📌 Ollama에서 제공하는 파인튜닝 방식 비교

📌 Ollama에서 제공하는 파인튜닝 방식 비교

Ollama에서는 기본적으로 다양한 사전 학습된 LLM 모델을 실행할 수 있지만, 특정 도메인이나 사용자 요구에 맞춰 모델을 최적화하려면 파인튜닝(Fine-tuning) 이 필요합니다.

이번 글에서는 Ollama가 제공하는 LoRA 기반 파인튜닝, 전체 모델 재학습(Full Fine-tuning), 지식 증강(RAG) 방식을 비교하여 어떤 상황에서 어떤 방법을 선택해야 하는지를 설명합니다.

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🚀 1. Ollama에서 지원하는 파인튜닝 방식

Ollama에서 모델을 최적화하는 방법은 크게 3가지로 나뉩니다.

파인튜닝 방식 장점 단점 적합한 경우

LoRA (Low-Rank Adaptation)	빠르고 저렴한 비용, 메모리 절약	완전한 학습이 아님	특정 도메인 데이터 반영
전체 모델 재학습 (Full Fine-Tuning)	모델을 완전히 새로운 데이터로 학습 가능	높은 컴퓨팅 비용, 오래 걸림	모델의 기존 지식을 변경해야 할 때
지식 증강 (RAG, Retrieval-Augmented Generation)	최신 정보 반영 가능, 학습 없이 사용 가능	모델 자체는 변하지 않음	실시간 검색 기반의 AI가 필요할 때

이제 각각의 방식에 대해 자세히 알아보겠습니다.

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📌 2. LoRA 기반 파인튜닝 (Low-Rank Adaptation)

✅ LoRA란?

LoRA(Low-Rank Adaptation)는 기존 모델의 가중치를 고정한 채 일부 계층(layer)만 학습하는 기법입니다.

🔹 LoRA의 특징
✔ 기존 모델의 성능을 유지하면서 일부 정보만 업데이트
✔ 적은 GPU 메모리로도 파인튜닝 가능
✔ 빠르게 학습 가능 (수 시간 내 완료)

📌 LoRA가 적합한 경우

• 모델의 기본 성능을 유지하면서 특정 도메인 정보만 추가하고 싶을 때
• GPU 리소스가 한정적일 때
• 기존 모델을 완전히 바꾸지 않고, 일부 추가 정보만 학습하고 싶을 때

📌 예제: 한국 금융 뉴스 분석 AI

• Llama3 모델을 사용하되, 한국 금융 뉴스 데이터를 학습시켜 한글 뉴스에서 정확한 주가 예측을 수행하도록 만들 수 있음.

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📌 3. 전체 모델 재학습 (Full Fine-Tuning)

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✅ 전체 모델 재학습이란?

기존 모델을 완전히 새로운 데이터로 다시 학습시키는 방식입니다.

🔹 전체 모델 재학습의 특징
✔ 기존 모델의 모든 가중치를 업데이트
✔ 완전히 새로운 스타일이나 지식을 반영 가능
✔ 높은 성능을 보장하지만, 시간과 비용이 많이 듦

📌 전체 모델 재학습이 적합한 경우

• AI 모델이 기존에 학습한 데이터가 전혀 쓸모가 없을 때
• 특정 기업/기관 내부 데이터를 기반으로 AI를 만들 때
• 완전히 새로운 스타일의 답변이 필요한 경우

📌 예제: 법률 상담 AI

• 기존 AI 모델이 한국 법률을 잘 모른다면, 한국 법조 데이터로 전체 학습을 다시 진행해야 함.

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📌 4. 지식 증강 (RAG, Retrieval-Augmented Generation)

✅ RAG란?

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 모델을 다시 학습하지 않고, 외부 문서를 참조하여 실시간으로 정보를 업데이트하는 방식입니다.

🔹 RAG의 특징
✔ 모델 자체를 변경하지 않아도 최신 정보 반영 가능
✔ 빠르게 구축할 수 있음
✔ 유지보수가 쉬움

📌 RAG가 적합한 경우

• AI가 최신 정보를 반영해야 할 때
• 뉴스, 논문, 법률 문서 등 실시간 데이터 기반 답변이 필요할 때
• 모델을 직접 학습시키지 않고, 빠르게 적용하고 싶을 때

📌 예제: 실시간 주식 AI

• Ollama 모델이 2023년 데이터만 학습했다면, RAG를 이용해 2024년 최신 주식 뉴스와 데이터를 참고하도록 설정 가능.

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🚀 5. Ollama 파인튜닝 방식 선택 가이드

✅ 어떤 방법을 선택해야 할까?

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특정 도메인 지식 추가	✅ LoRA 기반 파인튜닝
모델을 완전히 재훈련해야 할 때	✅ 전체 모델 재학습
최신 정보 반영	✅ RAG 기반 지식 증강
저렴한 비용, 빠른 학습	✅ LoRA 기반 파인튜닝
완전히 새로운 AI 스타일 구축	✅ 전체 모델 재학습

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✅ 6. 결론: Ollama 파인튜닝 방식 요약

✔ LoRA (저비용, 빠른 학습) → 기존 모델을 유지하면서 특정 정보만 추가할 때
✔ 전체 모델 재학습 (Full Fine-Tuning) → 기존 지식을 모두 교체해야 할 때
✔ RAG (지식 증강) → 최신 정보를 실시간으로 반영해야 할 때

👉 다음 글에서는 LoRA 기반으로 Ollama 모델을 직접 파인튜닝하는 실습을 진행합니다!