LLM 할루시네이션 완화 전략 시리즈 (3/4)

미세조정(Fine-Tuning)

1편에서 다룬 구체적인 프롬프팅은 즉각적이고 접근하기 쉬운 할루시네이션 완화 방법이었다.

CoT(사고의 사슬) 프롬프팅, 명시적 지시, 사실 기반 프롬프팅 등의 기법을 통해 상당한 개선 효과를 얻을 수 있었다.

LLM 할루시네이션 완화 전략 시리즈 3편: 미세 조정(Fine-tuning)

> 시리즈 진행 상황

> 1편: 구체적인 프롬프팅 - 첫 번째 방어선

> 2편: 검색 증강 생성(RAG) - 지식의 외부 확장

> 3편: 미세 조정(Fine-tuning) - 모델 내부 개선 (이번 편)

> 4편: 고급 완화 기술들 종합

지금까지 우리는 LLM 할루시네이션을 완화하는 두 가지 핵심 전략을 살펴보았다.

1편의 프롬프팅은 모델 외부에서 입력을 조작하여 더 나은 출력을 유도하는 방법이었다.

즉각적이고 접근하기 쉬웠지만, 모델의 근본적인 능력 한계를 넘어설 수는 없었다.

2편의 RAG는 외부 지식 소스를 연결하여 모델의 지식 한계를 확장하는 방법이었다.

지식 단절 문제를 효과적으로 해결했지만, 검색 품질에 의존하고 복잡한 추론에는 여전히 한계가 있었다.

이제 3편에서는 한 걸음 더 나아가 모델 자체의 내부 구조와 지식을 개선하는 미세 조정(Fine-tuning)에 대해 깊이 탐구한다. 이는 모델의 DNA를 바꾸는 근본적인 접근 방법이다.

미세 조정이란 무엇인가?

미세 조정(Fine-tuning)은 사전 훈련된 LLM을 가져와서 더 작고 고품질의 작업별 또는 도메인별 데이터셋으로 추가 훈련하는 과정이다. 이는 모델의 가중치(weight)를 조정하여 특정 도메인이나 작업에서의 성능을 향상시키고, 할루시네이션 경향을 줄이는 것을 목표로 한다.

미세 조정의 핵심 아이디어는 전이 학습(Transfer Learning)에 기반한다.

마치 의과대학을 졸업한 의사가 특정 전문과목으로 레지던트 과정을 거치는 것처럼,

범용 지식을 가진 LLM을 특정 분야의 전문가로 키우는 과정이다.

미세 조정 vs 사전 훈련

사전 훈련(Pre-training):

- 방대한 인터넷 텍스트로 기본 언어 능력 학습

- 수조 개의 토큰으로 학습하며 비용이 매우 높음

- "언어를 이해하는 방법" 습득

미세 조정(Fine-tuning):

- 특정 태스크/도메인의 고품질 데이터로 특화 훈련

- 수만~수백만 개의 예시로 진행하며 상대적으로 비용이 낮음

- "특정 분야의 전문성" 습득

미세 조정 방법

1. 지도 미세 조정(Supervised Fine-tuning, SFT)

가장 기본적이면서도 널리 사용되는 방법으로, 고품질 (입력, 출력) 쌍으로 구성된 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련한다.

핵심 원리:

- 정확한 답변 예시를 통한 학습

- 특정 도메인의 언어 패턴 습득

- 일관된 답변 스타일 형성

데이터 준비 예시:

- 질문: "당뇨병의 주요 증상 3가지를 설명하고, 각각의 의학적 근거를 제시해주세요."

- 답변: "당뇨병의 주요 증상은 다음과 같습니다:

1. 다뇨(多尿): 혈당이 높아지면 신장에서 포도당을 재흡수하는 능력이 한계에 도달하여 소변으로 당이 배출됩니다. 이때 삼투압 효과로 인해 많은 양의 물이 함께 배출되어 소변량이 증가합니다.

2. 다음(多飮): 다뇨로 인해 체내 수분이 부족해지면서 갈증이 심해집니다. 이는 시상하부의 삼투압 수용체가 자극되어 나타나는 보상 반응입니다.

3. 다식(多食) 또는 체중감소: 인슐린 부족으로 세포가 포도당을 충분히 이용하지 못하면 에너지 부족 상태가 되어 식욕이 증가하거나, 반대로 지방과 단백질이 분해되어 체중이 감소할 수 있습니다. (참고: 대한당뇨병학회 진료지침)"

SFT의 메커니즘:

- 일관성 학습: 비슷한 질문에 대해 일관된 답변 패턴 학습

- 도메인 특화: 특정 분야의 정확한 지식과 용어 습득

- 품질 기준: 고품질 예시를 통한 답변 품질 기준 내재화

2. 지식 증류(Knowledge Distillation, KD)

전통적인 훈련의 "하드 레이블" 문제를 해결하는 고급 미세 조정 기법이다.

