Day 4 요약: 도메인 특화 LLM의 구축과 활용
Kaggle의 5일 간 Generative AI 집중 강의 중 네 번째 날
📌 개요
Day 4에서는 범용 LLM의 한계를 넘어서 특정 도메인에 맞춘 LLM을 구축하고 활용하는 방법을 다룹니다. 사이버 보안, 의료 등 복잡하고 민감한 분야에서는 정교한 튜닝, 정제된 데이터, 전문가 협업이 핵심 요소로 작용합니다.
🧠 이전 회차 복습
- Day 1: 파운데이션 모델 이해 및 프롬프트 엔지니어링
- Day 2: 임베딩, 벡터 DB를 통한 의미 기반 검색
- Day 3: 에이전트 구성과 외부 세계와의 상호작용
📚 오늘의 핵심 개념
1. 도메인 특화 LLM의 필요성
- 일반 LLM은 전문 용어, 데이터 민감성, 규제 요구사항을 완벽히 반영하기 어려움
- 사이버 보안, 의료 등 분야에서는 도메인 지식 내재화와 안전성 확보가 필수
2. 사례 연구
🔐 사이버 보안 – SecLM
- 과제: 빠르게 진화하는 위협, 보안 인력 부족
- 접근: 위협 인텔리전스, 자동화된 추론, 도메인 특화 모델을 결합
- 전략: 정제된 보안 데이터를 기반으로 한 튜닝, RAG(검색 기반 생성) 활용
🩺 의료 – MedLM, Med-PaLM
- 목표: 의료 지식 기반의 고품질 Q&A 및 워크플로우 지원
- 기술: 지시어 튜닝(instruction tuning), 전문가 리뷰, 단계적 테스트
- 성능: Med-PaLM 2는 의사 시험 벤치마크에서 전문가 수준 도달
🛠 모델 튜닝 전략 비교
| 방법 | 설명 | 장점 | 고려사항 |
|---|---|---|---|
| 전체 파라미터 튜닝 | 모델 전체 재학습 | 높은 정확도 | 비용과 시간 증가 |
| 매개변수 효율적 튜닝 (PEFT) | LoRA 등 경량화 방식 | 저비용, 빠른 반복 | 일부 성능 제한 가능 |
| RAG 및 In-context learning | 실시간 정보 검색 기반 | 최신성 유지, 튜닝 불필요 | 프롬프트 길이 증가 |
✅ Tip: 모델 업데이트가 자주 필요한 경우, 경량화된 튜닝 방식 또는 RAG 기반 접근이 유리
⚠️ 주의할 점
❗ Catastrophic Forgetting
- 너무 특정 도메인에 맞춰 튜닝할 경우 기존의 일반적 능력을 잃는 문제
- → 다중 태스크 기반 평가 체계로 예방
🔎 평가의 중요성
- 단일 태스크 외에도 인접 태스크에 대한 성능 변화 측정 필요
- 예: 의료 QA 모델이 임상 문서 요약에도 유효한가?
🧩 하이브리드 아키텍처 전략
Agent 기반 구조
- 범용 모델 + 도메인 특화 모델을 오케스트레이터가 조율
- 예: 일반 모델은 대화 흐름, 특화 모델은 의료/보안 전문 지식 담당
실제 적용 사례
- SecLM: 내부 맨디언트 위협 인텔리전스를 활용한 RAG
- MedLM: 전문가 리뷰 + 신중한 프롬프트 설계
💻 코드랩 요약
1. PEFT를 통한 분류 모델 튜닝
- 뉴스 그룹 분류 작업
- 튜닝 전: 제로샷 프롬프팅 → 낮은 정확도
- 튜닝 후: Gemini Flash 1.5 기준 정확도 개선 + 토큰 비용 절감
2. Google Search Grounding
- 실시간 외부 정보를 프롬프트에 통합
- 검색 결과 기반으로 최신 일정, 뉴스 등 반영 가능
- 출처 기반 응답 제공 → 신뢰도 증가
📝 퀴즈 요약
| 질문 | 정답 |
|---|---|
| MedLM의 목적은? | C. 의료 전문가의 업무를 보조하여 건강 결과 개선 |
| Med-PaLM V2의 ensemble refinement 역할은? | D. 다양한 추론 경로 기반 정답 정제 |
| SecLM의 혁신적인 접근은? | C. LLM + 권위 있는 데이터 + 계획 네트워크 |
| SecLM의 학습 데이터 확보 전략은? | B. 보안 특화 콘텐츠에 기반한 튜닝 |
🔚 마무리
- 전문 분야에서 LLM을 활용하기 위해선 단순한 적용을 넘어서는 전략이 필요
- 에이전트 구조, RAG, PEFT, 평가 체계는 실무 수준 도입을 위한 필수 요소
- 도메인 전문가와의 협업이 AI의 실용성과 안전성 확보의 핵심