의 효율성을 높일 수 있습니다.

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