한동안 떠들썩했던 딥씨크가 이 방식을 사용했다.

하드 레이블의 문제:

- 정답을 완벽하게 확신하도록 학습되어, 실제로는 불확실한 상황에서도 과도하게 자신 있는 답변을 생성할 수 있음.

소프트 레이블의 장점:

- 불확실성을 인정하고 더 신중한 답변 생성. 예를 들어, 여러 가능한 답변의 확률 분포를 학습하여 모델이 "가능성"을 고려하도록 함.

지식 증류의 할루시네이션 완화 효과:

- 과신 방지: 소프트 레이블로 인한 겸손한 예측

- 불확실성 인식: 모호한 상황에서 적절한 불확실성 표현

- 일반화 능력: 다양한 그럴듯한 답변에 대한 인식

3. 도메인별 미세 조정

특정 분야에 특화된 고품질 도메인 데이터를 사용하여 전문성을 높이는 방법이다.

의료 분야 예시:

- 증상 진단, 약물 정보 등 의학 논문, 가이드라인 데이터를 활용.

- 응답 예시:

"환자가 가슴 통증, 호흡곤란, 식은땀을 호소합니다." → "제시된 증상들은 심근경색의 전형적인 증상일 수 있습니다. 즉시 응급실 내원이 필요하며, 심전도 검사와 심근효소 검사를 시행해야 합니다. 다만 이는 일반적인 의학 정보이며, 정확한 진단은 의료진의 직접 진료를 통해서만 가능합니다."

법률 분야 예시:

- 법령, 판례 데이터를 활용.

- 응답 예시:

"매매계약에서 하자담보책임의 기간은?" → "민법 제580조에 따르면 매매의 목적물에 하자가 있는 경우 매수인이 그 사실을 안 날로부터 6개월 이내에 통지하지 않으면 담보책임을 물을 수 없습니다. 다만 매도인이 하자를 알고 고지하지 않은 경우에는 예외입니다. 구체적인 사안에 대해서는 법률 전문가와 상담하시기 바랍니다."

4. 대조 학습(Contrastive Learning)

올바른 답변과 잘못된 답변을 대비시켜서 모델이 차이를 명확히 인식하도록 훈련하는 방법이다.

훈련 데이터 구성 예시:

- 질문: "지구의 나이는?"

- 올바른 답변: "지구의 나이는 약 45억 년으로 추정됩니다. 이는 방사능 동위원소 연대 측정을 통해 확인되었습니다."

- 잘못된 답변: "지구의 나이는 약 6000년입니다."

- 설명: "과학적 증거에 기반한 지구의 나이는 약 45억 년이며, 이는 다양한 독립적인 측정 방법으로 확인되었습니다."

5. 작업별 목적 함수

할루시네이션을 직접적으로 타겟팅하는 사용자 정의 손실 함수를 설계하는 방법이다.

사실 일관성 손실:

- 생성된 텍스트가 참조 사실과 일치하도록 유도.

불확실성 인식 손실:

- 모델이 불확실할 때는 겸손하게, 확실할 때는 자신 있게 답변하도록 유도.

미세 조정의 강력한 장점들

1. 도메인 특화 정확도 대폭 향상

미세 조정의 가장 큰 장점은 특정 도메인에서의 정확도를 극적으로 향상시킨다는 것이다.

성능 개선 사례:

- 의료 분야 QA 시스템: 기본 모델 62% 정확도 → 미세조정 후 87% 정확도, 할루시네이션 비율 23% → 8%

- 법률 분야 문서 분석: 기본 모델 판례 인용 정확도 45% → 미세조정 후 78%

- 금융 분야 리포트 생성: 기본 모델 재무 지표 오류율 18% → 미세조정 후 6%

2. 지식 증류를 통한 과신 방지

미세 조정 전 모델은 불확실한 상황에서도 과도하게 자신 있는 답변을 할 수 있지만, 지식 증류 후에는 적절한 불확실성을 표현한다.

예시 비교:

- 미세조정 전: "이 약물은 완전히 안전하며 부작용이 전혀 없습니다." (높은 확신)

- 미세조정 후: "이 약물의 일반적인 부작용으로는 A, B, C가 보고되었으나, 개인차가 있으며 모든 환자에게 나타나는 것은 아닙니다. 정확한 정보는 의료진과 상담하시기 바랍니다." (적절한 확신 수준)

3. 일관성 있는 답변 스타일

미세 조정된 모델은 일관성 있는 답변 패턴과 품질을 보여준다. 비슷한 질문에 대해 유사한 응답을 생성하여 신뢰성을 높임.

4. 특화된 언어 패턴 습득

도메인별로 요구되는 전문적인 언어 사용법과 표현 방식을 학습한다.

예시:

- 일반 모델: "아마도 감기인 것 같아요."

- 의료 특화 모델: "제시된 증상은 상기도 감염을 시사하나, 정확한 진단을 위해서는 의료진의 진료가 필요합니다."

- 법률 특화 모델: "해당 행위는 형법 제○○조에 해당할 수 있으나, 구체적인 법적 판단은 개별 사안의 정황을 고려하여 이루어져야 합니다."

미세 조정의 한계와 도전 과제

1. 높은 계산 비용과 자원 요구

미세 조정은 상당한 계산 자원과 시간, 비용을 필요로 한다. 대규모 모델의 경우 수일에서 수주가 걸릴 수 있음.

흔히 말하는 GPU 가 필요하다.

누가 H100 하나만 사줘

2. 데이터 의존성과 품질 민감성

미세 조정의 성공은 훈련 데이터의 품질에 크게 좌우된다.

잘못된 데이터가 들어가면 할루시네이션이 오히려 증가할 수 있음.

3. 과적합과 일반화 문제

좁은 데이터셋으로 미세 조정하면 과적합(Overfitting)이 발생할 위험이 있다.

특정 상황에만 잘 작동하고 다른 상황에서는 성능이 떨어짐.

4. 편향 증폭 위험

편향된 데이터로 미세 조정할 경우 모델의 편향이 증폭될 수 있다.

예를 들어, 특정 인종이나 성별에 치우친 데이터가 문제가 됨.

구글, xAI 의 초기 언어모델에서 해당 문제가 발생했었다.

5. 전이 가능성 제한

미세 조정된 모델은 특정 도메인에 특화되어 다른 영역으로의 전이가 어려울 수 있다.

고급 미세 조정 기법들

1. LoRA (Low-Rank Adaptation)

전체 모델을 미세조정하지 않고 작은 어댑터 모듈만 훈련하는 효율적인 방법이다.

메모리 사용량과 훈련 시간을 대폭 절약.

2. QLoRA (Quantized LoRA)

LoRA를 양자화와 결합하여 더욱 효율적인 미세조정을 가능하게 함.

작은 하드웨어에서도 가능.(하지만 그래도 GPU가 필요하다.)

3. 멀티태스크 미세조정

여러 관련 태스크를 동시에 학습하여 일반화 성능을 높임.

실전 미세조정 프로젝트 구현 시 아래 5단계를 따르면 된다

실제 의료 분야에서 사용할 수 있는 할루시네이션이 최소화된 AI 어시스턴트를 구축하는 과정을 살펴보자.

1. 프로젝트 설계

목표: 의료진을 위한 정확하고 안전한 정보 제공, 사실 정확도 95% 이상, 진단/처방 금지 등 안전 규칙 준수.

2. 데이터 수집 및 전처리

의학 논문, 가이드라인, 약물 정보 등을 수집하고, 사실 검증, 안전성 검사, 품질 평가를 통해 정제.

3. 모델 선택 및 구성

의료 특화 기반 모델을 선택하고, 효율적인 미세조정 기법 적용.

4. 안전성 중심 훈련

금지된 조언을 피하고, 불확실성을 표현하도록 학습.

5. 평가 및 검증

자동 평가(사실 정확도), 전문가 평가(안전성), 대조 실험(기본 모델과 비교) 등을 통해 검증.

미세 조정 vs 다른 전략 비교

프롬프팅은 즉각적이지만 표면적, RAG는 외부 지식 활용에 강하지만 검색 의존적. 미세 조정은 내부 개선으로 근본적 해결을 제공하지만 자원이 필요함.

마무리: 모델의 근본적 진화

미세 조정은 LLM 할루시네이션을 완화하는 가장 근본적인 방법으로, 도메인 특화와 정확성 향상에서 탁월하다.

그러나 비용과 데이터 품질 등의 도전이 있어, 프롬프팅, RAG와 결합할 때 최고 효과를 발휘한다.

다음 4편에서는 이러한 전략들을 종합하고 고급 기술들을 소개하며, 실전 적용 팁을 공유할 예정이다.